初识 TensorFlow Tensors TensorFlow Core tutorial Importing TensorFlow The Computational Graph tf.train API Complete program tf.contrib.learn Basic usage A custom model Next...

TensorFlow实现 您可以像常规深度 MLP 一样实现栈式自编码器。 特别是，我们在第 11 章中用于训练深度网络的技术也可以应用。例如，下面的代码使用 He 初始化，ELU 激活函数和 l2 正则化为 MNIST 构建一个栈式自编码器。 代码应该看起来很熟悉，除了没有标签（没有y ）： n_inputs = 28 * 28 #...

TFJob TensorFlow Out of date kubeflow.org TFJob TFJobSpec TFReplicaType (string alias) TFJob TensorFlow Reference documentation for TFJob Out of date This guide contai...

TFJob TensorFlow kubeflow.org TFJob TFJobSpec TFReplicaType(string alias) TFJob TensorFlow Reference documentation for TFJob Packages: kubeflow.org kubeflow.org Pack...

TFJob TensorFlow kubeflow.org TFJob TFJobSpec TFReplicaType(string alias) TFJob TensorFlow Reference documentation for TFJob Packages: kubeflow.org kubeflow.org Pack...

TensorFlow Serving Serving a model Pointing to the model Sending prediction request directly Sending prediction request through ingress and IAP Telemetry and Rolling out model ...

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...

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...