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AutoGraph是TF提供的一個非常具有前景的工具, 它能夠將一部分python語法的代碼轉譯成高效的圖表示代碼. 由于從TF 2.0開始,?TF將會默認使用動態圖(eager execution), 因此利用AutoGraph,?在理想情況下, 能讓我們實現用動態圖寫(方便, 靈...
...操作，你可以使用基本的算術運算符添加到你的圖表。 tf.add(x, y, name = None) 解釋：這個函數返回x與y逐元素相加的結果。 注意：tf.add操作支持廣播形式，但是tf.add_n操作不支持廣播形式。 使用例子： #!/usr/bin/env python # -*- coding: u...
...分布) 一.基礎知識 Tensorflow的計算表現為數據流圖，因此tf.Graph類中包含了一系列表示計算的操作對象（tf.Operation）,以及操作之間的流動的數據(tf.Tensor)。tf.Operation代表圖中的一個節點，用于計算張量數據可以由節點構造器（tf.ad...
... 使用卷積神經網絡來訓練MNIST數據集 import tensorflow as tf import numpy as np from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets(MNIST_data, one_hot=True...
...，你能將數據類型投射到一個你想要的數據類型上去。 tf.string_to_number(string_tensor, out_type = None, name = None) 解釋：這個函數是將一個string的Tensor轉換成一個數字類型的Tensor。但是要注意一點，如果你想轉換的數字類型是tf.float32，...
...如下圖： 實驗代碼如下： #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import tensorflow as tf import numpy as np import input_data N_INPUT = 28*28 N_HIDDEN_1 = 1000 N_OUTPUT_1 = N_INPUT N_HIDDEN_2 = 1500...
...我們可能會定義一個張量和一個變量： import tensorflow as tf # Define a tensor x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 784]) # Define a variable W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10])) 在TensorFlow 2.0中，我們可以使用變...
...特征表示。 實驗代碼如下： #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import tensorflow as tf import numpy as np N_INPUT = 4 N_HIDDEN = 100 N_OUTPUT = N_INPUT BETA = tf.constant(3.0) LAMBDA = tf.constan...
...函數的梯度。我們只需要設計我們的函數，然后去調用 tf.gradients 函數就可以了。是不是非常簡單。 接下來讓我們來舉個例子，具體說明一下。 使用 TensorFlow 內置的優化器對 MNIST 數據集進行 softmax 回歸 在使用 tf.gradients 實現梯...
...ensorFlow程序中，系統會自動維護一個默認的計算圖，通過tf.get_default_graph()函數可以獲取這個默認的計算圖。 import tensorflow as tf a = tf.constant([1.0, 2.0], name=a) b = tf.constant([1.0, 2.0], name=b) result = a + b #通過a.graph屬性可以...
...關于RNN/LSTM的理論知識，可以參考這篇文章 代碼 # coding: utf-8 # @author: 陳水平 # @date：2017-02-14 # # In[1]: import tensorflow as tf import numpy as np # In[2]: sess = tf.InteractiveSession() # In[3]: from te...
...的計算圖來執行兩個數字的加法操作： import tensorflow as tf a = tf.constant(5) b = tf.constant(3) c = tf.add(a, b) with tf.Session() as sess: result = sess.run(c) print(result) 在這個例子中，我們首先定義了兩個常量節點 a 和...
...flow。 我們迅速來個例子試下好不好用： import tensorflow as tf a = tf.constant(1) b = tf.constant(2) c = a * b sess = tf.Session() print(sess.run(c)) 輸出結果為2. Tensorflow顧名思義，是一些Tensor張量的流組成的運算。運算需要一個Session來運行。如果...
ChatGPT和Sora等AI大模型應用，將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺階。哪里可以獲得...
大模型的訓練用4090是不合適的，但推理（inference/serving）用4090不能說合適，...
圖示為GPU性能排行榜，我們可以看到所有GPU的原始相關性能圖表。同時根據訓練、推理能力由高到低做了...
jiangyu2108
