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《TensorFlow Python API 官方文档》电子书封面

TensorFlow Python API 官方文档

  • 发布时间:2020年08月20日 08:10:06
  • 作者:Python官方
  • 大小:4.9 MB
  • 类别:TensorFlow电子书
  • 格式:PDF
  • 版本:完整英文版
  • 评分:9.2

    TensorFlow Python API 官方文档 PDF 完整英文版

      给大家带来的一篇关于TensorFlow相关的电子文档资源,介绍了关于TensorFlow、Python、API方面的内容,本书是由官方文档出版,格式为PDF,资源大小4.9 MB,Python官方编写,目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为:7.6。

      内容介绍

      TensorFlow 官方文档》,本次经过 W3Cschool.cn 进行翻译整理,让大家能更好的认识机器学习。机器学习可能是未来新品和新技术的一个关键部分。

      TensorFlow 是谷歌基于 DistBelief 进行研发的第二代人工智能学习系统,而谷歌的工程师们也正在使用 TensorFlow 作为内部的机器学习系统。现在,谷歌已经将其开源,并将他们使用 TensorFlow 的效果分享在许多的科研文章中。

      机器学习行业的发展速度很快,为了能够让更多技术人员有效的学习到这一先进的人工智能学习系统,W3Cschool 对 TensorFlow 官方文档进行中文翻译,其中有纰漏之处希望各位能够提出。

      谁可以用 TensorFlow?

      Tensorflow 是属于任何人的,不管你的身份是学生、研究员、工程师、开发者、创业者或者等等都可以在 Apache 2.0 开源协议下使用 Tensorflow,只要您对 Tensorflow 感兴趣。

      一起了解 TensorFlow

      TensorFlow 是一个采用数据流图( data flow graphs ),用于数值计算的开源软件库。节点( Nodes )在图中表示数学操作,图中的线( edges )则表示在节点间相互联系的多维数据数组,即张量( tensor )。它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算,例如台式计算机中的一个或多个 CPU (或 GPU ),服务器,移动设备等等。TensorFlow 最初由 Google 大脑小组(隶属于 Google 机器智能研究机构)的研究员和工程师们开发出来,用于机器学习和深度神经网络方面的研究,但这个系统的通用性使其也可广泛用于其他计算领域。

      学习笔记

      tensorflow: variable的值与variable.read_value()的值区别详解

      问题 查看 tensorflow api manual 时,看到关于 variable.read_value() 的注解如图: 那么在 tensorflow 中,variable的值 与 variable.read_value()的值 到底有何区别? 实验代码 # coding=utf-8import tensorflow as tf# Create a variable.w = tf.Variable(initial_value=10., dtype=tf.float32)sess = tf.InteractiveSession()sess.run(tf.global_variables_initializer())print '\nw.read_value() :\n', w.read_value(), '\n', w.read_value().eval()print '\nw :\n', w, '\n', w.eval()sess.close() 由打印结果可看出, variable的值 与 variable.read_value()的值 之间的 区别 仅仅在于 tensor类型 的不一样; 但 eval() 后打印出的结果值是 一样的 。 w.read_value() :Tensor("read:0", shape=(), dtype=float32) 10.0w :tf.Variable 'Variable:0' shape=() dtype=f……

      TensorFlow实现Softmax回归模型

      一、概述及完整代码 对MNIST(MixedNational Institute of Standard and Technology database)这个非常简单的机器视觉数据集,Tensorflow为我们进行了方便的封装,可以直接加载MNIST数据成我们期望的格式.本程序使用Softmax Regression训练手写数字识别的分类模型. 先看完整代码: import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data", one_hot=True) print(mnist.train.images.shape, mnist.train.labels.shape) print(mnist.test.images.shape, mnist.test.labels.shape) print(mnist.validation.images.shape, mnist.validation.labels.shape) #构建计算图 x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784]) W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10])) b = tf.Variable(tf.zeros([10])) y = tf.nn.s……

      以上就是本次介绍的TensorFlow电子文档的全部相关内容,希望我们整理的资源能够帮助到大家,感谢大家对码农之家的支持。

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