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tensorflow初学者代码源码(框架),你值得拥有

tensorflow初学者代码源码(框架),你值得拥有
2018-11-08 上传大小:25KB
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c# 29个非常好的源代码 适合初学者

包括有以下内容: 1.C#获取当前程序所在的文件夹.rar 2.C#界面皮肤(带例子).rar 3.C#如何使用托盘控件的实例源码.rar 4.C#文本加密解密算法示例源代码.rar 5.C#在开机时自动启动程序.rar 6.C#自定义皮肤.rar 7.CS聊天程序.rar 8.WPF模拟Windows+7气象源码.rar 9.玻璃按钮.rar 10.导出Excel格式.rar 11.导出excel列表.rar 12.动态创建控件并获取值.rar 13.读Eexcel文件.rar 14.读入写出excel.rar 15.根据cpu序列号、磁盘序列号设计软件注册程序.rar 16.滑块改变透明度,C#透明窗体实例.rar 17.加解密文件.rar 18.进度条.rar 19.可拖动控件.rar 20.漂亮Vista风格按钮示例.rar 21.启动其他程序.rar 22.上传下载文件.rar 23.生成文本为Word格式.rar 24.实现程序互斥运行 只能运行一个.rar 25.实现的Excel 2007表格读写实例.rar 26.线程启动窗口form.rar 27.研究生信息管理系统.rar 28.扬声器发声.rar 29.拖放文件超级列表框.rar

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tensorflow实战google深度学习框架 源码(带注释)

tensorflow实战google深度学习框架 源码(带注释),不同的tensoflow版本可能会有一点错误,不过错误复制搜索一下就能解决。

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源码-TensorFlow实战Google深度学习框架

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TensorFlow实战Google深度学习框架的书籍源码

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tensorflow实战+实战Google深度学习框架 源代码修正版

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Tensorflow 实战Google深度学习框架(PDF+参考源码)

【更多关于《深度学习》资料,加qq群:851916415领取!】 Tensorflow 实战Google深度学习框架(PDF+参考源码)。 《TensorFlow:实战Google深度学习框架》为使用TensorFlow深度学习框架的入门参考书,旨在帮助读者以更快、更有效的方式上手TensorFlow和深度学习。书中省略了深度学习繁琐的数学模型推导,从实际应用问题出发,通过具体的TensorFlow样例程序介绍如何使用深度学习解决这些问题。《TensorFlow:实战Google深度学习框架》包含了深度学习的入门知识和大量实践经验,是走进这个更新、更火的人工智能领域的推荐参考书。 第1章深度学习简介 1 1.1 人工智能、机器学习与深度学习 2 1.2 深度学习的发展历程 7 1.3 深度学习的应用 10 1.3.1 计算机视觉 10 1.3.2 语音识别 14 1.3.3 自然语言处理 15 1.3.4 人机博弈 18 1.4 深度学习工具介绍和对比 19 小结 23 第2章TensorFlow环境搭建 25 2.1 TensorFlow的主要依赖包 25 2.1.1 Protocol Buffer 25 2.1.2 Bazel 27 2.2 TensorFlow安装 29 2.2.1 使用Docker安装 30 2.2.2 使用pip安装 32 2.2.3 从源代码编译安装 33 2.3 TensorFlow测试样例 37 小结 38 第3章TensorFlow入门 40 3.1 TensorFlow计算模型——计算图 40 3.1.1 计算图的概念 40 3.1.2 计算图的使用 41 3.2 TensorFlow数据模型——张量 43 3.2.1 张量的概念 43 3.2.2 张量的使用 45 3.3 TensorFlow运行模型——会话 46 3.4 TensorFlow实现神经网络 48 3.4.1 TensorFlow游乐场及神经网络简介 48 3.4.2 前向传播算法简介 51 3.4.3 神经网络参数与TensorFlow变量 54 3.4.4 通过TensorFlow训练神经网络模型 58 3.4.5 完整神经网络样例程序 62 小结 65 第4章深层神经网络 66 4.1 深度学习与深层神经网络 66 4.1.1 线性模型的局限性 67 4.1.2 激活函数实现去线性化 70 4.1.3 多层网络解决异或运算 73 4.2 损失函数定义 74 4.2.1 经典损失函数 75 4.2.2 自定义损失函数 79 4.3 神经网络优化算法 81 4.4 神经网络进一步优化 84 4.4.1 学习率的设置 85 4.4.2 过拟合问题 87 4.4.3 滑动平均模型 90 小结 92 第5章MNIST数字识别问题 94 5.1 MNIST数据处理 94 5.2 神经网络模型训练及不同模型结果对比 97 5.2.1 TensorFlow训练神经网络 97 5.2.2 使用验证数据集判断模型效果 102 5.2.3 不同模型效果比较 103 5.3 变量管理 107 5.4 TensorFlow模型持久化 112 5.4.1 持久化代码实现 112 5.4.2 持久化原理及数据格式 117 5.5 TensorFlow最佳实践样例程序 126 小结 132 第6章图像识别与卷积神经网络 134 6.1 图像识别问题简介及经典数据集 135 6.2 卷积神经网络简介 139 6.3 卷积神经网络常用结构 142 6.3.1 卷积层 142 6.3.2 池化层 147 6.4 经典卷积网络模型 149 6.4.1 LeNet-5模型 150 6.4.2 Inception-v3模型 156 6.5 卷积神经网络迁移学习 160 6.5.1 迁移学习介绍 160 6.5.2 TensorFlow实现迁移学习 161 小结 169 第7章图像数据处理 170 7.1 TFRecord输入数据格式 170 7.1.1 TFRecord格式介绍 171 7.1.2 TFRecord样例程序 171 7.2 图像数据处理 173 7.2.1 TensorFlow图像处理函数 174 7.2.2 图像预处理完整样例 183 7.3 多线程输入数据处理框架 185 7.3.1 队列与多线程 186 7.3.2 输入文件队列 190 7.3.3 组合训练数据(batching) 193 7.3.4 输入数据处理框架 196 小结 198 第8章循环神经网络 200 8.1 循环神经网络简介 200 8.2 长短时记忆网络(LTSM)结构 206 8.3 循环神经网络的变种 212 8.3.1 双向循环神经网络和深层循环神经网络 212 8.3.2 循环神经网络的dropout 214 8.4 循环神经网络样例应用 215 8.4.1 自然语言建模 216 8.4.2 时间序列预测 225 小结 230 第9章TensorBoard可视化 232 9.1 TensorBoard简介 232 9.2 TensorFlow计算图可视化 234 9.2.1 命名空间与TensorBoard图上节点 234 9.2.2 节点信息 241 9.3 监控指标可视化 246 小结 252 第10章TensorFlow计算加速 253 10.1 TensorFlow使用GPU 253 10.2 深度学习训练并行模式 258 10.3 多GPU并行 261 10.4 分布式TensorFlow 268 10.4.1 分布式TensorFlow原理 269 10.4.2 分布式TensorFlow模型训练 272 10.4.3 使用Caicloud运行分布式TensorFlow 282

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TensorFlow实战Google深度学习框架(随书代码)下载

这个是代码,不是书 里面的ipynb文件可以用jupyter notebook打开 是基于python2的,不是3的,心塞

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TensorFlow实战PDF+代码,TensorFlow实战Google深度学习框架+代码

《TensorFlow实战》希望用简单易懂的语言带领大家探索TensorFlow(基于1.0版本API)。在《TensorFlow实战》中我们讲述了TensorFlow的基础原理,TF和其他框架的异同。并用具体的代码完整地实现了各种类型的深度神经网络:AutoEncoder、MLP、CNN(AlexNet,VGGNet,Inception Net,ResNet)、Word2Vec、RNN(LSTM,Bi-RNN)、Deep Reinforcement Learning(Policy Network、Value Network)。此外,《TensorFlow实战》还讲解了TensorBoard、多GPU并行、分布式并行、TF.Learn和其他TF.Contrib组件。《TensorFlow实战》希望能帮读者快速入门TensorFlow和深度学习,在工业界或者研究中快速地将想法落地为可实践的模型。 购买地址:https://item.jd.com/12125568.html 《TensorFlow:实战Google深度学习框架》为使用TensorFlow深度学习框架的入门参考书,旨在帮助读者以更快、更有效的方式上手TensorFlow和深度学习。书中省略了深度学习繁琐的数学模型推导,从实际应用问题出发,通过具体的TensorFlow样例程序介绍如何使用深度学习解决这些问题。《TensorFlow:实战Google深度学习框架》包含了深度学习的入门知识和大量实践经验,是走进这个更新、更火的人工智能领域的推荐参考书。 购买地址:https://item.jd.com/12125572.html

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《tensorflow实战Google深度学习框架》第二版代码

第二版的,tf版本为1.4.0,能直接运行。 2018年2月1日出版。

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Tensorflow 实战google深度学习框架 第二版 的 程序源代码

Tensorflow 实战google深度学习框架 第二版的程序源代码

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Tensorflow:实战Google深度学习框架-高清完整版带目录及代码带注释

《Tensorflow:实战Google深度学习框架》为使用TensorFlow深度学习框架的入门参考书,旨在帮助读者以最快、最有效的方式上手TensorFlow和深度学习。 书中省略了深度学习繁琐的数学模型推导,从实际应用问题出发,通过具体的TensorFlow样例程序介绍如何使用深度学习解决这些问题。 《Tensorflow:实战Google深度学习框架》包含了深度学习的入门知识和大量实践经验,是走进这个最新、最火的人工智能领域的首选参考书。 部分代码注释实例(如果是版本问题,自行搜索解决很简单的): In [3]: import tensorflow as tf from numpy.random import RandomState 1. 定义神经网络的相关参数和变量。 In [4]: batch_size = 8 dataset_size = 128 x = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 2), name="x-input") y_ = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 1), name='y-input') w1= tf.Variable(tf.random_normal([2, 1], stddev=1, seed=1), trainable=True) y = tf.nn.tanh(tf.matmul(x, w1)) # y = tf.matmul(x, w1) 2. 设置自定义的损失函数。 In [5]: # 定义损失函数使得预测少了的损失大,于是模型应该偏向多的方向预测。 loss_less = 10 loss_more = 1 loss = tf.reduce_sum(tf.where(tf.greater(y, y_), (y - y_) * loss_more, (y_ - y) * loss_less)) train_step = tf.train.AdamOptimizer(0.001).minimize(loss) 3. 生成模拟数据集。 In [6]: rdm = RandomState(1) X = rdm.rand(dataset_size,2) Y = [[x1+x2+(rdm.rand()/10.0-0.05)] for (x1, x2) in X]

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本代码为TensorFlow实战Google深度学习框架(才云科技:郑泽宇,顾思宇 )配套学习的python代码。

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TensorFlow深度学习框架实战配套Python代码

ensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统,其命名来源于本身的运行原理。Tensor(张量)意味着N维数组,Flow(流)意味着基于数据流图的计算,TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端计算过程。TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统。 TensorFlow可被用于语音识别或图像识别等多项机器深度学习领域,对2011年开发的深度学习基础架构DistBelief进行了各方面的改进,它可在小到一部智能手机、大到数千台数据中心服务器的各种设备上运行

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