資訊專(zhuān)欄INFORMATION COLUMN
import tensorflow as tf
# 定義兩個(gè)向量
a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0])
b = tf.constant([4.0, 5.0, 6.0])
# 計(jì)算向量之和
c = tf.add(a, b)
# 創(chuàng)建會(huì)話(huà)并運(yùn)行計(jì)算圖
with tf.Session() as sess:
result = sess.run(c)
print(result)
以上代碼首先導(dǎo)入TensorFlow庫(kù)，然后定義了兩個(gè)向量a和b。接下來(lái)，使用TensorFlow的add()函數(shù)計(jì)算了這兩個(gè)向量的和，并將結(jié)果存儲(chǔ)在變量c中。最后，創(chuàng)建了一個(gè)會(huì)話(huà)并使用run()函數(shù)運(yùn)行了計(jì)算圖，并打印了結(jié)果。
總之，TensorFlow是一種強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)框架，支持多種編程語(yǔ)言，其中Python是最常用的。使用TensorFlow進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)任務(wù)非常方便，只需要定義數(shù)據(jù)流圖并使用TensorFlow提供的函數(shù)即可。
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摘要：近日它們交鋒的戰(zhàn)場(chǎng)就是動(dòng)態(tài)計(jì)算圖，誰(shuí)能在這場(chǎng)戰(zhàn)爭(zhēng)中取得優(yōu)勢(shì)，誰(shuí)就把握住了未來(lái)用戶(hù)的流向。所以動(dòng)態(tài)框架對(duì)虛擬計(jì)算圖的構(gòu)建速度有較高的要求。動(dòng)態(tài)計(jì)算圖問(wèn)題之一的多結(jié)構(gòu)輸入問(wèn)題的高效計(jì) 隨著深度學(xué)習(xí)的發(fā)展，深度學(xué)習(xí)框架之間競(jìng)爭(zhēng)也日益激烈，新老框架紛紛各顯神通，想要在廣大DeepLearner的服務(wù)器上占據(jù)一席之地。近日它們交鋒的戰(zhàn)場(chǎng)就是動(dòng)態(tài)計(jì)算圖，誰(shuí)能在這場(chǎng)戰(zhàn)爭(zhēng)中取得優(yōu)勢(shì)，誰(shuí)就把握住了未來(lái)用戶(hù)的流...
摘要：的開(kāi)發(fā)環(huán)境有很多，可以在上搭建，也可以使用管理工具搭建，也可以直接在本機(jī)中安裝。例如創(chuàng)建開(kāi)發(fā)環(huán)境點(diǎn)擊左下角，彈出創(chuàng)建開(kāi)發(fā)環(huán)境框，輸入環(huán)境名和選擇類(lèi)型即可。以上內(nèi)容是我們需要搭建開(kāi)發(fā)環(huán)境的全部?jī)?nèi)容。 tensorflow的開(kāi)發(fā)環(huán)境有很多，可以在Docker上搭建，也可以使用Anaconda管理工具搭建，也可以直接在本機(jī)中安裝tensorflow。在這里為了工具包的方便管理，我選擇使用An...
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摘要：下圖總結(jié)了絕大多數(shù)上的開(kāi)源深度學(xué)習(xí)框架項(xiàng)目，根據(jù)項(xiàng)目在的數(shù)量來(lái)評(píng)級(jí)，數(shù)據(jù)采集于年月初。然而，近期宣布將轉(zhuǎn)向作為其推薦深度學(xué)習(xí)框架因?yàn)樗С忠苿?dòng)設(shè)備開(kāi)發(fā)。該框架可以出色完成圖像識(shí)別，欺詐檢測(cè)和自然語(yǔ)言處理任務(wù)。 很多神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架已開(kāi)源多年，支持機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能的專(zhuān)有解決方案也有很多。多年以來(lái)，開(kāi)發(fā)人員在Github上發(fā)布了一系列的可以支持圖像、手寫(xiě)字、視頻、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理、物體檢測(cè)的...
摘要：本報(bào)告面向的讀者是想要進(jìn)入機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的學(xué)生和正在尋找新框架的專(zhuān)家。其輸入需要重塑為包含個(gè)元素的一維向量以滿(mǎn)足神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)目前代表著用于圖像分類(lèi)任務(wù)的較先進(jìn)算法，并構(gòu)成了深度學(xué)習(xí)中的主要架構(gòu)。 初學(xué)者在學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)候往往會(huì)有不知道從何處入手的困難，甚至可能不知道選擇什么工具入手才合適。近日，來(lái)自意大利的四位研究者發(fā)布了一篇題為《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)初學(xué)者：在 MATLAB、Torch 和 ...
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