TensorFlow.jl 环境配置 在 docker 中快速体验 TensorFlow.jl 在 julia 包管理器中安装 TensorFlow.jl TensorFlow.jl 环境配置 在 docker 中快速体验 TensorFlow.jl 在本机已有 docker 环境的情况下，使用预装 TensorFlow.jl 的 docke...

TensorFlow.js 模型训练 * TensorFlow.js 模型训练 * 与 TensorFlow Serving 和 TensorFlow Lite 不同，TensorFlow.js 不仅支持模型的部署和推断，还支持直接在 TensorFlow.js 中进行模型训练、 在 TensorFlow 基础章节中，我们已经用 Python 实现...

TensorFlow所需的硬件配置 * TensorFlow所需的硬件配置 * 提示 对于学习而言，TensorFlow的硬件门槛并不高。甚至，借助 免费 或 灵活 的云端计算资源，只要你有一台能上网的电脑，就能够熟练掌握TensorFlow！ 在很多人的刻板印象中，TensorFlow乃至深度学习是一件非常“吃硬件”的事情，以至于一接触Te...

TensorFlow Hub 模型复用（Jinpeng） TensorFlow Hub 模型复用（Jinpeng） TF Hub目的是为了更好复用已训练好的模型，可节省海量的训练时间和计算资源。预训练好的模型，可以进行直接部署，也可以进行迁移学习（Transfer Learning）。 本书是使用TF Hub中的Inception V3模型，针对m...

使用普通 TensorFlow 训练 DNN 如果您想要更好地控制网络架构，您可能更喜欢使用 TensorFlow 的较低级别的 Python API（在第 9 章中介绍）。 在本节中，我们将使用与之前的 API 相同的模型，我们将实施 Minibatch 梯度下降来在 MNIST 数据集上进行训练。 第一步是建设阶段，构建 TensorFlow 图。 ...

在 Windows 上安装 TensorFlow 确定 TensorFlow 版本 GPU support TensorFlow 的 NVIDIA 需求 确定如何安装 TensorFlow 原生 pip 安装 Anaconda 安装 验证安装结果 常见安装问题 在 Windows 上安装 TensorFlow 这篇指南描述了如何在 Wi...

CrateDB How-To Guides CrateDB How-To Guides CrateDB is a distributed SQL database that makes it simple to store and analyze massive amounts of machine data in real-time. Note ...

用 TensorFlow 高级 API 训练 MLP 与 TensorFlow 一起训练 MLP 最简单的方法是使用高级 API TF.Learn，这与 sklearn 的 API 非常相似。DNNClassifier 可以很容易训练具有任意数量隐层的深度神经网络，而 softmax 输出层输出估计的类概率。例如，下面的代码训练两个隐藏层的 DNN（一个...

五、TensorFlow的中阶API 五、TensorFlow的中阶API TensorFlow的中阶API主要包括: 数据管道(tf.data) 特征列(tf.feature_column) 激活函数(tf.nn) 模型层(tf.keras.layers) 损失函数(tf.keras.losses) 评估函数(tf.ker...

使用TPU训练TensorFlow模型（Huan） 使用TPU训练TensorFlow模型（Huan） 2017年5月，Alpha Go 在中国乌镇围棋峰会上，与世界第一棋士柯洁比试，并取得了三比零全胜战绩。之后的版本Alpha Zero可以通过自我学习21天即可以达到胜过中国顶尖棋手柯洁的Alpha Go Master的水平。 Alpha ...