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装tensorflow-gpu的时候经常遇到问题，自己装过几次，经常遇到相同或者类似的问题，所以打算记录一下，也希望对其他人有所帮助 基本信息 tensorflow-gpu pip安装（vi
代码： import tensorflow as tf sess = tf.Session() check_point_path = 'variables' saver = tf.train
tf.slice(input_, begin, size, name=None)：按照指定的下标范围抽取连续区域的子集 tf.gather(params, indices, validate_indi
这几天开始学tensorflow，先来做一下学习记录 一.神经网络解决问题步骤： 1.提取问题中实体的特征向量作为神经网络的输入。也就是说要对数据集进行特征工程，然后知道每个样本的特征维度，以
本文实例为大家分享了tensorflow实现线性回归的具体代码，供大家参考，具体内容如下 一、随机生成1000个点，分布在y=0.1x+0.3直线周围，并画出来 import tensorflow
1. 多曲线 1.1 使用pyplot方式 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.arange(1, 11, 1)
通常情况下，微信小程序追求的是短小精悍，即开即用，用完即走，适用于一些简单的应用场景。然而，随着微信小程序开放能力的提高，人们发现用微信小程序可以实现越来越多的功能，小程序也越来越复杂，越来越庞大起来
如下所示： from __future__ import print_function,division import tensorflow as tf #create a Variable w
1.保存变量 先创建（在tf.Session()之前）saver saver = tf.train.Saver(tf.global_variables(),max_to_keep=1) #max
使用tensorflow训练模型的时候，模型持久化对我们来说非常重要。 如果我们的模型比较复杂，需要的数据比较多，那么在模型的训练时间会耗时很长。如果在训练过程中出现了模型不可预期的错误，导致训练意外
