python与Tensorflow - 专题

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python与Tensorflow

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Python——使用Pycharm专业版实现本地与服务器的实时同步开发
首先，你需要一个Pycharm专业版，来进行以下操作如果你想要Pycharm永久激活，那么请进行如下操作 1. 首先，先下载Pycharm专业...

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Python——入门级(多线程与多进程)
多线程多线程 Threading 是一种让程序拥有分身效果. 能同时处理多件事情. 一般的程序只能从上到下一行行执行代码, 不过多线程 (T...

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Linux学习笔记(三)：如何在ubuntu上后台运行python程序？
1. 在终端运行python的时候可以用：告诉程序只能看到1号GPU，其他的GPU它不可见告诉程序能看到12号GPU，其他的GPU它不可见 ...

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Tensorflow——tf.contrib.layers.optimize_loss
定义给定优化器的损失和参数，返回 training op。参数定义 loss：损失函数 global_step：获取训练步数并在训练时更新 ...

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Tensorflow——tf.train.exponential_decay函数(指数衰减法)
简介在Tensorflow中，为解决设定学习率(learning rate)问题，提供了指数衰减法来解决。通过tf.train.exponen...

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Tensorflow——关于loss
tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits() tf.nn.sigmoid_cross_entropy_wi...

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Tensorflow——tf.matmul() 和tf.multiply() 的区别
1.tf.multiply（）两个矩阵中对应元素各自相乘格式:tf.multiply(x, y, name=None)参数: x: 一个类型为...

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Tensorflow——tf.layers.dense用法
dense：全连接层相当于添加一个层，即初学的add_layer()函数 inputs:该层的输入。 units: 输出的大小（维数），整数或...

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Tensorflow——tf.nn.dropout防止过拟合
Dropout原理简述： tf.nn.dropout是TensorFlow里面为了防止或减轻过拟合而使用的函数，它一般用在全连接层。 Dropo...

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Tensorflow——tf.concat的用法
定义 tf.concat是连接两个矩阵的操作tf.concat(concat_dim, values, name='concat')除去name...

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