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爲什麼使用tensorflow 初入此行，覺得machine learing的思想還挺好，準備開始學習下，至於爲什麼選擇tensorflow，個人沒什麼經驗去做比對，只是個感覺： 1. tensorflow是google brai
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今天在升級tensorflow 後，運行相關腳本 ，有兩個報錯 一個是報如下 報AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'decode_raw' 網上度娘沒查到，
1."win+R"輸入“cmd”打開終端 2.輸入 >>>python >>> from tensorflow.python.client import device_lib >>> print(device_lib.list_local
在學習Tensorflow的過程中，發現大多數教程都是基於現有的數據集進行訓練、優化。 例如：MNIST識別教程，一個 (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() 即
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import tensorflow as tf #通過tf.get_variable的方式創建過濾器的權重變量和偏置項變量 filter_weight = tf.get_variable('weights',[5,3,3,16]
tf.clip_by_value(A, min, max)：輸入一個張量A，把A中的每一個元素的值都壓縮在min和max之間。 小於min的讓它等於min，大於max的元素的值等於max。 例如： import tensorflow a
