TensorFlow 是由 Google Brain 团队为深度神经网络（DNN）开发的功能强大的开源软件库。当前流行的深度学习框架，从中能够清楚地看到 TensorFlow 的领先地位：
pip3 install tensorflow
ubuntu16.04下安装&配置anaconda+tensorflow新手教程
参考文章：
TensorFlow教程：TensorFlow快速入门教程（非常详细）
中文官网：https://tensorflow.google.cn/tutorials?hl=zh_cn
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Python人工智能TensorFlow函数TensorBoard使用方法 TensorBoard是TensorFlow的可视化工具，可以帮助我们更好地理解和调试TensorFlow模型。本攻略将介绍如何使用TensorBoard，并提供两个示例。 示例1：使用TensorBoard可视化TensorFlow模型 以下是示例步骤： 导入必要的库。 pytho…
之前我们已经了解过n-gram语言模型和前馈神经网络语言(NNLM)，今天我们简单地看一下循环神经网络语言模型。那么首先看一下为什么要把RNN用到语言模型中呢？ 首先循环神经网络语言模型（RNNLM）是想要解决前馈神经网络模型窗口固定的问题。其次，前馈神经网络模型假设每个输入都是独立的，但是这个假设并不合理。循环神经网络的结构能利用文字的这种上下文序列关系，…
keras介绍 Keras是一个简约，高度模块化的神经网络库。采用Python / Theano开发。使用Keras如果你需要一个深度学习库： 可以很容易和快速实现原型（通过总模块化，极简主义，和可扩展性）同时支持卷积网络（vision）和复发性的网络（序列数据）。以及两者的组合。无缝地运行在CPU和GPU上。keras的资源库网址为https://gith…
目标检测 | Clustered Object Detection in Aerial Images论文阅读 一、背景介绍 二、网络结构 2.1 总体框架 2.2 Cluster Region Extraction 2.2.1 CPNet 2.2.2 ICM 2.3 Fine Detection on Cluster Chip 2.3.1 ScaleNet …
文章目录 1. 神经网络与循环神经网络 1.1 强大的功能 1.2 层级结构 1.3 多种RNN 2. LSTM 2.1 长时间依赖问题 2.2 “记忆细胞”与状态 3. LSTM变体 3.1 GRU等 1. 神经网络与循环神经网络 背景: 传统神经网络包括CNN,输入和输出都是相互独立的 图像上的猫和狗是分割开的,但有些任务,后续的输出和之前的内容是相关的…
Docker是一种流行的容器化技术，可以用于快速部署和运行应用程序。在使用Tensorboard和jupyter时，我们可以使用Docker来方便地运行它们。本文将详细讲解如何使用Docker运行Tensorboard和jupyter，并提供两个示例说明。 步骤1：安装Docker 首先，我们需要安装Docker。可以从Docker官网下载并安装Docker…
这一次的博客将接着上一次的内容，简单讲解一下如何使用训练后的网络lenet_iter_5000.caffemodel与lenet_iter_10000.caffemodel。 1、在网络训练完毕后，将在指定路径后生成四个文件，其中两个caffemodel文件lenet_iter_5000.caffemodel与lenet_iter_10000.caffemo…
一、Type Error: Type ‘tensor(bool)’ of input parameter (121) of operator (ScatterND) in node (ScatterND_128) is invalid 问题模型转出成功后，用onnxruntime加载，出现不支持参数问题， 这里出现tensor(bool)是因为代码中使用了b…
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