深入浅出TensorFlow2函数——tf.constant
tf.constant( value, dtype=None, shape=None, name='Const')
深入浅出TensorFlow2函数——tf.random.poisson
tf.random.poisson(shape,lam,dtype=tf.dtypes.float32,seed=None, name=None)
深入浅出TensorFlow2函数——tf.math.exp
tf.math.exp( x, name=None)
深入浅出TensorFlow2函数——tf.Tensor
一个tf.Tensor表示一个多维数组。在编写TensorFlow程序时，被操作和传递的主要对象就是tf.Tensor。
深入浅出TensorFlow2函数——tf.reshape
tf.reshape
random.uniform()详解
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Keras 的模型（Model）和层（Layers）的介绍
我们上面使用 Model 快速建立一个模型，总结一下，很简单的：1、我们的权重不需要初始化了2、我们构建模型也比较简单，使用 dance 就可以，不需要我们进行线性计算。事实上，如果模型越来越复杂的话，那么这个方法的优势就会越来越明显得。
深度学习——CNN实现MNIST手写数字的识别
本篇博客记录了学习K同学啊的深度学习100例的第一例的学习过程,主要介绍了CNN神经网络的基本知识,使用方法及使用流程, 简单介绍了数据集的归一化和标准化 激活函数 优化器 损失函数 metrics等配置............
［超级详细］如何在深度学习训练模型过程中使用GPU加速
在深度学习当中，我们训练模型通常要对模型进行反复的优化训练，仅用CPU来进行训练的话需要花费很长时间，但是我们可以使用GPU来加速训练模型，这样就可以大大减少我们训练模型花费的时间。
深入浅出TensorFlow2函数——tf.Variable
tf.Variable( initial_value=None, trainable=None, validate_shape=True, caching_device=None, name=None, variable_def=None, dtype=No
[人工智能] TensorFlow 框架基本原理及使用
TensorFlow 是一款由 Google 开源的人工智能框架，是目前应用最广泛的深度学习框架之一。它可以在各种硬件平台上运行，包括单个 CPU、CPU 集群、GPU，甚至是分布式环境下的 CPU 和 GPU 组合。除了深度学习领域，TensorFlow 还支持其他机器学习算法和模型，如决策树SV
【AI学习笔记】TensorFlow GPU版本的安装（超详细）
在本篇我们主要介绍了如何安装CUDA、cuDNN，建立了TensorFlow GPU虚拟环境，并且在虚拟环境下安装了TensorFlow GPU版本与Keras。
pycharm报错：ModuleNotFoundError: No module named ‘sklearn‘
在anaconda promote里打开tensorflow环境，此时记得断开梯子。‘可以在PyCharm中使用内置的Package Installer来安装。
手写数字识别-基于卷积神经网络
机器识图的过程：机器识别图像并不是一下子将一个复杂的图片完整识别出来，而是将一个完整的图片分割成许多个小部分，把每个小部分里具有的特征提取出来（也就是识别每个小部分），再将这些小部分具有的特征汇总到一起，就可以完成机器识别图像的过程了。.........
Anaconda下载及安装保姆级教程（详细图文）
而 Conda是一个开源的包、环境管理器，可以用于在同一个机器上安装不同版本的软件包及其依赖，并能够在不同的环境之间切换，Anaconda里面已经包含Conda了，Anaconda除了包括Conda、Python，还包括一大堆安装好的工具包，比如：numpy、pandas等。因为包含了大量的科学包，
配置深度学习环境（tensorflow-gpu版）
tensorflow
Tensorflow-gpu保姆级安装教程（Win11, Anaconda3，Python3.9）
Tensorflow-gpu保姆级安装教程（Win11, Anaconda3，Python3.9）
【1】如何安装和卸载tensorflow-CPU和GPU各版本-简单清晰版
如何安装和卸载tensorflowcpu及gpu版本
NSFW 图片分类
NSFW指的是不适宜工作场所（"Not Safe (or Suitable) For Work;"）。在本文中，将介绍如何创建一个检测NSFW图像的图像分类模型。
深入浅出TensorFlow2函数——tf.reduce_sum
tf.reduce_sum( input_tensor, axis=None, keepdims=False, name=None)
