随着 Tensorflow 2.0 正式版发布的日期越来越近，我们应该做好准备忘记 1.0 版本中那些反人类的 静态 Graph 和 Session，拥抱新版本的各种易用简单的新特性。 我们之前的文章介绍了 Tensorflow 的 Eager 模式，Tensorflow 2.0 默认就是在 Eager 模式下运行的，所以 Eager 模式下可以直接打印出运算结果以及与 numpy 的无缝切...

上篇文章我们用线性回归的项目快速入门了 Tensorflow 2.0 ，本文我们继续深入研究 ，使用 Keras 搭建模型配合 Tensorflow 2.0 解决线性回归和分类问题。 全部代码，请见我的github repo https://github.com/zht007/tensorflow-practice 1. 线性回归回顾在 Tensorflow 2.0 中我们使用tf.Gra...

image from unsplash by Gábor Juhász 迁移学习即利用已有的知识来学习新的知识，与人类类似，比如你学会了用笔画画，也就可以学习用笔来画画，并不用从头学习握笔的姿势。对于机器学习来说，可以用现有的已经经过训练的模型，来训练我们自己的模型，并没有必要从头训练。 以图像识别的神经网络模型为例，我们可以使用已经在 Image Net 上训练过的模型直接训练我们自己的...

image from unsplash.com by @jodaarba 在之前的文章中我们系统地介绍了强化学习，以及与神经网络相结合的深度强化学习。期间由于 Tensorflow 2.0 尚未正式发布，大多数代码均使用 Tensorflow 1.x 或者 Keras 实现的，今后我们逐渐会用 Tensorflow 2.x 或者 PyTorch 更新代码，同时借机复习相关知识。 这篇文章我们...

image from unsplash.com by Tara Hegerty 之前的文章介绍过如何在 Keras 中快速调用 Tensorboard 这个可视化工具，这篇文章我们再深入探讨一下 Tensorboard 在T Tensorflow 2.0 下如何使用。 本文源代码请关注微信公众号(二维码见文末)获取 1. Tensorboard 工作原理简单来说，tensorboard 就...

Tensorflow 和 PyTorch 的基本操作非常类似，大多数方法都是相通的，如果有 numpy 的基础，掌握起来就更加容易了。基本操作涉及到张量的初始化，切片索引，维度变换和合并拆分等。 1. 初始化Tensorflow 和 PyTorch 的导入，查看版本，是否有GPU支持等非常简单代码如下： 2. 创建张量在数学和物理概念中，有标量 Scaler，向量 Vector, 矩阵 ...