12 2017 档案

tf.nn.conv2d()使用
摘要：conv2d( input, f... 阅读全文
posted @ 2017-12-29 21:54 FesianXu 阅读(88) 评论(0) 推荐(0)
利用numpy数组保存TensorFlow模型的参数
摘要：利用numpy数组保存TensorFlow模... 阅读全文
posted @ 2017-12-29 21:48 FesianXu 阅读(84) 评论(0) 推荐(0)
Effective TensorFlow Chapter 9: TensorFlow模型原型的设计和利用python ops的高级可视化
摘要：Effective TensorFlow C... 阅读全文
posted @ 2017-12-21 20:32 FesianXu 阅读(64) 评论(0) 推荐(0)
Effective TensorFlow Chapter 8: 在TensorFlow中的控制流：条件语句和循环
摘要：Effective TensorFlow C... 阅读全文
posted @ 2017-12-21 19:37 FesianXu 阅读(114) 评论(0) 推荐(0)
tf.one_hot()进行独热编码
摘要：tf.one_hot()进行独热编码首先肯定... 阅读全文
posted @ 2017-12-16 13:16 FesianXu 阅读(128) 评论(0) 推荐(0)
TensorFlow中的高阶函数：tf.map_fn()
摘要：TensorFlow中的高阶函数：tf.ma... 阅读全文
posted @ 2017-12-15 17:21 FesianXu 阅读(224) 评论(0) 推荐(0)
tf.device()指定运行设备
摘要：tf.device()指定运行设备在Tens... 阅读全文
posted @ 2017-12-15 16:05 FesianXu 阅读(89) 评论(0) 推荐(0)
Effective TensorFlow Chapter 7: TensorFlow中的执行顺序和控制依赖
摘要：Effective TensorFlow C... 阅读全文
posted @ 2017-12-12 11:01 FesianXu 阅读(96) 评论(0) 推荐(0)
Effective TensorFlow Chapter 6: 在TensorFlow中的运算符重载
摘要：Effective TensorFlow C... 阅读全文
posted @ 2017-12-12 10:00 FesianXu 阅读(71) 评论(0) 推荐(0)
Effective TensorFlow Chapter 5: 在TensorFlow中，给模型喂数据(feed data)
摘要：Effective TensorFlow C... 阅读全文
posted @ 2017-12-11 10:07 FesianXu 阅读(143) 评论(0) 推荐(0)
Effective TensorFlow Chapter 4: TensorFlow中的广播Broadcast机制
摘要：Effective TensorFlow C... 阅读全文
posted @ 2017-12-10 10:16 FesianXu 阅读(119) 评论(0) 推荐(0)
Effective TensorFlow Chapter 3: 理解变量域Scope和何时应该使用它
摘要：Effective TensorFlow C... 阅读全文
posted @ 2017-12-10 00:49 FesianXu 阅读(73) 评论(0) 推荐(0)
Effective TensorFlow Chapter 2: 理解静态和动态的Tensor类型的形状
摘要：理解静态和动态的Tensor类型的形状本文翻... 阅读全文
posted @ 2017-12-10 00:20 FesianXu 阅读(138) 评论(0) 推荐(0)
markdown数学公式编辑
摘要：markdown数学公式编辑 目录markd... 阅读全文
posted @ 2017-12-08 10:06 FesianXu 阅读(395) 评论(0) 推荐(0)
经验误差，泛化误差
摘要：经验误差，泛化误差 前言我们在上篇博文 《机... 阅读全文
posted @ 2017-12-07 22:17 FesianXu 阅读(309) 评论(0) 推荐(0)