Tensorflow=Tensor（张量）+flow（数据流图）1、张量张量可不是“麻辣烫”！张量是一个很抽象的概念，直观的来说，张量在tensorflow中就像一个杯子，起到保存数据的作用，我们也可以把张量看成一个不同维度的数组。0阶的张量是一个标量，就是一个数值；1阶的张量是一个向量；2阶的张量是一个矩阵；

1.1机器学习答：计算机程序利用经验E学习任务T，性能是P，如果针对任务T的性能P随着经验E不断增长，则称为机器学习。                                               

配置环境anaconda3+windows10+pycharm+python==3.5.2+tensorflow==1.1.4+cuda10.0+cudnn7https://www.anaconda.com/distribution/安装anaconda3，网上的安装资料很多，安装最好要加入环境变量自己写博客给自己看，加深理解，现在在实习23333333虚拟环境的理解我对于虚拟环境的理解，就是

在Tensorflow中是否有任何卷积方法将Sobel滤波器应用于图像img(float32和rank2类型的张量)？sobel_x=tf.constant([[-1,0,1],[-2,0,2],[-1,0,1]],'float32')result=tf.convolution(img,sobel_x)#<==TODOTHIS我已经看过tf.nn.conv2d,但我看不出如何将它用于

ImportError:DLLloadfailed:动态链接库(DLL)初始化例程失败。 进入终端，输入以下代码：>pipuninstalltensorflow>pipinstall--ignore-installed--upgradetensorflow==1.5测试：importtensorflowastfhello=tf.constant('hello,TensorFlow')sess=tf.Session()pri

1.3项目计划第一周：深入学习和了解神经网络的工作原理，学习卷积的相关理论。第二周：使用python的TensorFlow库，编写神经网络深度学习代码，搭建神经网络层，并且了解其工作原理和相关的计算、相关参数的传递等，到htttps://www.kaggle.com/moltean/fruits下载fruits压缩包，对数据进行初步的

我正在尝试在TensorFlow0.9中实现基本的二进制HopfieldNetwork.不幸的是,我很难让激活功能正常工作.我希望得到非常简单的ifnet[i]<0,输出[i]=0,否则输出[i]=1但是我尝试的所有内容似乎都删除了渐变,即在尝试实现训练操作时,我得到“没有为任何变量提供渐变”的异常.例

Tensorflow化骨绵掌第6式-使用VGG19进行图片风格迁移经过前面的Tensorflow的学习知识，我们了解许多基本的操作，从基本的数据收集、数据集制作、如何读取图片数据、如何处理数据、神经网络Lenet-5、AlexNet、VGG16等的构建、如何建立图片队列等。然后还做了一些简单的应用，比如

tensorflow迭代周期长，每个epoch时间变慢理论上，session启动后，每个epoch训练时间应该是差不多，而且不会因为迭代周期变长，epoch时间变慢。原因是session里定义了tf.op导致的，每一次迭代都会在graph里增加新的节点，导致memoryleak，程序越来越慢，最后强行退出。解决方法，可以在session

我试图在https://codelabs.developers.google.com/codelabsensorflow-for-poets-2的例子中替换graph.pb文件但它未能在Andriod中启动时出现错误：NotavalidTensorFlowGraphserialization:NodeDefmentionsattr‘dilations’notinOpname=Conv2D.12-1615:06:24.98

手把手教你搭建分布式集群，进入生产环境的TensorFlow分布式TensorFlow简介前一篇《分布式TensorFlow集群localserver使用详解》我们介绍了分布式TensorFlow的基本概念，现在我们可以动手搭建一个真正的分布式TensorFlow集群。分布式TensorFlow集群由多个服务端进程和客户端进程组

变量存储一些临时值的作用或者长久存储。在Tensorflow中当训练模型时，用变量来存储和更新参数。变量包含张量（Tensor）存放于内存的缓存区。建模时它们需要被明确地初始化，模型训练后它们必须被存储到磁盘。值可在之后模型训练和分析是被加载。Variable类tf.global_variables_initia

TensorFlow-Examples-helloworld.pyhttps://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples1.helloworld.py#!/usr/bin/envpython#-*-coding:utf-8-*-from__future__importabsolute_importfrom__future__importdivisionfrom__future__importprint_

通过localserver理解分布式TensorFlow集群的应用与实现。​​简介TensorFlow从0.8版本开始，支持分布式集群，并且自带了localserver方便测试。Localserver和分布式服务的接口一样，我们将从localserver入手，详细解读分布式机器学习集群的用法。Localserver的最简单用法Tensor

TensorFlow-Examples-basic_operations.pyhttps://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples1.basic_operations.py#!/usr/bin/envpython#-*-coding:utf-8-*-from__future__importabsolute_importfrom__future__importdivisionfrom__future__i

TensorFlow中，想要维度增加一维，可以使用tf.expand_dims(input,dim,name=None)函数。当然，我们常用tf.reshape(input,shape=[])也可以达到相同效果，但是有些时候在构建图的过程中，placeholder没有被feed具体的值，这时就会包下面的错误：TypeError:Expectedbinaryorunicodestrin