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tf.transpose 直观感受
import tensorflow as tf import numpy as np a = np.array([[[1, 2, 3],[1, 2, 3],[1, 2, 3]], [[1, 2, 3],[1, 2, 3],[1, 2, 3]], [[1, 2, 3],[1, 2, 3],[1, 2, 3]]]) before_trans = np.
基于tensorboard的模型训练过程可视化
2018年9月14日笔记 阅读本文的前提是已经阅读《基于tensorflow的一元二次方程回归预测》,文章链接:https://www.jianshu.com/p/b27860402fe3 本文使用tensorboard对一元二次方程回归预测的模型训练过程做可视化展现。
在数据科学环境中使用 Docker 容器
容器是传统虚拟机的轻量级版本。它们不会占用您服务器上的大量空间,易于创建和消除,而且启动速度很快。它们还可以轻松地创建可重复使用的数据科学环境。
TensorFlow——MNIST手写数字识别
MNIST手写数字识别 MNIST数据集介绍和下载:http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 一、数据集介绍: MNIST是一个入门级的计算机视觉数据集 下载下来的数据集被分成两部分:60000行的训练数据集(mnist.
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