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如下所示： #tensorflow 中从ckpt文件中恢复指定的层或将指定的层不进行恢复: #tensorflow 中不同的layer指定不同的学习率 with tf.Graph().as_d
下面代码的功能是先训练一个简单的模型，然后保存模型，同时保存到一个pb文件当中，后续可以从pd文件里读取权重值。 import tensorflow as tf import numpy as n
我就废话不多说了，直接上代码吧！ import tensorflow as tf w1 = tf.Variable([[1,2]]) w2 = tf.Variable([[3,4]])
TensorFlow提供了TFRecords的格式来统一存储数据，理论上，TFRecords可以存储任何形式的数据。 TFRecords文件中的数据都是通过tf.train.Example Prot
一、多层感知机简介 Softmax回归可以算是多分类问题logistic回归，它和神经网络的最大区别是没有隐含层。理论上只要隐含节点足够多，即时只有一个隐含层的神经网络也可以拟合任意函数，同时隐含层越
判读是否存在文件夹 import tensorflow as tf import os folder = './floder' if not tf.gfile.Exists(folder): #
前言 google又一次成为大家膜拜的大神了。google大神在引导这机器学习的方向。 同时docker 也是一个非常好的工具，大大的方便了开发环境的构建，之前需要配置安装。 最近在自学机器学习，大热
本文实例讲述了Python tensorflow实现mnist手写数字识别。分享给大家供大家参考，具体如下： 非卷积实现 import tensorflow as tf from tensorfl
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前言概述 本文介绍了使用函数计算部署深度学习 AI 推理的最佳实践, 其中包括使用 FUN 工具一键部署安装第三方依赖、一键部署、本地调试以及压测评估， 全方位展现函数计算的开发敏捷特性、自动弹性
