TensorFlow

TensorFlow

Google不仅是大数据和云计算的领导者,在机器学习和深度学习上也有很好的实践和积累,在2015年11月9日开源了内部使用的深度学习框架TensorFlow

与Caffe、Theano、Torch、MXNet等框架相比,TensorFlow在Github上Fork数和Star数都是最多的,而且在图形分类、音频处理、推荐系统和自然语言处理等场景下都有丰富的应用。最近流行的Keras框架底层默认使用TensorFlow,著名的斯坦福CS231n课程使用TensorFlow作为授课和作业的编程语言,国内外多本TensorFlow书籍已经在筹备或者发售中,AlphaGo开发团队Deepmind也计划将神经网络应用迁移到TensorFlow中,这无不印证了TensorFlow在业界的流行程度。

数据集资源

学习资源

    TensorFlow参数:epoch,iteration,batchsize

    深度学习框架中涉及很多参数,如果一些基本的参数如果不了解,那么你去看任何一个深度学习框架是都会觉得很困难,下面介绍几个新手常问的几个参数。

    TensorFlow应用:识别花的种类

    TensorFlow之CNN图像分类、模型保存与调用,本实例演示了如何分辨花的类型

    3 Comments

    Tensorflow&Keras:Alternatively, you can use the loss function sparse_categorical_crossentropy instead

    TensorFlow:运行classify_image.py出现EOFError错误

    解决方法是找到当前程序所在盘,找到tmp缓存目录,删除下载缓存就可以了

    tensorflow: ModuleNotFoundError: No module named 'input_data'

    Tensorflow出错:Exception in QueueRunner: Enqueue operation was cancelled

    TensorFlow错误:ValueError: Parent directory of my_tf_model doesn't exist, can't save

    一段TensorFlow测试代码

    一段TensorFlow测试代码,该有的功能都有了:定义训练数据batch的大小、神经网络前向传播过程、定义损失函数和反向传播算法等等

    Tensorflow的log日志等级设置

    由于TensorFlow默认log等级是0,所以我们经常在运行程序的时候一大堆乱七八糟的,处女座强迫症患者表示无法忍受啊

    TensorFlow: Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use

    TensorFlow运行时提示"Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use"的解决方法.

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