https://blog.csdn.net/victoriaw/article/details/61195620#t0 input_data没用的另一种解决方法：tensorflow1.8版本及以上加载mnist手写分类数据集:input_data和read_data_sets弃用的解决办法https://blog.csdn.net/xrinosvip/article/details/87385979

交叉熵作为一种loss函数在深度学习中可以作为梯度下降优化的对象，其计算公式为：其中y是网络预测的概率分布，y‘则是真实测试数据的概率分布。则对于二维tensor交叉熵的计算方式为：cross_entropy=tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(tf.log(y)*y',axis=1))

Hereisapopularissuewhenyouwanttousetensorbardwithyourupgradedtensorflowandtensorboard.Ingeneralyouwillgetthisissue,whenyouhavemismatchofyourtensorflowandtensorboardversions,forexampleyouupgradetensorflowto1.13,but

TensorFlow日常“填坑”记目录TensorFlow日常“填坑”记  LoadedruntimeCuDNNlibrary:7103(compatibilityversion7100)butsourcewascompiledwith7005(compatibilityversion7000)．解决思路：可以降低CuDNN的版本或升级TensorFlow的版本。（实际报错输出也已

cudnn-9.0-windows10-x64-v7cuda_9.0.176_win10https://blog.csdn.net/weixin_39290638/article/details/80045236 安装python3.6pipinstall--ignore-installed--upgradetensorflow-gpu==1.5 安装python3.5pipinstall--ignore-installed--upgradetensorflow-

需要的知识准备：1.tensorflow介绍中文社区地址 http://www.tensorfly.cn/TensorFlow™是一个采用数据流图（dataflowgraphs），用于数值计算的开源软件库。数据流图就是这个东西：每一个节点(Nodes)都表示一个数学操作，也可以表示数据输入（feedin）的起点/输出（pushout）的终点，或者是读

   任何深度学习框架，为了获得成功，必须提供一系列最先进的模型，以及在流行和广泛接受的数据集上训练的权重，即与训练模型。   TensorFlow现在已经提出了一个更好的框架，称为TensorFlowHub，它非常易于使用且组织良好。使用TensorFlowHub，您可以通过几行代码导入大型和流行

问题：tensorboard--logdir=E:\logs报错错误如下：Traceback(mostrecentcalllast):File"d:\anoconda5.2.0\envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow.py",line18,inswig_import_helperreturnimportlib.import_

前言内容接上一篇：Tensorflow使用LSTM实现中文文本分类（一）上一篇中对训练集和测试集完成了中文分词，还要需要两个操作：将词语转化为id按照id查找词语的embeding统计词频词频过低，贡献过少的词语，就直接忽略掉。代码演示#-*-coding:utf-8-*-'''中文分词

1.熟悉tensorflow基本的函数#!/usr/bin/envpython#_*_coding:utf-8_*_importnumpyasnpimporth5pyimportmatplotlib.pyplotaspltimporttensorflowastffromtensorflow.python.frameworkimportopsimporttimenp.random.seed(1)'''实现基本的te

导入数据借助tf.dataAPI，您可以根据简单的可重用片段构建复杂的输入管道。例如，图片模型的管道可能会汇聚分布式文件系统中的文件中的数据、对每个图片应用随机扰动，并将随机选择的图片合并成用于训练的批次。文本模型的管道可能包括从原始文本数据中提取符号、根据对照表将其转换

(案例）:我们将14组国内男子跳高运动员各项素质指标作为输入，即（30m行进跑，立定三级跳远，助跑摸高，助跑4-6步跳高，负重深蹲杠铃，杠铃半蹲系数，100m，抓举），将对应的跳高成绩作为输出，通过对14位选手的数据训练建立模型，预测第15位选手的跳高成绩。待预测样本a=[[3.0，9.3，3.3，2.05，100，2.8，11.2，50]]

作用域主要用来不用重复定义变量，另外就是用与画图importtensorflowastf'''可视化tf.summary.scalar添加一个标量tf.summary.audio添加一个音频变量tf.summary.image添加一个图片变量tf.summary.histogram添加一个直方图变量tf.summary.test添加一个字符串类型的变量''''

tf.app.flags主要用于处理命令行参数的解析工作，可以理解为一个封装好了的argparse包（argparse是一种结构化的数据存储格式，类似于Json、XML）1.导入了argparse包2.创建一个解析器对象，argparse中的解析器类是ArgumentParser3.定义_FlagValue类 要处理命令行参数，就要用解析器类_g

1.导入/生成样本数据集2.转换和归一化数据data=tf.nn.batch_norm_with_global_normalization(...)3.划分样本数据集为训练样本集、测试样本集和验证样本集4.设置机器学习参数（超参数）learning_rate=0.01batch_size=100iterations=10005.初始化变量和占位符a

GPT-2是对GPT的一个升级，并且更着重于将思路放在为何pretrain是有用的上面，认为LM本身是一个Multi-taskLearner，并且大力用ZSL实验来佐证这个思路。文章目录一.前言二.GPT-2原理1.数据集2.输入表征3.模型三.实验四.TensorFlow实现1.模型结构2.文本续写五.总结优势不