TensorFlow™ 是一个采用数据流图（data flow graphs），用于数值计算的开源软件库。节点（Nodes）在图中表示数学操作，图中的线（edges）则表示在节点间相互联系的多维数据数组，即张量（tensor）。它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算，例如台式计算机中的一个或多个CPU（或GPU），服务器，移动设备等等。TensorFlow 最初由Google大脑小组（隶属于Google机器智能研究机构）的研究员和工程师们开发出来，用于机器学习和深度神经网络方面的研究，但这个系统的通用性使其也可广泛用于其他计算领域。

该资源包含Mnist数据集手写数字识别的训练及预测代码，mnist在神经网络准确率与迭代次数关系,分别在tensorflow和pytorch框架下，以及如何查看checkpoint中参数的相关内容，已经相关的checkpoint文件

TensorFlow音乐简介 该存储库包含的所有代码和软件实验室。 运行实验室 现在，要运行实验室，请在Colab上打开Jupyter笔记本。 导航到“运行系统”选项卡->“更改运行系统类型”。 在弹出窗口中，在“运行时类型”下选择“ Python 3”，在“硬件加速器”下选择“ GPU”。 浏览笔记本并填写#TODO单元格，以获取用于自己编译的代码！ MIT深度学习套件 您可能会注意到，在实验室中，我们从Python软件包存储库安装了mitdeeplearning python软件包： pip install mitdeeplearning 该软件包包含我们在整个课程中使用的便捷功能，并且可以像其他任何Python软件包一样导入。 >>> import mitdeeplearning as mdl 我们在每个实验室中都为您执行此操作，但是该软件包也是在同一许可证下开源的，因此您也

基于python3的softmax分类模型代码的jupyter notebook文件，供参考学习

Java实现张量相乘（tensorflow）

今天小编就为大家分享一篇使用Tensorflow将自己的数据分割成batch训练实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

使用tf.trian.NewCheckpointReader(model_dir) 一个标准的模型文件有一下文件, model_dir就是MyModel(没有后缀) checkpoint Model.meta Model.data-00000-of-00001 Model.index import tensorflow as tf import pprint # 使用pprint 提高打印的可读性 NewCheck =tf.train.NewCheckpointReader("model") 打印模型中的所有变量 print("debug_string:\n") pprint.pprin

1.深度学习资料(猫狗数据集，代码，96准确率，ResNet网络实现)。 2.TensorFlow 教程以 Jupyter 笔记本格式编写而成。 3.您最好从用户友好的 Keras Sequential API 入手。您可以将各基础组件组合在一起来构建模型。 4.Keras 函数式 API 和子类化 API 提供了由运行定义的自定义和高级研究接口。您可以构建模型，然后编写前向传播和反向传播；还可以创建自定义层、激活函数和训练循环。 5.猫狗大战是 kaggle 的一个著名比赛项目，即编写一个算法使机器能够区分猫和狗（图片）。 6.猫狗识别是计算机视觉和卷积神经网络的入门项目。通过这个项目，初学者（我这种）7.能够很好地理解图像数据的结构。 这个项目的整体流程如下： 数据读入 数据清理 将图片与label对应 图片尺寸归一化 划分验证集、训练集 数据扩增 数据训练、观察学习过程、计算本地cv分数 预测、提交 8.数据来源：Kaggle在2013年公开的猫狗数据集，该数据集总共25000张图片，猫狗各12500张。

TensorFlow1.2-Kera2.0官方库文档中文版-高清PDF-带目录标签，比较好的入门指南，适合大家查阅和当做学习文档使用，方便打印

cnn-classification-dog-vs-cat 基于CNN的图像分类器，使用Kaggle的猫狗图片数据。 1 requirement python3 numpy >= 1.14.2 keras >= 2.1.6 tensorflow >= 1.6.0 h5py >= 2.7.0 python-gflags >= 3.1.2 opencv-python >= 3.4.0.12 2 Description of files inputs: 猫狗图片样本数据，，使用keras库中的类读取，需要将每个类的图片放在单独命名的文件夹中存放； train.py: 自建的简单CNN，训练后测试集精度约83%； pre_train.py: 利用已训练的常用网络(基于数据集训练)，进行迁移学习，测试集精度约95%以上； data_helper.py: 数据读取和预处理模块； img_cnn.py: