开发者出道计划”。社区是“出道计划”的重要的互动阵地，是大家迈出“出道”第一步。专业内容和资源；是一个供开发者们学习、提问，交流以及展出个人社区作品的平台。社区邀请技术专家坐镇分享...

作者使用了分布式训练的写法，这使得训练部分代码异常臃肿，我给出了部分注释。我对于多机分布式并不很熟，而且不是重点，所以不过多介绍，简单的给出一点训练中作者的优化手段，包含优化器选择...

所以，所谓神经网络的训练过程，实际上就是确定神经元之间输入权重的过程。关于人工神经网络的详细内容，可参考我们的深度学习教程。中，是一种可极大地简化机器学习编程的高阶API。这一部分，...

目录 实现一个累加器，并且每一步均输出累加器的结果值 实现动态的更新变量的维度数目 实现一个求解阶乘的代码 使用已介绍的相关相关知识点

常用的并行化深度学习模型训练方式有两种：同步模式和异步模式。异步模式训练方法在并行化地训练深度学习模型时，不同设备（GPU或CPU）可以再不同训练数据上，运行整个迭代的过程，而不同并行模...

Net的一个重要原则是：图片尺寸不断缩小，但输出通道不断增加；每一层卷积、池化或模块组的目标都是将空间结构简化，同时将空间结构信息转化为高阶抽象的特征信息，即将空间维度转化为通道维度...

我们建议尽可能使用高阶的API构建模型。一个张量由一组形成阵列（任意维数）的原始值组成。张量的阶是它的维数，而它的形状是一个整数元组，指定了阵列每个维度的长度。请求输出节点时，会回溯...

进入到的命令行状态后，可以在终端输入查询命令如下:二、cuDNN无法使用发现错误原因是的版本太高了。解決的方法是把降到和我cudnn匹配的版本：这个是上一步的slim的导入路径问题，应该使用slim...

详见示例：单变量线性回归.在上一节中，我们使用构建了第一个完整的模型——一元线性回归。在这一节中，我们将构建一个多变量线性模型来实现多维数据的回归。此外，我们还将介绍如何利用自带的...

接昨天的博客，这篇随笔将会对本人运行算法时在以及的不同版本下的运行结果对比。对比实验所运用的全部都是可免费下载的text8.运行结果除basic版本外其他的均运用了所公开的-words.当运行了200...

我们已经知道怎么创建张量，现在来学习张量运算。包含了许多基本的张量运算操作，让我们从一个简单的平方运算开始。要进行平方运算，可以使用tf.返回的是一个张量对象，而不是2的平方运算结果。...

利用函数式API构建神经网络主要分为3步，1.构建输入层，2.构建输入层Input()方法来构建输入层。函数式API是把神经网络层作为函数相互调用以达到连接神经层变成神经网络的目的。可以在构建神经层...