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摘要： 关键字和标识符 下列的标识符是Python3的关键字，并且不能用于通常的标识符。关键字必须严格按照下面的拼写： 这些内容可以在Python3解释器中得到： 变量 在Python中我们不需要为变量指定数据类型，每个变量使用前必须赋值，变量赋值以后该变量才会被创建（即在内存中分配空间）。所以你可以直接写 阅读全文

摘要： 第一个Python程序 作为我们第一个Python程序——打印"Hello World!"。 在终端输入Python3进入交互界面： 输入print("Hello World!")并回车，就打印出了"Hello World!" 如何退出解释器呢？可按 Ctrl+D 输入一个EOF字符来退出解释器，也 阅读全文

摘要： 简介 tf.train.Saver 类提供了保存和恢复模型的方法。通过 tf.saved_model.simple_save 函数可以轻松地保存适合投入使用的模型。Estimator会自动保存和恢复 model_dir 中的变量。 保存和恢复变量 TensorFlow变量是表示由程序操作的共享持久状 阅读全文

摘要： 简介 TensorFlow使用数据流图将计算表示为独立的指令之间的依赖关系。这可生成低级别的编程模型，在该模型中，您首先定义数据流图，然后创建TensorFlow会话，以便在一组本地和远程设备上运行图的各个部分。 如果您计划直接使用低级别编程模型，，本指南将是您最实用的参考资源。较高阶的API（例如 阅读全文

摘要： 简介 TensorFlow变量是表示程序处理的共享持久状态的最佳方法。 我们使用tf.Variable类操作变量。tf.Variable表示可通过其运行操作来改变其值的张量。与tf.Tensor对象不同，tf.Variable存在于的单个session.run调用的上下文之外。 在TensorFlo 阅读全文

摘要： 简介 正如名字所示，TensorFlow这一框架定义和运行涉及张量的计算。张量是对矢量和矩阵向潜在的更高维度的泛化。TensorFlow在内部将张量表示为基本数据类型的n维数组。 在编写TensorFlow程序时，您操作和传递的主要对象是 tf.Tensor。tf.Tensor对象表示一个部分定义的 阅读全文

摘要： 在文章右上角添加目录导航 1、添加css代码到“页面定制css代码” 2、添加js脚本到“页首html代码” 3、备注 这个脚本支持h2、h3两种标题，写博文时要对标题添加h2、h3格式，脚本会自动生效，帮你建立导航目录，并在页面右上角显示。 参考链接：http://www.cnblogs.com/ 阅读全文

摘要： 简介 本文旨在知道您使用低级别TensorFlow API（TensorFlow Core）开始编程。您可以学习执行以下操作： 管理自己的TensorFlow程序（tf.Graph）和TensorFlow运行时（tf.Session），而不是依靠Estimator来管理它们 使用tf.Session 阅读全文

摘要： 前置准备 在阅读本文之前，请确定你已经了解神经网络的基本结构以及前向传播、后向传播的基本原理，如果尚未了解，可以查看下文。 深度学习之神经网络 什么是TensorFlow? TensorFlow是Google基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统，其命名来源于本身的运行原理。Ten 阅读全文

摘要： 题目 题目链接 你将获得 K 个鸡蛋，并可以使用一栋从 1 到 N 共有 N 层楼的建筑。每个蛋的功能都是一样的，如果一个蛋碎了，你就不能再把它掉下去，如果没有碎可以继续使用。你知道存在楼层 F ，满足 0 <= F <= N 任何从高于 F 的楼层落下的鸡蛋都会碎，从 F 楼层或比它低的楼层落下的 阅读全文