降低python至3.5condainstallpython=3.5创建一个tensorflow虚拟环境：condacreate-ntensorflowpython=3.5激活tensorflow虚拟环境activatetensorflow安装tensorflowpipinstalltensorflow-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple(从国内镜像源下载，速度极

预计延迟时间更长。MKL使用OpenMP，其线程设置不是动态的。英特尔优化的TensorFlow（我从这里称之为TF-MKL）可以提供比普通TF更好的吞吐量，并为相当静态的工作负载提供正确的设置，但是由于OpenMP线程和TF线程不同，它也可能具有更差的延迟彼此了解。使用TF-MKL的TF服务在动态工作负载中

tensoboard导入：导入包注意否者会报错：kerasFailedPreconditionError:Attemptingtouseuninitializedvaluetraining/Adam/Variable_9参考 https://stackoverflow.com/questions/53965588/including-tensorboard-as-a-callback-in-keras-model-fitting-causes-a-failedprec

                           手写数字识别算法的设计与实现本文使用python基于TensorFlow设计手写数字识别算法，并编程实现GUI界面，构建手写数字识别系统。这是本人的本科毕业论文课题，当然，这个也是机器学习的基本问题。本博文不会以论文的形式展现

                                 前言上月导师在组会上交我们用tensorflow写深度学习和卷积神经网络，并把其PPT的参考学习资料给了我们，这是codelabs上的教程：《TensorFlowanddeeplearning,withoutaPhD》当然登入需要翻墙，我也顺带巩

fromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_datamnist=input_data.read_data_sets("E:\\datasets\\MNIST_data\\",one_hot=True)print("Trainingdatasize:",mnist.train.num_examples)print("Validatingdatasize:&q

importtensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_dataINPUT_NODE=784#输入节点OUTPUT_NODE=10#输出节点LAYER1_NODE=500#隐藏层数BATCH_SIZE=100#每次batch打包的样本个数

记录一下安装TensorFlow的过程查看了一些博文，感谢各位前辈的分享。Anaconda是之前就安装好的，于是直接就按照这位大大https://www.cnblogs.com/afangxin/p/6992050.html的过程安装TensorFlow最后进行测试，有一步出现了一个问题Itensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:14

StepI:下载预训练模型wget-O-https://github.com/mozilla/DeepSpeecheleases/download/v0.3.0/deepspeech-0.3.0-models.tar.gz|tarxvfz-文件内容如下 StepII:利用tensorflow中的summarize_graph对fronzen后的网络结构进行可视化首先执行如下语句:得到大致的输入输

tensorflow常用函数整理1tf.reshape2tf.concat()3.tf.expand_dims记录自己使用过的tensorflow常用函数，以便以后查询1tf.reshapetf.reshape(tensor,shape,name=None)将给定tensor的维度转换为shape。arr=tf.Variable([[1,2],[3,4],[5,6]])arr

importtensorflowastfv1=tf.Variable(tf.random_normal([1],stddev=1,seed=1))v2=tf.Variable(tf.random_normal([1],stddev=1,seed=1))result=v1+v2init_op=tf.global_variables_initializer()saver=tf.train.Saver()withtf.Session()assess:sess.

我试图将矩阵的严格上三角形部分转换为Tensorflow中的数组.这是一个例子：输入：[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]输出：[2,3,6]我尝试了以下代码,但它不起作用(报告错误)：defupper_triangular_to_array(A):mask=tf.matrix_band_part(tf.ones_like(A,dtype=tf.b

importglobimportos.pathimportnumpyasnpimporttensorflowastffromtensorflow.python.platformimportgfileimporttensorflow.contrib.slimasslim#加载通过TensorFlow-Slim定义好的inception_v3模型。importtensorflow.contrib.slim.python.slim.nets.inception_v3

本文基本参考自这篇文章：8-BitQuantizationandTensorFlowLite:Speedingupmobileinferencewithlowprecision首先来一段kerasdalaoFrancoisChollet的鸡汤：makeitpossiblemakeitworkmakeitefficientmakeitdependableandinvisiblemoveontonextlayer

本文介绍了tensorflow完成多项式回归。数据说明：本文使用的训练集，X为随机的100个数字，Y为X的sin值，样本点均为自动生成。我们的目的是拟合一条多项式曲线Y=W_3*X^3+W_2*X^2+WX+b，使这条曲线能够在此模型的基础上，给定一个新的x，预测它的y值。下图为我们的样本数据

假设我有以下张量作为softmax函数的输出：t=tf.constant(value=[[0.2,0.8],[0.6,0.4]])>>[0.2,0.8][0.6,0.4]现在我想将此矩阵t转换为类似于OneHot编码矩阵的矩阵：Y.eval()>>[0,1][1,0]我熟悉c=tf.argmax(t),它会给我每行t的指数应为1.