1 主流深度学习框架对比 当今的软件开发基本都是分层化和模块化的,应用层开发会基于框架层。比如开发Linux Driver会基于Linux kernel,开发Android app会基于Android Framework…
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tensorflow中slim模块api介绍
最近需要使用slim模块,先把slim的github readme放在这里,后续会一点一点翻译 github:https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/te…
基于TensorFlow,人声识别如何在端上实现?
现有的人声识别绝大部分在服务端实现,这会带来如下两方面的问题: 1) 当网络较差的情况下会造成较大的延时,带来较差的用户体验。 2) 当访问量较大的情况下,会大量占用服务端资源。 为解决以上两个问题,我们选择在客户端上实…
TensorFlow分布式实践
大数据时代,基于单机的建模很难满足企业不断增长的数据量级的需求,开发者需要使用分布式的开发方式,在集群上进行建模。而单机和分布式的开发代码有一定的区别,本文就将为开发者们介绍,基于TensorFlow进行分布式开发的两种…
TensorFlow RNN Cell源码解析
本文介绍下 RNN 及几种变种的结构和对应的 TensorFlow 源码实现,另外通过简单的实例来实现 TensorFlow RNN 相关类的调用。 RNN RNN,循环神经网络,Recurrent Neural Net…
IOS平台TensorFlow实践:逻辑斯蒂回归(附源码)(一)
更多深度文章,请关注云计算频道:https://yq.aliyun.com/cloud 作者简介: MATTHIJS HOLLEMANS 荷兰人,独立开发者,专注于底层编码,GPU优化和算法研究。目前研究方…
使用TensorFlow动手实现的简单的股价预测模型
本文是一个通过模拟预测股票,教会大家如何动手操作TensorFlow的教程,结果不具有权威性。因为股票价格的实际预测是一项非常复杂的任务,尤其是像本文这种按分钟的预测。 导入并预处理数据 我们的团队从我们的抓取服务器中的…
Tensorflow加载预训练模型和保存模型
使用tensorflow过程中,训练结束后我们需要用到模型文件。有时候,我们可能也需要用到别人训练好的模型,并在这个基础上再次训练。这时候我们需要掌握如何操作这些模型数据。看完本文,相信你一定会有收获! 1 Tensor…
【TensorFlow重大升级】自动将Python代码转为TF Graph,大幅简化动态图处理!
【新智元导读】TensorFlow发布重大功能改进AutoGraph,能自动将Python代码转换为TensorFlow Graph,TF动态图处理速度大幅提升! 今天,TensorFlow团队发布新功能“AutoGra…
TensorFlow教程之资源 4.4 常见问题
本文档为TensorFlow参考文档,本转载已得到TensorFlow中文社区授权。 常见问题 此文档对关于TensorFlow的一些常见问题提供了答案,如果这里没有你问题的答案,你可能会在社区资源中找到它。 内容 常见…
【翻译】Sklearn与TensorFlow机器学习实用指南 —— 第16章 强化学习(下)
时间差分学习与 Q 学习 具有离散动作的强化学习问题通常可以被建模为马尔可夫决策过程,但是智能体最初不知道转移概率是什么(它不知道T),并且它不知道奖励会是什么(它不知道R)。它必须经历每一个状态和每一次转变并且至少知道…
TensorFlow系列专题(六):实战项目Mnist手写数据集识别
目录: ● 导读 ● MNIST 数据集 ● 数据处理 ● 单层隐藏层神经网络的实现…