1.tf.multiply（）两个矩阵中对应元素各自相乘 格式: tf.multiply(x, y, name=None) 参数: x: 一个类型为:half, float32, float64, uint8, int8…

使用验证集判断模型效果 为了评测神经网络模型在不同参数下的效果，一般会从训练集中抽取一部分作为验证数据。除了使用验证数据集，还可以采用交叉验证（cross validation )的方式验证模型效果，但是使用交叉验证会花…

图片文件读取 """读取图片,name="13.py". * 在线程中读取 步骤： 1.构建图片文件队列:file_queue = tf.train.string_input_producer(filelist) 2.创…

#定义两个不同的图 import tensorflow as tf g1 = tf.Graph()#创建图g1 with g1.as_default(): a = tf.get_variable("v",shape=(1…

点击下面链接阅读原文： TensorFlow XLA 学习笔记（一）：源码编译 + 运行例程

微信公众号：全球人工智能 文章参考：GitHub 编辑：徐征 1、tensorflow/tensorflow Introduction Computation using data flow graphs for sca…

本文出自 掘金翻译计划 正在组织翻译的 TensorFlow 官方文档。如果您有兴趣，欢迎 申请成为译者，学习完译者教程后，参与到文章和文档的翻译和及对当中。我们也正在招募 TensorFlow 译者，欢迎积极参加。 T…

分布式 tensorflow 指南 本指南是一个分布式训练样例集合（可以作为样板代码）和一个基本的分布式tensorflow教程。许多的例子集中在著名的分布式训练方案的实施，如作者的博客文章探讨过的分布式 keras。 …

原子交换（Atomic Swap），就是去中心化（无第三方参与）下，两个人实现原子性的跨链公平交易。那什么原子性呢？就是要么交换成功，要么失败，不会存在中间状态。那什么是公平交易呢？就是换币时，我骗不了你，你也骗不了我，…

session是客户端与整个TensorFlow系统交互的接口；这次写下 session 的基础使用，主要从 session 的创建、session 的参数、session 的运行三个部分来讲： 创建一个 session…

我想根据这个 comment on github描述我的Keras模型.我使用tens.flow标记的Tf.Keras API：1.9.0-rc2和Keras版本：2.1.6-tf. run_options = tf.R…

多线程 多线程 Threading 是一种让程序拥有分身效果. 能同时处理多件事情. 一般的程序只能从上到下一行行执行代码, 不过 多线程 (Threading) 就能打破这种限制. 让你的程序鲜活起来. 多进程 我们在…