AlexNet中的參數數量
之前閱讀論文《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》的時候，文中有提到模型的總參數數量為60millions，即6000萬。為了加深理...
作者：丹陽
TensorFlow Wide&Deep深度學習教程
在之前TensorFlow線性模型教程中，我們訓練了邏輯回歸模型來預測個人年收入超過5萬美元的概率，使用的是人口普查收入數據集。 當然，TensorFlow也非常...
TensorFlow線性模型教程
在本教程中，我們將使用TensorFlow中的tf.estimator API來解決二元分類問題：給定有關某人(如年齡，教育程度，婚姻狀況和職業(特征))的人口普查數據，嘗試...
TensorFlow編程指南: Variables(變量)
TensorFlow變量(Variables)是在程序中表示共享、持久狀態的最佳方式。
通過tf.Variable類操作變量。tf.Variable表示值可以被操作改變的張量。跟tf.Tensor...
TensorFlow編程指南: Tensor(張量)
如名稱所示，TensorFlow是定義和運行涉及張量(Tensor)的計算框架。一個張量是將向量和矩陣推廣到潛在更高的維度。在內部，TensorFlow將張量表示為n維基本數...
TensorFlow編程指南: Embedding
本文介紹Embedding的概念，給出了如何在TensorFlow中進行Embedding訓練的簡單示例，並解釋了如何使用TensorBoard Embedding投影查看嵌入。前兩部分是針對機...
TensorFlow編程指南: Estimators
本文件介紹Estimator - TensorFlow高級API，Estimators大大簡化了機器學習編程,它包含以下功能：
訓練
評測
預測
導出提供服務
您可以使用我們提...
TensorBoard直方圖儀表板
TensorBoard直方圖儀表板用於顯示Tensor的分布，這些分布對應到TensorFlow圖計算的不同時刻。它通過在不同的時間點顯示張量的直方圖可視化來實現這一點。
...
TensorBoard：Tensorflow圖可視化
TensorFlow計算圖功能強大但複雜。圖表可視化可以幫助您理解和調試它們。這是一個可視化工作的例子：
可視化TensorFlow圖形。
要查看您自己的圖形，請...
TensorBoard：Tensorflow可視化學習
使用TensorFlow進行計算 - 如訓練大量的深度神經網絡 - 可能會很複雜且令人困惑。為了便於理解，調試和優化TensorFlow程序，我們引入了一套名為TensorBoard...
用tf.estimator構建輸入函數
本教程將向您介紹Tensorflow的數據預處理（如何在tf.estimator中創建輸入函數）。您將會看到如何構建一個input_fn預處理並將數據輸入到模型中。然後，你會...
tf.estimator快速入門
TensorFlow的high-level機器學習API(tf.estimator)可以輕鬆配置、訓練和評估各種機器學習模型。在本教程中，您將使用tf.estimator構造一個神經網絡分類器，...
Tensorflow技術101
代碼：tensorflow/examples/tutorials/mnist/
本教程的目的：展示如何使用TensorFlow來訓練和評估簡單的feed-forward神經網絡，這個網絡使用(經典)MNIST數...
MNIST Tensorflow深度學習教程
TensorFlow是進行large-scale數值計算的強大庫。它擅長的任務之一是實施和訓練深度神經網絡。在本教程中，我們將學習TensorFlow模型的基本構建模塊，同時構...
MNIST Tensorflow新手教程
本教程麵向剛學習機器學習和TensorFlow的讀者。如果您已經知道MNIST是什麽，以及softmax(多項式邏輯)回歸是什麽，那麽您可以跳到節奏更快的教程。在開始...
TensorFlow入門
本指南介紹如何在TensorFlow中編程。在使用本指南之前，請安裝TensorFlow。為了充分利用本指南，您應該了解以下內容：
如何使用Python編程。
了解什麽...
Python麵試常見的30個問題及答案
Python麵試問題
問題1。 Python的主要功能是什麽？
python特性如下：
解釋型
動態類型
麵向對象
簡潔明了
免...