+25，使用TensorFlow找到使损失函数最小的??cost=tf.add #定义损失函数，或者写成w**2-10*w+25. session=tf.Session() #开启一个TensorFlow session

本节将展示如何使用多层感知机进行函数逼近，具体来说，是预测波士顿的房价。第2章使用回归技术对房价进行预测，现在使用 MLP 完成相同的任务。输入应该归一化，隐藏层是 ReLU，输出层最好是 Sigmoid。在这里，使用TensorFlow操作层来构建神经网

本文旨在将训练好的模型基于tensorflow自带工具进行量化。注意这里使用oracle的JDK，在官方指南中安装open JDK的部分替换参考如下博文安装oracle JDK：。安装完毕后使用我们将使用bazel对上述2中完成训练的模型进行编译。chec

如何使用TensorFlow提供的models训练人脸识别的网络?前提是我们已经有train和test的record数据格式文件。修改使用的网络,使其为我所用。- num_class: 分类类别数,人脸识别设为1. - batch_size: 我的计算能力

dimension：按某维度查找。　　　　dimension=0：按列查找；　　　　dimension=1：按行查找；# axis=1的时候，将每一行最大元素所在的索引记录下来，最后返回每一行最大元素所在的索引数组。

定义模型需要继承自tff.learning.Model类，同时根据联邦学习的流程需要定义好，模型训练和辅助训练变量。变量必须要使用tf的类型，因为在实际环境中，联邦学习是要部署到移动端的，调用的不一定是python。有了上面的模型参数、前向传播、返回结果和

模型的保存与加载一般有三种模式：save/load weights，save/load entire model，saved_model. from tensorflow.keras import datasets, layers, optimizers,

__ / _ _ \_ __ \_ ___/ __ \_ ___/_ /_ __ /_ __ \_ | /| / /. _ / / __/ / / // /_/ / / _ __/ _ / / /_/ /_

看到类似这个结果 Installed kernelspec python3 in C:\Users\XXX\Jupyter\kernels\python3即可以了！

6，export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:<eg:TensorRT-5.1.x.x/lib>. 7，pip install tensorrt-5.1.x.x-cp3x-none-linux_x86_64

model.ckpt-129220.data-00000-of-00001#保存了模型的所有变量的值。model.ckpt-129220.meta # 保存了graph结构，包括GraphDef, SaverDef等。存在时，可以不在文件中定义模型，也可

安装tensorflow有很多条件，麻烦的很。我推荐用一中最好的法子，windows 和 linux 通吃。选择 anaconda prompt, 输入命令：conda install tensorflow 会在默认的位置安装tensorflow. Ten

-> 1341 options, feed_dict, fetch_list, target_list, run_metadata). 1428 self._session, options, feed_dict,

随着人工智能技术快速发展，近几年涌现出了许多运行在终端的高性能推理框架，例如 TensorFlow Lite，在实时性、安全性上给开发者带来更多支持和选择，极大的优化了用户的使用体验，但当我们想要在终端侧落地一些具体的 AI 业务时，会发现有些不得不面对的

首先说明一下环境。但是会安装到半路出现读写超时的。直接使用whl安装也是到半路失败，以下是失败合集。这时候你可以尝试以下操作。这个办法是我从下面网址找到的，英语说的比较容易理解

训练完成后，我们就可以将任意一个句子进行编码为一个向量，这算是Sentence Embedding的一种新的实现。最大的好处是，整个过程无需标注语料，属于无监督类学习。这次我还在编码前引入卷积网络，不过效果有待验证。我没有找到Tensorflow的实现，所

下面的代码是生成一个每个图片大小是227*227*1的tfrecord文件，label是这个类别的英文名。原图片是256*256*3RGB型的.jpg文件，在制作数据集的时候由于对图片的颜色没有要求，所以为了节省空间，进行了灰度化处理。

tf.random_normal 正太分布随机数，均值mean,标准差stddev. 好了看完上面这张图，我们就可以理解什么是random_normal，什么又是truncated_normal了。所谓的random_normal服从正太分布的所有随机数，

# 利用词嵌入矩阵将输入的数据中的词转换成词向量，维度[batch_size, sequence_length, embedding_size]. # outputs是一个元祖，其中两个元素的维度都是[batch_size, max_time, hidde

在写代码之前，我们需要明白一件事就是我们每一次训练实际上是训练图片的某一部分最后输出的是卷积后的大小只有22*22，所以srcnn的预处理要比其他的图像重建的模型要复杂一点。那么一点点注释：config.py是用来配置一些训练参数，以及sample，che