众所周知，在tensorflow程序中，tensor只是占位符，在会话层没有run出tensor的值之前，我们是无法获知tensor的值的。也就是说，下面的逻辑是无法实现的：。#a is a 1-D tensor, b is a 1-D tensor to

MNIST 数据集来自美国国家标准与技术研究所, National Institute of Standards and Technology . 训练集 由来自 250 个不同人手写的数字构成, 其中 50% 是高中学生, 50% 来自人口普查局 的

经过一个月的准备，终于通过了TensorFlow的开发者认证，由于官方的中文文档较少，为了方便大家了解这个考试，同时分享自己的备考经验，让大家少踩坑，我整理并制作了这个中文手册，请大家多多指正，有任何问题和建议都可以在文末联系到我~同时，感谢各位大牛们期间

都停滞好几天自己的学习了, 困惑中, 就很难去集中精力搞自己的事情, 因此周末还要给续上一点的. 这篇主要学一波 张量的直观用.标量在 TF 中, 就是一个 维度为 0 , shape 为 [ ] 的数字. 我觉得这些概念, 回归数学概念来理解会更加地直观

for step, in enumerate: # 对打包的训练集进行batch训练。y_ = tf.one_hot # 对训练集的标签进行one_hot编码。grads = tape.gradient # 对loss中的w1，b1进行求导。print #

TensorFlow作为著名机器学习相关的框架，很多小伙伴们都可能要安装它。WIN+R，输入cmd运行后，通常可能就会pip install tensorflow直接安装了，但是由于这个库比较大，接近500M，加上这个是国外链，特别慢，所以需要镜像网站来帮

conda create -n tensorflow python=3.6 建立python3.6虚拟环境，安装tensorflow. 然后用清华镜像，代替pip官网，快速下载你想要的包。因为我自己在虚拟环境中装过tensorflow了，所以再次进入

Light head rcnn https://github.com/Stick-To/light-head-rcnn-tensorflowmask_rcnn https://github.com/tensorflow/modelsfaster_rcnn

使用。conda install -c conda-forge tensorflow. 或者。conda install -c conda-forge tensorflow-gpu. 试下。

最近学习机器学习，入门第一个接触的便是简单线性回归。所谓线性回归，是利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。机器学习中的简单线性回归，个人理解为给定一系列的x值和对应的y值，来确定权重w和偏置b的合理值。

tf.Session用于完整的程序中。都必须在会话里面。# 方法1：调用方法。# 方法2：查看属性

课程目录:01、课程内容综述02、第一章内容概述03、TensorFlow产生的历史必然性04、TensorFlow与JeffDean的那些事05、TensorFlow的应用场景06、TensorFlow的落地应用07、TensorFlow的发展现状08、

本章的目的是了解和运行 TensorFlow，在开始之前，让我们先看一段使用 Python API 撰写的 TensorFlow 示例代码，让你 对将要学习的内容有初步的印象。# Create 100 phony x, y data points in N

那么这两种迭代器的区别就非常明显了，换句话说，题主的第二个代码片段，除了第0个epoch之外，剩下的所有epoch都没有数据，会报错。

　　模型量化应该是现在最容易实现的模型压缩技术，而且也基本上是在移动端部署的模型的毕竟之路。模型量化基本可以分为两种：post training quantizated和quantization aware training。在pyrotch和tensro

tf.squeeze()函数的作用是从tensor中删除所有大小是1的维度。给定丈量输入， 此操作返回的是相同类型的张量， 并删除所有尺寸为1的维度。可以通过指定squeeze_dims来删除特定维度。shape ==> [2, 3] # 可见， 把

TensorFlow Lite 是用于移动设备和嵌入式设备的轻量级解决方案。TensorFlow Lite 支持 Android、iOS 甚至树莓派等多种平台。TensorFlow 生成的模型是无法直接给移动端使用的，需要离线转换成.tflite文件格式。

4：import tensorflow as tf上面的是TensorFlow 程序典型的导入语句，作用是：赋予Python访问TensorFlow类，方法，符号

在一个计算图中可以使用集合来管理整个资源。这里的资源具体指的是张量，变量，或者队列等。

TensorFlow 基本分类演示的完整代码，可以访问：。上述命令运行时间较长，请耐心等待。pip list 命令用来查看当前环境下的Python 包，grep 命令用来查找和筛选。中间的竖线表示 pipe（管道），将pip list 命令的输出作为 gr