TensorFlow实战

用 seq2seq 建立聊天机器人-学习如何使用 TensorFlow 建立聊天机器人。 Chatbots with Seq2Seq-Learn to build a chatbo…

Magenta 实战代码 这个仓库包含了很多 Magenta 模型的实现。看 Magenta 库以及模型，看我们的主仓库：https://github.com/tensorflow…

seq2seq 模型在广泛的任务比如机器翻译，语音识别，文本总结中取得了巨大的成功。这个教程给读者 seq2seq 模型一个完整的理解，并且展示如何从原型建立一个有竞争力的 seq…

使用 TensorFlow 进行基本操作的实例，这个实例主要是使用 TensorFlow 进行了加法运算。 包括使用 constant 常量进行加法运算和使用 placeholde…

# -*- coding:utf-8 -*- from __future__ import print_function ”’ HelloWorld example using …

TensorFlow 训练好模型参数的保存和恢复代码，之前就在想模型不应该每次要个结果都要重新训练一遍吧，应该训练一次就可以一直使用吧。 TensorFlow 提供了 Saver …

本文将围绕一个实际的问题进行介绍：应用强化学习的社区可以如何从对脚本和单个案例的收集更进一步，实现一个强化学习 API——一个用于强化学习的 tf-learn 或 skikit-l…

分析： 看 TensorFlow 也有一段时间了，准备按照 GitHub 上的教程，敲出来，顺便整理一下思路。 RNN部分 定义参数，包括数据相关，训练相关。 定义模型，损失函数，…

seq2seq 模型在多领域的任务中已经取得了巨大的成功，比如说机器翻译，语音识别，文字总结。这个教程给读者 seq2seq 模型一个完整的理解，并且表明如何从草稿构建一个有竞争力…

最简单的 RNN ，TensorFlow 实现。 代码来自：《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow》…

代码参考《TensorFlow：实战Google深度学习框架》，本地手打，调试后复制出来，和原文会有差别。 不同于普通的保存和读取，读取的时候还是需要定义一下数据。之前想着 Ten…

这个函数的功能是：给定4维的input和filter，计算出一个2维的卷积结果。 conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn…

函数参数 run(     fetches,     feed_dict=None,     options=None,     run_metadata=None ) tf.Se…

基于 TensorFlow 的第一个神经网络 代码参考《TensorFlow：实战Google深度学习框架》，本地手打，调试后复制出来，和原文会有差别。 #!/usr/bin/en…

#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import matplotlib.pyplot as plt from scipy i…

代码参考《TensorFlow：实战Google深度学习框架》，本地手打，调试后复制出来，和原文会有差别。 #!/usr/bin/env python # -*- coding: …

代码参考《TensorFlow：实战Google深度学习框架》，本地手打，调试后复制出来，和原文会有差别。 #!/usr/bin/env python # -*- coding: …