在Tensorflow中,使用Python,如何将张量(Tensor)转换为numpy数组呢?
最佳解决办法
由Session.run或eval返回的任何张量都是NumPy数组。
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在本教程中,我们看一下Mikolov等人的word2vec模型,该模型用于学习单词的向量表示,称为"word embeddings"。
画重点
我们首先给出了为什么我们...
TensorFlow Lite是TensorFlow针对移动和嵌入式设备的轻量级解决方案。它使设备上的机器学习预测具有低延迟和小的二进制大小。 TensorFlow Lite还支持硬件加...
TensorFlow有两种方式来评估Graph(计算图)的一部分:对变量列表做Session.run或Tensor.eval。这两者有什么区别?
最佳解决思路
如果你有一个Tensor t,调用...
在TensorFlow中,如何打印Tensor对象的值?对于下面这个TensorFlow矩阵乘法的例子:
matrix1 = tf.constant([[3., 3.]])
matrix2 = tf.constant([[2.],[2.]]...
在之前TensorFlow线性模型教程中,我们训练了逻辑回归模型来预测个人年收入超过5万美元的概率,使用的是人口普查收入数据集。 当然,TensorFlow也非常...
在本教程中,我们将使用TensorFlow中的tf.estimator API来解决二元分类问题:给定有关某人(如年龄,教育程度,婚姻状况和职业(特征))的人口普查数据,尝试...
TensorFlow变量(Variables)是在程序中表示共享、持久状态的最佳方式。
通过tf.Variable类操作变量。tf.Variable表示值可以被操作改变的张量。跟tf.Tensor...
如名称所示,TensorFlow是定义和运行涉及张量(Tensor)的计算框架。一个张量是将向量和矩阵推广到潜在更高的维度。在内部,TensorFlow将张量表示为n维基本数...
本文介绍Embedding的概念,给出了如何在TensorFlow中进行Embedding训练的简单示例,并解释了如何使用TensorBoard Embedding投影查看嵌入。前两部分是针对机...
本文件介绍Estimator - TensorFlow高级API,Estimators大大简化了机器学习编程,它包含以下功能:
训练
评测
预测
导出提供服务
您可以使用我们提...
TensorBoard直方图仪表板用于显示Tensor的分布,这些分布对应到TensorFlow图计算的不同时刻。它通过在不同的时间点显示张量的直方图可视化来实现这一点。
...
TensorFlow计算图功能强大但复杂。图表可视化可以帮助您理解和调试它们。这是一个可视化工作的例子:
可视化TensorFlow图形。
要查看您自己的图形,请...
使用TensorFlow进行计算 - 如训练大量的深度神经网络 - 可能会很复杂且令人困惑。为了便于理解,调试和优化TensorFlow程序,我们引入了一套名为TensorBoard...
本教程将向您介绍Tensorflow的数据预处理(如何在tf.estimator中创建输入函数)。您将会看到如何构建一个input_fn预处理并将数据输入到模型中。然后,你会...
TensorFlow的high-level机器学习API(tf.estimator)可以轻松配置、训练和评估各种机器学习模型。在本教程中,您将使用tf.estimator构造一个神经网络分类器,...
代码:tensorflow/examples/tutorials/mnist/
本教程的目的:展示如何使用TensorFlow来训练和评估简单的feed-forward神经网络,这个网络使用(经典)MNIST数...