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拔刀吧TensorFlow yourgreatfather
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tensorflow中对tensor对象进行像numpy数组一样便捷的操作是不可能的， 至少对1.2以及之前的版本而言。从issue上看到，有不少人希望tensorflow能及早实现这些操作，但近期来看是不太可能了。下面我来向大家介绍几种常用的操作，以及其
tensor详细数值 不能直接print打印：。因为我们在建立graph的时候，只建立 tensor 的 结构形状信息 ，并没有 执行 数据的操作。
ANACONDA Prompt中不能用pip命令安装包，并且是在安装了TensorFlow后才发生的。TypeError: parse() got an unexpected keyword argument 'transport_encoding'解决方
人脸检测方法有许多，比如opencv自带的人脸Haar特征分类器和dlib人脸检测方法等。对于opencv的人脸检测方法，有点是简单，快速；存在的问题是人脸检测效果不好。正面/垂直/光线较好的人脸，该方法可以检测出来，而侧面/歪斜/光线不好的人脸，无法检测
交叉熵刻画了两个概率分布之间的距离，是分类问题中使用广泛的损失函数。在TensorFlow中，Softmax回归的参数被去掉了，只是一个额外的处理层，将神经网络的输出变成一个概率分布。对于理想的分类问题和回归问题，可采用交叉熵或者MSE损失函数，但是对于一
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