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TensorFlow基础 TensorFlow基础 本章介绍TensorFlow的基本操作。 前置知识 Python基本操作 （赋值、分支及循环语句、使用import导入库）； Python的With语句 ； NumPy ，Python下常用的科学计算库。TensorFlow与之结合紧密； 向量 和 矩阵 运算（矩阵的加减...

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TensorFlow Serving TensorFlow Serving 当我们将模型训练完毕后，往往需要将模型在生产环境中部署。最常见的方式，是在服务器上提供一个API，即客户机向服务器的某个API发送特定格式的请求，服务器收到请求数据后通过模型进行计算，并返回结果。如果仅仅是做一个Demo，不考虑高并发和性能问题，其实配合 Flask 等Py...

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TensorFlow 实现 我们现在拥有了使用 TensorFlow 实现稀疏自编码器所需的全部功能： def kl_divergence ( p , q ): return p * tf . log ( p / q ) + ( 1 - p ) * tf . log (( 1 - p ) / ...

TensorFlow 实现 在 TensorFlow 中实现去噪自编码器并不难。 我们从高斯噪声开始。 这实际上就像训练一个常规的自编码器一样，除了给输入添加噪声外，重建损耗是根据原始输入计算的： X = tf . placeholder ( tf . float32 , shape =[ None , n_inputs ]) X_nois...