Tensorflow2.0

Tensorflow2.0 Tensorflow 简介 Tensorflow是什么 Google开源软件库 采用数据流图,用于数值计算 支持多平台 GPU CPU 移动设备 最初用于深度学习 概率编程工具,Tensorflow Probability(v1.8) 2018年8月:Cloud Big Table 集成(v1.10) 2018年10月:侧重可用性的API改进(v1.12) 2019年:tensorflow2.0 logdir = r"D:\desktop\Workspace\PythonWorkSpace\Tensorflow2.0\Tensorflow2.0_谷歌\callbacks" if not adam", metrics = ['accuracy']) logdir = r"D:\desktop\Workspace\PythonWorkSpace\Tensorflow2.0

tensorflow2.0 评估函数

一，常用的内置评估指标 MeanSquaredError（平方差误差，用于回归，可以简写为MSE，函数形式为mse） MeanAbsoluteError (绝对值误差，用于回归，可以简写为MAE，函数形式为mae) MeanAbsolutePercentageError (平均百分比误差，用于回归，可以简写为MAPE，函数形式为mape) RootMeanSquaredError (均方根误差，用于回归) Accuracy (准确率，用于分类，可以用字符串"Accuracy"表示，

tensorflow2.0 cnn(layerwise)

Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions

tensorflow2.0学习1

一：tf安装 清华源安装tf2.0测试版 pip install tensorflow==2.0.0-alpha0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple some-package 二：测试 建立python文件（我这里是1.py） from __future__ import absolute_import, division, print_function import tensorflow as tf print(tf.__version__) 命令行

TensorFlow2.0 教程 （2）

强烈安利 Google的Colab，即使你没有一台很好的电脑，也能在这个平台上学习TensorFlow

TensorFlow2.0高阶操作

TensorFlow2.0基础操作

深度学习｜Tensorflow2.0进阶

合并是指将多个张量在某个维度上合并为一个张量，比如我们要将某学校所有的考试成绩单进行合并，张量A中记录了该学校1-4班的50名学生的9门科目的成绩，此时对应的shape就是[4,50,9]，张量B记录了5-10班的成绩，此时的shape就是[6,50,9]，我们合并这两个张量就能够得到该学校全部成绩的张量C为[10,50,9]，此时张量合并的用处就得以体现了。

【tensorflow2.0】优化器optimizers

拿来药材（数据），架起八卦炉（模型），点着六味真火（优化算法），就摇着蒲扇等着丹药出炉了。

pycharm安装tensorflow2.0 过程

python.exe的路径 官网地址 2.配置环境，设置成上一步安装好的.exe文件 3.安装tf相关包，点击添加 pands numpy matplotlib scikit-learn tensorflow2.0

【tensorflow2.0】评价指标metrics

损失函数除了作为模型训练时候的优化目标，也能够作为模型好坏的一种评价指标。但通常人们还会从其它角度评估模型的好坏。

Tensorflow2.0常用基础API

tensorflow2.0改进之后已经非常像numpy形式了，不用像之前的session那样操作，一些基本的操作如下。需要注意的店以及部分数据均写在代码注释中。

Tensorflow2.0实战之GAN

本文主要带领读者了解生成对抗神经网络（GAN），并使用提供的face数据集训练网络

【tensorflow2.0】数据管道dataset

如果需要训练的数据大小不大，例如不到1G，那么可以直接全部读入内存中进行训练，这样一般效率最高。

深度学习｜Tensorflow2.0基础

Tensorflow 是一个面向深度学习算法的科学计算库，内部数据保存在张量（Tensor）对象熵，所有的运算操作（Operation）也都是基于张量对象进行的，我们所接触到的复杂的神经网络算法本质上就是各种张量相乘，想加等一些基本运算操作的组合。

【tensorflow2.0】损失函数losses

一般来说，监督学习的目标函数由损失函数和正则化项组成。（Objective = Loss + Regularization）

TensorFlow2.0实战强化专栏开篇

写在前面的话 本公众号先后推出了由作者小猴锅倾力打造的Tensorflow2.0原创入门专栏以及上手实战专栏，均在发出后取得了不错的反响。 应广大粉丝要求，作者小猴锅继续以详尽易懂为第一原则推出了Tensorflow2.0实战强化专栏，定位为有过上述两个入门级别Tensorflow2.0专栏学习基础的童鞋们。

TensorFlow2.0（4）：填充与复制

TensorFlow2.0（1）：基本数据结构——张量 TensorFlow2.0（2）：数学运算 TensorFlow2.0（3）：张量排序、最大最小值 1 tf.pad() tf.pad函数主要是用来对

TensorFlow2.0（5）：张量限幅

TensorFlow2.0（1）：基本数据结构——张量 TensorFlow2.0（2）：数学运算 TensorFlow2.0（3）：张量排序、最大最小值 1 maxmium()与minmium()

TensorFlow2.0（2）：数学运算

TensorFlow2.0（1）：基本数据结构——张量 1 基本运算：（+、-、*、/、//、%） 基本运算中所有实例都以下面的张量a、b为例进行： import tensorflow as tf