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本文將遍歷批量數據點并讓TensorFlow更新斜率和y截距。這次將使用Scikit Learn的內建iris數據集。特別地，我們將用數據點（x值代表花瓣寬度，y值代表花瓣長度）找到最優直線。選擇這兩
TensorBoard是TensorFlow下的一個可視化的工具，能夠幫助我們在訓練大規模神經網絡過程中出現的復雜且不好理解的運算。TensorBoard能展示你訓練過程中繪制的圖像、網絡結構等。 1
本文介紹在win10中安裝tensorflow的步驟： 1、安裝anaconda3 2、新建conda環境變量，可建多個環境在內部安裝多個tensorflow版本，1.x和2.x版本功能差別太大，代碼
代碼如下： import tensorflow as tf from tensorflow.python.platform import gfile model = 'pb_path' grap
剛開始學習tensorflow，還不太會用，開個博記錄，今天遇到一個問題是用tf.layers.dense創建的全連接層，如何查看權重？ 知道kernel表示了權重，但是如何提示成變量？ 我分成兩步：
『寫在前面』 以CTC Beam search decoder為例，簡單整理一下TensorFlow實現自定義Op的操作流程。 基本的流程 1. 定義Op接口 #include "tensorfl
為了實現finetune有如下兩種解決方案： model_fn里面定義好模型之后直接賦值 def model_fn(features, labels, mode, params): # ...
Tensorflow可以使用訓練好的模型對新的數據進行測試，有兩種方法：第一種方法是調用模型和訓練在同一個py文件中，中情況比較簡單；第二種是訓練過程和調用模型過程分別在兩個py文件中。本文將講解第二
一般情況下，tensorflow里面變量初始化過程為： #variables ........... #..................... init = tf.initial
tensorflow官方提供了3種方法來讀取數據： 預加載數據(preloaded data)：在TensorFlow圖中定義常量或變量來保存所有的數據，適用于數據量不太大的情況。填充數據(feedi
