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我們期待的TensorFlow 2.0還有哪些變化?

為提高 TensorFlow 的工作效率,TensorFlow 2.0 進行了多項更改,包括刪除了多餘的 API,使API 更加一致統一,例如統一的 RNNs (迴圈神經網路),統一的優化器,並且Py

深度學習|費解的tensorflow

學過Python的小夥伴都會覺得,python的語法簡單,邏輯清晰。雖然tensorflow是python的一個庫(並不是標準庫),但是使用並不簡單,你可能會被tensorflow的奇怪語

谷歌現在使用TensorFlow來阻止每天1億多封Gmail垃圾郵件

谷歌於2017年初推出了安全措施,旨在利用機器學習模式打擊Gmail中的垃圾郵件和網路釣魚攻擊。當時公司聲稱這些工具能夠以99.9%的準確率檢測到不需要的和惡意的電子郵件。 現在,谷歌通過其開源機器

cycleGAN

import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt import glob %matplotlib inline

windows 安裝TensorFlow

我的windows版本是8.1,裝了python3.6之後,用pip安裝TensorFlow,總是失敗: 網上有各種說法,其中一種是更新pip,試了沒用。還有一種是檢視python版本:如下圖,命

實現更好的 TensorFlow 效能

高階 API 本身可實現更好的 TensorFlow 效能。以下各部分詳細介紹了要使用的高階 API、幾點與除錯相關的提示、發展歷史以及建議使用手動調整的一些例項。此外,還介紹了與各種硬

[譯]GPU加持,TensorFlow Lite更快了

雖然手機的發展日新月異,我們更換手機的頻率也加快,但不可否認的是,手機效能相比PC還是有很大的差距。對於機器學習來說,我們可以在電腦上訓練模型,在手機上應用模型,但某些複雜的模型,在手機上進行推斷,依然很慢。前

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