- Tensorflow入门教程-第三课:TensorFlow中的多维数组和自动微分
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在TensorFlow中，多维数组（也称为张量）和自动微分是深度学习中非常重要的概念。今天，我们将学习如何在TensorFlow中使用多维数组，并了解自动微分的基本原理。1.多维数组（张量）在Ten...
- 使用TensorFlow和深度混合学习进行时间序列预测
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在本文中，我们将看到深度混合学习如何应用于时间序列数据，以及它是否与图像数据一样有效。在这篇文章中，我将使用Kaggle的太阳黑子数据。如上所述，数据可以很容易地从GitHub项目TimeSeries...
- 使用2D卷积技术进行时间序列预测
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本文将展示一种新的时间序列预测方法。目标数据集在这个项目中使用的数据是来自北卡罗来纳州夏洛特分校的全球能源预测竞赛的数据。您可以在这里找到更多信息：你需要知道的是，这些数据是来自能源网络的各种读数。我...
- TensorFlow2学习十五、使用VGG16模型训练自己的数据集
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一、说明VGG16在2014年ImageNet比赛中获胜。ImageNet数据集中有1000个图像属于1000个不同的类别。VGG模型的权重是免费的，可以在您自己的模型和应用程序中加载和使用。这使得其...
- 一份TensorFlow2.0中文教程
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近两个月，网上已经出现了大量TensorFlow20英文教程。在此文章中，本文为大家推荐一个持续更新的中文教程，以便大家学习。来源：机器之心今年3月份，谷歌在TensorflowDev...
- 机器学习:TensorFlow 2.0中的10个技巧
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在本文中，我们将探索TensorFlow2.0的10个特性。1(a).用于构建输入管道的tf.dataAPI从张量构建管道>>>dataset=tf.data.Datas...
- TensorFlow2学习二、TensorFlow Keras 构建简单网络
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一、简介Keras是一个用于构建和训练深度学习模型的高阶API。它可用于快速设计原型、高级研究和生产。1.导入tf.kerasimporttensorflowastffromtenso...
- Keras各种Callbacks介绍
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1前言在tensorflow.keras中，callbacks能在fit、evaluate和predict过程中加入伴随着模型的生命周期运行，目前tensorflow.keras已经构建了许多种ca...
- 一文上手最新Tensorflow2.0系列|使用GPU加速
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1.安装配置GPU环境1.1.安装GPU版TF在之前我们已经安装了CPU版的TensorFlow，为了使用GPU来加速计算，我们必须安装GPU版的TensorFlow。这里我们可以直接使用pip命...
- 机器学习-计算机视觉和卷积网络CNN
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概述对于计算机视觉的应用现在是非常广泛的，但是它背后的原理其实非常简单，就是将每一个像素的值pixel输入到一个DNN中，然后让这个神经网络去学习这个模型，最后去应用这个模型就可以了。听起来是不是很简...