Tensorflow2.0有深度学习基础的建议直接看class3class1介绍人工智能3学派行为主义:基于控制论，构建感知-动作控制系统。(控制论，如平衡、行走、避障等自适应控制系统)符号主义:基于算数逻辑表达式，求解问题时先把问题描述为表达式，再求解表达式。(可用公式描述、实现理性思维，如

一.如何自制数据集？1.目录结构以下是自制数据集-手写数字集,保存在目录 mnist_image_label下2.数据存储格式 2.1.目录mnist_train_jpeg_60000下存放的是60000张用于测试的手写数字    如:0_5.jpg,表示编号为0，标签为5的图片       6_1.

文章目录Github官网文档安装声明张量常量变量张量计算张量数据类型转换张量数据维度转换ReLU函数Softmax函数卷积神经网络训练模型测试模型数据集保存目录显示每层网络的结果TensorFlow是一个开源的深度学习框架，由GoogleBrain团队开发和维护。它被广泛应用

Python与TensorFlow2生成式AI（五）原文：zh.annas-archive.org/md5/d06d282ea0d9c23c57f0ce31225acf76译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0第十二章：用生成式人工智能玩视频游戏：GAIL在之前的章节中，我们已经看到如何使用生成式人工智能来生成简单的（受限玻尔兹曼机器）和复杂的（变分自动

1.1数值类型数值类型的张量是TensorFlow的主要数据载体，分为：1.标量(Scalar)单个的实数，如1.2,3.4等，维度数(Dimension，也叫秩)为0，shape为[]2.向量(Vector)n个实数的有序集合，通过中括号包裹，如[1.2]，[1.2,3.4]等，维度数为1，长度不定，shape为[

【背景】前段时间要做一个python语音识别模型，需要tf进行训练，考虑到有GPU就不用限制在CPU上了，所以尝试配置Tensorflow.系统配置为：RTX4060+win11+Anaconda3，使用python3.10配置完成。【补充建议：使用虚拟环境进行版本管理，我用anaconda创建了一个名为tf2，python=3.10的虚拟环境】

以下方法都是个人实际中测试和使用的方法，tf2版本在2.3~2.7之间1、model.save()andmodel.load()保存模型：这个方法可以直接将训练后的权重和训练的参数保存下来，一般我个人使用的.h5为后缀把模型整个保存下来。步骤如下：（1）创建模型，像添加积木一样对模型添加需要的卷积，池化等操作

坊间有传MacOs系统不适合机器(ml)学习和深度(dl)学习，这是板上钉钉的刻板印象，就好像有人说女生不适合编程一样的离谱。现而今，无论是Pytorch框架的MPS模式，还是最新的Tensorflow2框架，都已经可以在M1/M2芯片的Mac系统中毫无桎梏地使用GPU显卡设备，本次我们来分享如何在苹果MacOS系统上

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欢迎来到CNN实战，尽管我们刚刚开始，但还是要往前看！让我们开始吧！ 数据集链接：https://pan.baidu.com/s/1zztS32iuNynepLq7jiF6RA提取码：ilxh，请下载好数据，在开始 导入

第4章深度学习TensorFlow2入门笔记​​前言​​​​1.深度学习介绍​​​​1.1机器学习与深度学习的区别​​​​1.2深度学习的应用场景​​​​1.3深度学习框架介绍

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自编码器无监督学习，常用于数据去噪，数据降维、图像重构无监督学习监督学习样本数据对应着标签，称之为有监督学习难点绝大部分标签为人工标注有些数据对于标注者的先验

classDCGAN(tf.keras.Model):def__init__(self):super(DCGAN,self).__init__()self.Generator=tf.keras.models.Sequential([#生成器网络

tensorflow2.0环境下，以复制方式扩展tensor，可以使用​​tf.tile()​​函数。该函数定义如下（图自官网）：https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/backend/tiletf