09 2018 档案
摘要:https://blog.csdn.net/lanchunhui/article/details/61712830 https://www.cnblogs.com/silence-tommy/p/7029561.html 二者的主要区别在于: tf.Variable:主要在于一些可训练变量(trai
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摘要:第一种方式为命令行模式,在pycharm界面按alt+F12调出命令行窗口,在窗口内输入pip install matplotlib回车即可,如图1所示 方法二:使用菜单项File——settings——Project Interpreter右侧的+号,如图2所示
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摘要:http://blog.jobbole.com/105602/ 作者: 陈迪豪,就职小米科技,深度学习工程师,TensorFlow代码提交者。 TensorFlow深度学习框架 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年年底开源了内部使用的深度
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摘要:https://blog.csdn.net/he_min/article/details/78694383 在tensorflow中经常见到reducemean这个api,到底有什么用,到底是对谁求均值? api中是这样写的: 1 1 2 直观的翻译就是 1 为了更加清楚的理解其含义,给出一个简单的
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摘要:https://blog.csdn.net/kansas_lh/article/details/79321234 tensor是tensorflow基础的一个概念——张量。 Tensorflow用到了数据流图,数据流图包括数据(Data)、流(Flow)、图(Graph)。Tensorflow里的数
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摘要:https://www.cnblogs.com/td15980891505/p/6198036.html numpy.random模块中提供啦大量的随机数相关的函数。 1 numpy中产生随机数的方法 1)rand() 产生[0,1]的浮点随机数,括号里面的参数可以指定产生数组的形状 2)randn
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摘要:https://blog.csdn.net/heros_never_die/article/details/79760616 最近开始学习深度学习的相关知识,准备实战一下,看了一些关于tensorflow安装的博客,绕了一些弯,因此来填一下坑(多余安装的或者非windows),主要围绕使用pycha
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摘要:https://baijiahao.baidu.com/s?id=1568147583188426&wfr=spider&for=pc 也许你已经下载了TensorFlow,而且准备开始着手研究深度学习。但是你会疑惑:TensorFlow里面的Tensor,也就是“张量”,到底是个什么鬼?也许你查阅
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