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软件简介

TensorFlow 是一个端到端开源机器学习平台。它拥有一个全面而灵活的生态系统,其中包含各种工具、库和社区资源,可助力研究人员推动先进机器学习技术的发展,并使开发者能够轻松地构建和部署由机器学习提供支持的应用。

轻松地构建模型

TensorFlow 提供多个抽象级别,因此您可以根据自己的需求选择合适的级别。您可以使用高阶 Keras API 构建和训练模型,该 API 让您能够轻松地开始使用 TensorFlow 和机器学习。

如果您需要更高的灵活性,则可以借助即刻执行环境进行快速迭代和直观的调试。对于大型机器学习训练任务,您可以使用 Distribution Strategy API 在不同的硬件配置上进行分布式训练,而无需更改模型定义。

随时随地进行可靠的机器学习生产

TensorFlow 始终提供直接的生产途径。不管是在服务器、边缘设备还是网络上,TensorFlow 都可以助您轻松地训练和部署模型,无论您使用何种语言或平台。

如果您需要完整的生产型机器学习流水线,请使用 TensorFlow Extended (TFX)。要在移动设备和边缘设备上进行推断,请使用 TensorFlow Lite。请使用 TensorFlow.js 在 JavaScript 环境中训练和部署模型。

强大的研究实验

构建和训练先进的模型,并且不会降低速度或性能。借助 Keras Functional API 和 Model Subclassing API 等功能,TensorFlow 可以助您灵活地创建复杂拓扑并实现相关控制。为了轻松地设计原型并快速进行调试,请使用即刻执行环境。

TensorFlow 还支持强大的附加库和模型生态系统以供您开展实验,包括 Ragged Tensors、TensorFlow Probability、Tensor2Tensor 和 BERT。

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评论 (23)

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#TensorFlow#学习一波吧!
2017/12/16 11:49
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请问这篇示例代码功能是干嘛 ,得到的结果是什么
2017/12/12 18:53
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windows系统下python3.6怎么安装tensorlow呀?不是有支持的 吗?为什么安装不上呀
2017/09/29 17:10
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python3.6最高安装tensorflow1.9
2019/10/23 15:52
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每次升级接口变化差异感觉都挺大的,什么时候可以稳定呐?
2017/09/26 12:27
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打分: 力荐
我写了二篇日志《谷歌深度学习公开课任务 5: Word2Vec&CBOW》, 传送门
2017/09/02 09:10
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#CS224n# #TensorFlow# 我写了一篇日志《CS224n Assignment 2》, 传送门:http://www.hankcs.com/nlp/cs224n-assignment-2.html
2017/06/27 14:20
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#TensorFlow# 我写了一篇日志《从源码编译安装TensorFlow》, 传送门:http://www.hankcs.com/ml/compile-and-install-tensorflow-from-source.html
2017/06/26 13:00
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#CS224n# #TensorFlow# 我写了一篇日志《CS224n笔记7 TensorFlow入门》, 传送门:http://www.hankcs.com/nlp/cs224n-tensorflow.html
2017/06/21 16:13
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#Robocode# #TensorFlow# 这两个在一起会发生啥?
2017/06/01 17:59
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打分: 推荐
学习TensorFlow还是多看看API比较靠谱,就是翻墙比较麻烦。还好国内有人把API全都搬运过来了,传送门: http://api.tensorflowjiaocheng.com/
2017/04/24 10:42
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发表于AI & 大数据专区
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TensorFlow 2.3.0 正式发布

TensorFlow 2.3.0 正式发布了,主要特性和改进包括: tf.data 添加了两种新机制来解决输入管道瓶颈并节省资源 snapshot tf.data service. 可查看使用 TF Profiler 分析输入管道性能的详细指南。 tf.distribute.TPUStrategy 现在是一个稳定的 API,不再被视为 TensorFlow 的实验版本。 (先前的tf.distribute.experimental.TPUStrategy)。 TF Profiler 引入了两个新工具:一个用于在一段时间内可视化模型内存使用情况的内存分析...

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TensorFlow 2.3.0-rc2 发布

TensorFlow 2.3.0 的第二个候选版本发布了,主要特性和改进包括: tf.data 添加了两种新机制来解决输入管道瓶颈并节省资源 snapshot tf.data service. 可查看使用 TF Profiler 分析输入管道性能的详细指南。 tf.distribute.TPUStrategy 现在是一个稳定的 API,不再被视为 TensorFlow 的实验版本。 (先前的tf.distribute.experimental.TPUStrategy)。 TF Profiler 引入了两个新工具:一个用于在一段时间内可视化模型内存使用情...

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TensorFlow 2.3.0-rc0 发布

TensorFlow 2.3.0 的首个候选版本发布了,主要特性和改进包括: tf.data 添加了两种新机制来解决输入管道瓶颈并节省资源 snapshot tf.data service. 详情可查看使用 TF Profiler 分析输入管道性能的详细指南。 tf.distribute.TPUStrategy 现在是一个稳定的 API,不再被视为 TensorFlow 的实验版本。 (先前的tf.distribute.experimental.TPUStrategy)。 TF Profiler 引入了两个新工具:一个用于在一段时间内可视化模型内存使用...

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2020/05/20 07:30

TensorFlow 2.1.1 发布

TensorFlow 2.1.1 发布了,这是一个 bug 修复版本,主要更新内容包括: sqlite3 更新为 3.31.01,以处理 CVE-2019-19880、CVE-2019-19244 和 CVE-2019-19645 curl 更新为 7.69.1,以处理 CVE-2019-15601 libjpeg-turbo 更新为 2.0.4,以处理 CVE-2018-19664、CVE-2018-20330 和 CVE-2019-13960 Apache Spark 更新为 2.4.5,以处理 CVE-2019-10099、CVE-2018-17190 和 CVE-2018-11770 修复了一个版本控制错误,该错误导致使用 TF...

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2020/05/07 08:00

TensorFlow 2.2.0 正式发布

TensorFlow 2.2.0 正式发布了,该版本终止了对 Python 2 的支持。现在,新的 TensorFlow Docker 镜像版本仅提供 Python 3。 主要特性和改进 将字符串张量的标量类型从 std::string 替换为 tensorflow::tstring TF 2 的新 Profiler,用于 CPU/GPU/TPU。它提供设备和主机性能分析,包括输入管道和 TF Ops。 不推荐使用 SWIG,而是使用 pybind11 将 C++ 函数导出到 Python,这是弃用 Swig 所作努力的一部分。 tf.distribute: 通过...

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2020/03/22 07:35

TensorFlow 2.2.0-rc1 发布

TensorFlow 2.2.0 发布了新的候选版本。TensorFlow 2.2.0 的主要特性和改进包含以下内容: 将字符串张量的标量类型从 std::string 替换为 tensorflow::tstring TF 2 的新 Profiler,用于 CPU/GPU/TPU。它提供设备和主机性能分析,包括输入管道和 TF Ops。 不推荐使用 SWIG,而是使用 pybind11 将 C++ 函数导出到 Python,这是弃用 Swig 所作努力的一部分。 tf.distribute: 通过使用新添加的 tf.keras.layers.experimental.Syn...

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2020/03/15 07:56

TensorFlow 2.2.0-rc0 发布

TensorFlow 2.2.0-rc0 发布了,更新内容如下: 主要特性和改进 将字符串张量的标量类型从 std::string 替换为 tensorflow::tstring TF 2 的新 Profiler,用于 CPU/GPU/TPU。它提供设备和主机性能分析,包括输入管道和 TF Ops。 不推荐使用 SWIG,而是使用 pybind11 将 C++ 函数导出到 Python,这是弃用 Swig 所作努力的一部分。 tf.distribute: 通过使用新添加的 tf.keras.layers.experimental.SyncBatchNormalization 层,添加...

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2020/01/27 07:35

TensorFlow 2.0.1 发布

TensorFlow 2.0.1 发布了,更新内容如下: 修复了一个安全漏洞,其中将 Python 字符串转换为 tf.float16 值会产生分段错误 (CVE-2020-5215) 将 curl 更新为 7.66.0 以处理 CVE-2019-5482 和 CVE-2019-5481 将 sqlite3 更新为 3.30.01 以处理 CVE-2019-19646、CVE-2019-19645 和 CVE-2019-16168 更新说明: https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases/tag/v2.0.1...

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2020/01/24 07:17

TensorFlow 1.15.1 发布,修复安全漏洞

TensorFlow 1.15.1 发布了,这是一个安全更新版本。 此版本更新内容如下: 修复了一个安全漏洞,其中将 Python 字符串转换为 tf.float16 值会产生段错误(CVE-2020-5215) curl 升级到7.66.0,以解决 CVE-2019-5482 与 CVE-2019-5481 sqlite3 升级到3.30.01,以解决 CVE-2019-19646、CVE-2019-19645 与 CVE-2019-16168 更新说明: https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases/tag/v1.15.1...

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2020/01/12 07:53

TensorFlow 2.1.0 发布,最后一个支持 Python 2 的版本

TensorFlow 2.1.0 正式发布了,TensorFlow 2.1 是支持 Python 2 的最后一个 TF 版本。 主要特性和改进如下: tensorflow pip 软件包现在默认包括针对 Linux 和 Windows 的 GPU 支持(与 tensorflow-gpu 相同)。它可以在带有和不带有 NVIDIA GPU 的机器上运行。 tensorflow-gpu 仍然可用,对于关心软件包大小的用户,可以在 tensorflow-cpu 上下载仅 CPU 的软件包。 Windows 用户:为了利用新的 /d2ReducedOptimizeHugeFunction...

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2019/12/25 07:33

TensorFlow 2.1.0-rc2 发布

TensorFlow 2.1.0-rc2 发布了,TensorFlow 2.1 将是支持 Python 2 的最后一个 TF 版本。Python 2 的支持将于 2020 年 1 月 1 日正式结束,TensorFlow 也将从该日起停止支持 Python 2,并且预计在 2019 年将不再发布新的版本。 主要特性和改进如下: tensorflow pip 软件包现在默认包括针对 Linux 和 Windows 的 GPU 支持(与 tensorflow-gpu 相同)。它可以在带有和不带有 NVIDIA GPU 的机器上运行。 tensorflow-gpu 仍然可用,...

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2019/12/13 07:37

TensorFlow 2.1.0-rc1 发布

TensorFlow 2.1.0-rc1 发布了,TensorFlow 2.1 将是支持 Python 2 的最后一个 TF 版本。Python 2 的支持将于 2020 年 1 月 1 日正式结束,TensorFlow 也将从该日起停止支持 Python 2,并且预计在 2019 年将不再发布新的版本。 主要特性和改进如下: tensorflow pip 软件包现在默认包括针对 Linux 和 Windows 的 GPU 支持(与 tensorflow-gpu 相同)。它可以在带有和不带有 NVIDIA GPU 的机器上运行。 tensorflow-gpu 仍然可用,...

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2019/11/29 07:39

TensorFlow 2.1.0 rc0 发布

TensorFlow 2.1.0 rc0 发布了,TensorFlow 2.1 将是支持 Python 2 的最后一个 TF 版本。Python2 的支持将于 2020 年 1 月 1 日正式结束,TensorFlow 也将从该日起停止支持 Python 2,并且预计在 2019 年将不再发布新的版本。 主要特性和改进如下: tensorflow pip 软件包现在默认包括针对 Linux 和 Windows 的 GPU 支持(与 tensorflow-gpu 相同)。它可以在带有和不带有 NVIDIA GPU 的机器上运行。tensorflow-gpu 仍然可用,对...

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2019/10/19 07:40

TensorFlow 1.15.0 发布

TensorFlow 1.15.0 发布了,主要特性及改进如下: 针对当前具有 GPU 支持的平台(Linux 和 Windows),tensorflow pip 软件包默认情况下将包括 GPU 支持(现在与 tensorflow-gpu 相同)。它可以在装有和不装有 Nvidia GPU 的机器上工作。tensorflow-gpu 仍然可用,对于关心软件包大小的用户,可以在 tensorflow-cpu 下载仅 CPU 软件包。 TensorFlow 1.15 在其 compat.v2 模块中包含 2.0 API 的完整实现。它包含 compat.v1 模块中...

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2019/10/01 07:36

TensorFlow 2.0 发布

TensorFlow 2.0 发布了。此版本专注于简单性和易用性,主要特性包括: 通过 Keras 和 eager execution 轻松建模。 在任何平台生产中进行稳健的模型部署。 强大的研究实验。 通过减少重复和删除已弃用的端简化 API。 详情查看更新说明: https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases

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2019/08/24 07:39

TensorFlow 2.0 rc0 发布,专注于简单性与易用性

TensorFlow 2.0 rc0 发布了,2.0 专注于简单性和易用性,主要特性包括: 通过 Keras 和热切执行(eager execution)轻松建模。 在任何平台生产中进行稳健的模型部署。 强大的研究实验。 通过减少重复和删除已弃用的端简化 API。 详情查看: https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases/tag/v2.0.0-rc0...

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2020/10/20 11:38

tensorflow:tensorflow进阶

文章目录 推荐文章 一.合并与分割 1.1 合并 1.2 分割 2.数据统计 2.1 向量范数 2.2 最大最小值、均值、和 2.3 张量比较 2.4 填充与复制 3.数据限幅 4.高级操作 4.1 tf.gather 4.2 tf.gather_nd 4.3 tf.boolean_mask 4.4 tf.where 4.5 scatter_nd 4.6 meshgrid 5.数据集加载 5.1 随机打乱 5.2 批训练 5.3预处理 5.4 循环训练 6.MNIST手写数字识别实战 推荐文章 Tensorflow:TensorFlow基础(一) Tensorflow:TensorFlow基础(二...

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2019/05/07 09:17

【tensorflow】Tensorflow入门教程

原来链接 -> link 声明: 参考自Python TensorFlow Tutorial – Build a Neural Network,本文简化了文字部分 文中有很多到官方文档的链接,毕竟有些官方文档是中文的,而且写的很好。 Tensorflow入门 资源:付费tensorflow教程 Tensorflow graphs Tensorflow是基于graph的并行计算模型。关于graph的理解可以参考官方文档。举个例子,计算a=(b+c)∗(c+2)a=(b + c) * (c + 2)a=(b+c)∗(c+2),我们可以将算式拆分成一下: d = b ...

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2020/10/15 10:45

Tensorflow:TensorFlow基础(一)

文章目录 TensorFlow基础 1.数据类型 1.1 数值类型 1.2 字符串类型 1.3 布尔类型 2.数值精度 2.1 读取精度 2.2 类型转换 3.待优化张量 4.创建张量 4.1 从数组、列表对象创建 4.2 创建全0或全1张量 4.3 创建自定义数值张量 4.4 创建已知分布的张量 4.4 创建序列 TensorFlow基础 import numpy as np import tensorflow as tf import tensorflow.keras as keras import tensorflow.keras.layers as layers physical_devices = tf.c...

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2020/10/18 09:53

Tensorflow:TensorFlow基础(二)

文章目录 TensorFlow基础(二) 1.张量的典型应用 1.1 标量 1.2 向量 1.3 矩阵 2.索引与切片 2.1 索引 2.2 切片 3.维度变换 3.1 改变视图 3.2 增、删维度 3.3 交换维度 3.4 复制数据 4.Broadcasting 5.数学运算 5.1 加、减、乘、除运算 5.2 乘方运算 5.3 指数和对数运算 5.4 矩阵相乘运算 6.前向传播实战 TensorFlow基础(二) 1.张量的典型应用 1.1 标量 # 随机模拟网络输出 out = tf.random.uniform([4,10]) # 随机构造样本真...

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2017/05/18 21:50

[ Tensorflow]Tensorflow Reduction operations

reduce系列在平时工程中是经常使用的,其中reduce_sum是使用最频繁的一个。主要用在计算loss的时候,当我们定义好loss之后,我们一般要求loss最小,这时候就需要reduce系列。下面通过文档,我给大家简单介绍一下,不是特别难,但是不细心考虑一下,你可能永远觉得它是黑的。 其实人工智能AI,或者深度学习DL,我觉得并不是什么传说的黑科技,真正最后落在技术上的,是纯粹的计算,也没多么的高深莫测。(./不喜轻拍.sh).我有个...

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2019/01/14 20:47

TensorFlow

简介   深度学习的框架有很多:TensorFlow、Caffe、Theano、Torch...TensorFlow作为谷歌重要的开源项目,有非常火热的开源的开源社区推动着开源项目的发展,它能让项目有旺盛的生命力并在生命周期中不断涌现新的功能并以较快的迭代来更新Bug修复。Keras是在TensorFlow基础上构建的高层API,Keras在TensorFlow中。   Tensorflow中实现代码可能跟我们python程序有那么一点不一样,因为tensorflow有他自己的框架和体系,会用自...

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2018/04/11 16:25

tensorflow

今天我们通过tensorflow来实现一个简单的小例子: 假如我定义一个一元一次函数y = 0.1x + 0.3,然后我在程序中定义两个变量 Weight 和 biases 怎么让我的这两个变量自己学习然后最终学习的成果就是让Weight ≈ 0.1和 biases ≈ 0.3. 开始吧! 1 import tensorflow as tf 2 import numpy as np 3 4 # create data 5 x_data = np.random.rand(100).astype(np.float32) 6 y_data = x_data*0.1 + 0.3 7 8 ### crea...

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2020/11/10 16:15

找人 搞围棋有棋子棋盘图片 转二维数组

求人 搞围棋有棋子棋盘图片 转二维数组。支持多路棋盘。可以转coreML 。最后放到ios 上使用。最终做到 类似微信扫描二维码 那种识别效果(这部分不需要开发,我自己来)。大概 应该是先从图像中识别棋盘,然后 从棋盘转成 数组。

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2017/11/25 17:00

运行你的Tensorflow程序print sess.run(hello)这行报错,不知道是不是自己没安装成功

import tensorflow as tf hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!') sess = tf.Session() print sess.run(hello) Hello, TensorFlow! a = tf.constant(10) b = tf.constant(32) print sess.run(a+b) 42

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发表于AI & 大数据专区
2020/06/01 11:25

install tensorflow 安装tf失败了,应该怎么解决

pip install tensorflow Collecting tensorflow WARNING: Retrying (Retry(total=4, connect=None, read=None, redirect=None, status=None)) after connection broken by 'NewConnectionError('<pip._vendor.urllib3.connection.VerifiedHTTPSConnection object at 0x7f0f748a2b50>: Failed to establish a new connection: [Errno 101] Network is unreachable')': /simple/tensorflow/ Downloading https://files.pythonhost...

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2020/05/12 08:29

两块RTX1660Ti组成的显卡与单块RTX2080Ti显卡有什么区别

想组一台深度学习机,但预算有限只能购买便宜的显卡,RTX1660Ti显存6G,如果买两块RTX1660Ti显卡那显存不就有12G了,但是这样比单块的RTX2080Ti显存11G有优势吗?

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2019/12/20 14:17

tensorflow目标检测训练模型训练的时候有个参数是checkpoint_dir,这个参数是干什么用的?

各位好! tensorflow目标检测训练模型训练的时候有个参数是checkpoint_dir。 这个checkpoint_dir是干什么用的? 比如我写:python model_main.py --pipeline_config_path=training/ssd_mobilenet_v1_coco.config --model_dir=training/ --checkpoint_dir=training/ --num_train_steps=5000 --alsologtostderr checkpoint_dir是模型训练中断后,恢复训练的时候用的吗?...

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2019/09/09 13:07

手寫數字辨識

@雪饼 你好,想跟你请教个问题: 我目前是大學生正在製作專題,關於手寫數字辨識的問題想請教你,像圖中金額部分的1000或24000有什麼辦法辨識或切割嗎 我目前採用cnn來辨識手寫字,所以輸入和輸出分別是一個數字,像圖中的1000或24000我無法切割成單個數字

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2019/09/11 15:32

ElasticDL:首个基于 TensorFlow 实现弹性深度学习的开源系统

9 月 11 日,蚂蚁金服开源了 ElasticDL 项目,据悉这是业界首个基于 TensorFlow 实现弹性深度学习的开源系统。 Google Brain 成员 Martin Wicke 此前在公开邮件中透露了 TensorFlow 2.0 的规划,他提到 Eager Execution 将是 2.0 的核心功能。TensorFlow 2.0 还没有正式发布,但是在目前推出的新版本中已经添加了该强大特性。 简单来讲,TensorFlow Eager Execution 是一种命令式接口,类比 PyTorch,开发者在调用其进行计算时可...

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2019/03/05 16:57

人工智能

想了解下人工智能做个人zheng信数据的采集,分析大致流程是怎么样的,一般都用哪些开源框架,哪些语言,谢谢

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发表于AI & 大数据专区
2018/12/14 09:49

大家有没有研究AI识别面相或者手纹的,一块研究

人工智能分析照片,对比库做面相分析,或者手纹分析,有经验的联系或者提供sdk的也可以

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2017/03/11 11:13

TensorFlow 支持哪几种语言,Java支持咋样

TensorFlow 支持哪几种语言,Java支持咋样

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2017/06/22 11:08

tensorflow LSTM时间序列预测问题

#coding=utf-8 import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib as mpl mpl.use('Agg') from matplotlib import pyplot as plt learn=tf.contrib.learn HIDDEN_SIZE=30 #LSTM中隐藏节点的个数 NUM_LAYERS=2 #LSTM层数 TIMESTEPS=10 #循环神经网络的截断长度 TRAINING_STEPS=10000 #训练轮数 BATCH_SIZE=32 #batch大小 TRAINING_EXAMPLES=10000 #训练数据个数 TESTING_EXAMPLES=1000 ...

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2017/12/27 14:08

TensorFlow节点对象无法被Python垃圾收集器回收,会导致内存溢出,有什么好办法?

我在使用TensorFlow做卷积神经网络,在数据预处理阶段,使用TensorFlow的一些方法来对大约两万张图片进行处理。但是运行的过程中,发现程序所占用内存不断增大。检查发现是这部分代码中的对象内存无法回收 import tensorflow as tf ## 对图片文件名称进行遍历,取出图片内容并做标准化处理 for image_filename in image_filenames: image_file = tf.read_file(image_filename) image = tf.image.decode_jpeg(image_file...

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2017/11/25 18:21

通过Anaconda安装TensorFlow后测试报这个错误,是为什么呢?有人知道吗?

通过Anaconda安装TensorFlow后测试报这个错误,是为什么呢?有人知道吗?

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2017/09/13 09:53

tensorflow 在 cpu 下运行 mnist 的例子很慢,正常吗?

最近正在学习 tensorflow ,使用 anaconda 在 windows 7 下用 pip 直接安装的。 因为是一台老机器,没有独立显卡,因此安装的 cpu 版本。 cpu 是 i5-2500s 。 运行 mnist 手写数字识别的例子很慢。 以下是相关代码: import tensorflow as tf import time from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data",one_hot=True) batch_size=100 n_batch=mnist.train.num...

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2017/07/19 17:38

tensorflow的开发语言咋改了c++??github上,有人知道吗

tensorflow的开发语言咋改了c++??github上,有人知道吗

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2017/03/10 18:21

运行import tensorflow as tf失败

ImportError: Importing the multiarray numpy extension module failed. Most likely you are trying to import a failed build of numpy. If you're working with a numpy git repo, try `git clean -xdf` (removes all files not under version control). Otherwise reinstall numpy....

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2017/02/20 07:08

高手问答第 142 期 — TensorFlow 实战

OSCHINA本期高手问答( 2017 年 2 月 20 日 - 2 月 26 日) 我们请来了@黄文坚 @唐源Terry 为大家解答关于 TensorFlow 方面的问题。 黄文坚,PPmoney 大数据算法总监,负责集团的风控、理财、互联网证券等业务的数据挖掘工作。Google TensorFlow Contributor。前明略数据技术合伙人,领导了对诸多大型银行、保险公司、基金的数据挖掘项目,包括建立金融风控模型、新闻舆情分析、保险复购预测等。曾就职于阿里巴巴搜索引擎算法团队...

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2017/04/22 22:40

基于tensorflow创业 ,能干啥?

基于tensorflow创业 能干啥呀 人工智能创业

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2017/03/11 17:01

File "/usr/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/client/session.py", line 282, in run

input1 = tf.constant(3.0) >>> input2 = tf.constant(2.0) >>> input3 = tf.constant(5.0) >>> intermed = tf.add(input2, input3) >>> mul = tf.mul(input1, intermed) >>> >>> with tf.Session(): ... result = sess.run([mul, intermed]) ... print result ... Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 2, in <module> File "/usr/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/client/session.py", lin...

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2017/03/10 09:06

centos7 安装 tensorflow失败

setuptools-0.6c11]# pip install https://storage.googleapis.com/tensorflow/Linux/cpu/tensorflow-0.5.0-cp27-none-linux_x86_64.whl Downloading/unpacking https://storage.googleapis.com/tensorflow/Linux/cpu/tensorflow-0.5.0-cp27-none-linux_x86_64.whl HTTP error 404 while getting https://storage.googleapis.com/tensorflow/Linux/cpu/tensorflow-0.5.0-cp27-none-linux_x86_64.whl Cleaning up... Exception: ...

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