TensorFlow概念的相关内容

文章 2024-04-17 来自：开发者社区

TensorFlow入门指南：基础概念与安装

TensorFlow，作为目前最流行的深度学习框架之一，为开发者们提供了一个强大且灵活的工具集，以构建和训练深度学习模型。对于初学者来说，理解TensorFlow的基础概念并正确安装它是踏入这个领域的第一步。本文将带领大家了解TensorFlow的基础概念，并指导如何安装TensorFlow。一、TensorFlow基础概念...

文章 2024-01-08 来自：开发者社区

TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由Google开发和维护。它的基本概念是使用计算流图来表示机器学习模型，并使用张量来表示数据流。在TensorFlow中，计算流图由一系列的节点（操作）和边（张量）组成。节点表示各种数学运算和数据处理操作，边表示操作之间的数据传递。通过构建计算流图，可以将复杂的机器学习模型抽象成一系列的简单操作。TensorFlow提供了丰富的操作库，包括数学运算、....

文章 2022-11-17 来自：开发者社区

《30天吃掉那只 TensorFlow2.0》二、TensorFlow的核心概念

二、TensorFlow的核心概念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 ....

文章 2022-11-02 来自：开发者社区

python+tensorflow人脸识别（1）-深度学习基础概念

人脸识别是什么？人脸识别，特指利用分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。查阅相关资料发现，人脸识别的关键点是：目标检测，关键点定位，活体检测，相识度度量，人脸属性回归什么是深度学习？关于深度学习的前世今生，深度学习属于机器学习的一个分....

文章 2022-09-04 来自：开发者社区

深度学习：Tensorflow的基本概念和张量

计算密集型（cpu计算） -tensorflow IO密集型（web，磁盘） -django -scrapy1、基本概念tensor 张量-数据结构op 专门运算的操作节点graph 图：整个程序的结构session 会话：运算程序的图图默认已经注册：一组表示tf.Operation计算单位的对象和 tf.Tensor表示操作之间流动的数据单位的对象获取图graph = ...

文章 2022-02-15 来自：开发者社区

深度学习(1)---Tensorflow基础概念

1、 / Tensorflow介绍/ - TensorFlow™ 是一个开放源代码软件库，用于进行高性能数值计算• 借助其灵活的架构，用户可以轻松地将计算工作部署到多种平台（CPU、GPU、TPU）和设备（桌面设备、服务器集群、移动设备、边缘设备等）- TensorFlow™ 最初是由 Google Brain 团队（隶属于 Google 的 AI 部门）中的研究人员和工程师开发的，可为机器学习....

文章 2021-10-30 来自：开发者社区

TF学习——Tensorflow框架之基础概念、设计思路、常用方法之详细攻略

Tensorflow框架基础概念张量Tensor：张量有多种，零阶张量：为纯量或标量 (scalar) 也就是一个数值. 比如 [1]一阶张量：为向量 (vector), 比如一维的 [1, 2, 3]二阶张量：为矩阵 (matrix), 比如二维的 [[1, 2, 3],[4, 5, 6],[7, 8, 9]]Tensorflow框架设计思路更新……Tensorflow框架常用方法更新……

文章 2017-09-19 来自：开发者社区

Tensorflow 相关概念

一、概述　　人工智能：artificial intelligence 　　权重: weights 　　偏差：biases 　　图中包含输入（ input）、塑形（ reshape）、 Relu 层（ Relulayer）、 Logit 层（ Logit layer）、 Softmax、交叉熵（ cross entropy）、梯度（ gradient）、 SGD 训练（ SGD Tra...

文章 2017-09-14 来自：开发者社区

TensorFlow 基本概念

一、概述使用图（graph）来表示计算任务在会话（Session）的上下文（context）中执行图（graph) 使用tensor表示数据通过变量（Variable）维护状态使用 feed 和fetch可为任意的操作（arbitrary opertaion）赋值或者从其中获取数据；　　　　　　TensorFlow使用图来表示计算任务，图中的节点被称之为op（operation的...