tensorflow
订阅
TensorFlow™是一个基于数据流编程（dataflow programming）的符号数学系统，被广泛应用于各类机器学习（machine learning）算法的编程实现，其前身是谷歌的神经网络算法库DistBelief
[1]
。Tensorflow拥有多层级结构，可部署于各类服务器、PC终端和网页并支持GPU和TPU高性能数值计算，被广泛应用于谷歌内部的产品开发和各领域的科学研究
[1-2]
。TensorFlow由谷歌人工智能团队谷歌大脑（Google Brain）开发和维护，拥有包括TensorFlow Hub、TensorFlow Lite、TensorFlow Research Cloud在内的多个项目以及各类应用程序接口（Application Programming Interface, API）
[2]
。自2015年11月9日起，TensorFlow依据阿帕奇授权协议（Apache 2.0 open source license）开放源代码
[2]
。
展开全文
TensorFlow™是一个基于数据流编程（dataflow programming）的符号数学系统，被广泛应用于各类机器学习（machine learning）算法的编程实现，其前身是谷歌的神经网络算法库DistBelief
[1]
。Tensorflow拥有多层级结构，可部署于各类服务器、PC终端和网页并支持GPU和TPU高性能数值计算，被广泛应用于谷歌内部的产品开发和各领域的科学研究
[1-2]
。TensorFlow由谷歌人工智能团队谷歌大脑（Google Brain）开发和维护，拥有包括TensorFlow Hub、TensorFlow Lite、TensorFlow Research Cloud在内的多个项目以及各类应用程序接口（Application Programming Interface, API）
[2]
。自2015年11月9日起，TensorFlow依据阿帕奇授权协议（Apache 2.0 open source license）开放源代码
[2]
。
信息
- 稳定版本
- 1.12.0/2018年10月9日
- 开发者
- 谷歌大脑
- 类 型
- 机器学习库
- 平 台
- Linux，macOS，Windows
- 许可协议
- Apache 2.0 open source license
- 初始版本
- beta/2015年11月9日
- iOS，Android，Web
- 外文名
- TensorFlow
- 编程语言
- Python，C++，CUDA
TensorFlow背景
谷歌大脑自2011年成立起开展了面向科学研究和谷歌产品开发的大规模深度学习应用研究，其早期工作即是TensorFlow的前身DistBelief
[1]
。DistBelief的功能是构建各尺度下的神经网络分布式学习和交互系统，也被称为“第一代机器学习系统”
[1]
。DistBelief在谷歌和Alphabet旗下其它公司的产品开发中被改进和广泛使用
[3-4]
。2015年11月，在DistBelief的基础上，谷歌大脑完成了对“第二代机器学习系统”TensorFlow的开发并对代码开源。相比于前作，TensorFlow在性能上有显著改进、构架灵活性和可移植性也得到增强
[1]
。此后TensorFlow快速发展，截至稳定API版本1.12，已拥有包含各类开发和研究项目的完整生态系统。在2018年4月的TensorFlow开发者峰会中，有21个TensorFlow有关主题得到展示
[2]
。
-
tensorflow2.3.0离线安装包
2020-09-21 16:17:33windows平台下tensorflow2.3.0离线安装包。包括了python3.6; python3.7和python2.8的安装包。比如安装python3.6版本的，可以使用命令pip install tensorflow-2.3.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl 。会自动下载相关依赖包... -
TensorFlow离线安装包
2020-05-06 22:05:55TensorFlow离线安装包 -
anaconda下安装tensorflow(注：不同版本python对应不同版本tensorflow）
2020-05-12 09:14:20anaconda下安装tensorflow，并在Jupyter Notebook上进行tensorflow神经网络学习的步骤，包括常见的坑的解决方案（注：不同版本python对应不同版本tensorflow） -
TensorFlow-1.14.rar
2020-03-04 10:09:43TensorFlow-1.14的whl,包含其所需要的所有依赖包的whl包，本人是在server2012上安装的，所以附送的有我在服务器安装遇到的问题解决文档。 -
tensorflow-1.8.0
2018-07-04 20:55:21tensorflow-1.8.0 源码包 根据需求编译 。 如果支持GPU 需要安装 显卡驱动 要 9.0 或更高 cudnn7.0 bazel build --jvmopt="-server -Xms20480m" -c opt --copt=-msse3 --copt=-msse4.1 --copt=-msse4.2 --copt=-mavx... -
UNet_with_TensorFlow：使用TensorFlow实现UNet-源码
2021-02-16 11:49:36UNet_with_TensorFlow 使用TensorFlow实现UNet。 -
简单粗暴Tensorflow2.0.pdf
2020-04-09 21:38:57本手册是一篇精简的 TensorFlow 入门指导，基于 TensorFlow 的 Eager Execution（动态图）模式，力图让 具备一定机器学习及 Python 基础的开发者们快速上手 TensorFlow -
windows系统python3.8的CPU版本tensorflow
2021-04-09 16:11:35windows系统python3.8的CPU版本tensorflow -
tensorflow源码
2018-03-21 17:25:40tensorflow源码，包含tensorflow，third_party，tools，util -
tensorflow-1.14.0.zip
2020-01-21 16:47:51这是从github下载的。网速慢，为急用且不差币的小伙伴提供。不急的同志们可以到github下载。这是开源的。 -
tensorflow examples
2018-03-18 17:41:34tensorflow的例子，本人运行环境：16.04.1-Ubuntu, python2.7, pycharm, tensorflow 1.2 -
TensorFlow入门教程 pdf高清中文通俗易懂 TensorFlow 指南 TensorFlow 怎么配置
2017-11-16 01:28:14TensorFlow入门教程 pdf高清中文通俗易懂 TensorFlow 指南 TensorFlow 怎么配置，强烈推荐 -
tensorflow1.12.0及其依赖库离线安装包-win64-python3.6
2019-01-31 23:12:34TensorFlow™是一个基于数据流编程（dataflow programming）的符号数学系统，被广泛应用于各类机器学习（machine learning）算法的编程实现，其前身是谷歌的神经网络算法库DistBelief [1] 。 Tensorflow拥有多层级... -
TensorFlow For Machine Intelligence
2016-08-12 01:08:52TensorFlow For Machine Intelligence: A hands-on introduction to learning algorithms by Sam Abrahams English | 23 July 2016 | ASIN: B01IZ43JV4 | 322 Pages | AZW3/MOBI/EPUB/PDF (conv) | 26.87 MB This ... -
Tensorflow-Examples
2018-08-24 16:23:53谷歌推荐学习tensorflow的代码例子，目前来说还是最新的 -
tensorflow的whl安装包
2018-08-26 15:51:26tensorflow的whl安装包，包括tensorflow-0.5.0-cp27-none-linux_x86_64.whl和tensorflow-1.8.0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl -
TensorFlow2没有contrib_slim包的问题.pdf
2020-04-08 23:22:58tensorflow2.0弃用了tf.contrib.slim库 在tf.compat.v1兼容模式下解决slim no module的问题 修改说明一点： 必须用第一种方法安装tf-slim库！！！经测试第二种方法安装的slim库仍然可能会报错。 -
tensorflow-1.4.0
2018-04-12 18:14:16tensorflow-1.4.0.zip，本资源版本为windows正式发布版。 -
TensorFlow 入门书籍 最好
2018-09-19 11:18:04TensorFlow 入门书籍 正版，最好，清晰。 一些概念性的东西并没有放过，整个内容自成体系。 -
python3.7对应tensorflow
2018-12-14 17:49:48python3.7对应tensorflow -
tensorflow1.0.1
2017-04-16 11:35:49tensorflow1.0.1 离线安装包（win10_64bit,python3.5,cpu_only） -
最完整的TensorFlow教程
2017-12-29 10:57:00最新的tensorflow教程，内容全面丰富，包括： TensorFlow For Machine Intelligence.pdf TensorFlow 官方文档中文版 - v1.2.pdf tensorflow-mnist-tutorial-master tensorflow在windows下的安装指南 TensorFlow在... -
Tensorflow 实战Google深度学习框架
2018-04-02 10:53:42Tensorflow 实战Google深度学习框架Tensorflow 实战Google深度学习框架Tensorflow 实战Google深度学习框架Tensorflow 实战Google深度学习框架Tensorflow 实战Google深度学习框架Tensorflow 实战Google深度学习框架... -
tensorflow官方文档
2017-09-07 16:33:46tensorflow官方文档，需要的同学可以从这儿下载，也可以直接去极客学院机器学习板块进行下载，对tensorflow的各种各样的问题有一个详尽的解释，请大家仔细阅读，进行深入学习。 -
tensorflow 1.12.0-cp36版本
2018-12-13 15:31:10tensorflow 1.12.0-python36，windows64位版本 TensorFlow™ 是一个采用数据流图（data flow graphs），用于数值计算的开源软件库 -
〖TensorFlow2.0笔记23〗TensorFlow2.0学习笔记总结!
2019-10-02 20:38:15Tensorflow2.0全套课程学习笔记！ tensorflow2.0笔记1：tensorflow2.0介绍以及安装！(2019-10-1 tensorflow2.0正式版发布) tensorflow2.0笔记2：Numpy—实现线性回归问题！ tensorflow2.0笔记3：手写数字问题初...展开全文TensorFlow2.0学习笔记总结! - 本文章是 TensorFlow2.0学习笔记 系列，欢迎关注，专栏链接: TensorFlow2.0学习笔记，文章会持续更细，多希望大家点赞收藏加转发！
- 文章总目录链接：TensorFlow2.0学习笔记总目录!
文章目录
- 一. 第1部分目录
- 1. TensorFlow2.0笔记1：TensorFlow2.0(2019-10-1)正式版介绍和安装+Windows&Linux!
- 2. TensorFlow2.0笔记2：手写数字(MNIST)识别问题初体验！
- 3. TensorFlow2.0笔记3：Numpy—实现线性回归问题！
- 4. TensorFlow2.0笔记4：TensorFlow2.0的基础操作！
- 5. TensorFlow2.0笔记5：TensorFlow2.0中的索引和切片！
- 6. TensorFlow2.0笔记6：TensorFlow2.0中的维度变换！
- 7. TensorFlow2.0笔记7：TensorFlow2.0中的broadcasting！
- 8. TensorFlow2.0笔记8：TensorFlow2.0中的前向传播实战+补充关于loss的放缩！
- 9. TensorFlow2.0笔记9：TensorFlow2.0的高阶操作汇总！
- 二. 第2部分目录
- 1. TensorFlow2.0笔记10：TensorFlow2.0中数据集加载,测试,实战以及补充关于数据集下载慢的问题！
- 2. TensorFlow2.0笔记11：全连接层和输出方式！
- 3. TensorFlow2.0笔记12：误差计算之MSE, Cross Enropy！
- 4. TensorFlow2.0笔记13：梯度下降,函数优化实战,手写数字问题实战以及Tensorboard可视化！
- 5. TensorFlow2.0笔记14：感知机梯度详细过程,Keras高层API,Keras的自定义网络！
- 6. TensorFlow2.0笔记15：模型的保存与加载(非常重要)以及CIFAR10自定义网络实现！
- 7. TensorFlow2.0笔记16：卷积神经网络中的梯度求解以及CIFAR100与VGG13实战！
- 8. TensorFlow2.0笔记17：ResNet-18和ResNet-34实现CIFAR-100图像分类！
- 9. TensorFlow2.0笔记18：自编码器Auto-Encoders以及实战！
- 三. 第3部分目录
- 1. TensorFlow2.0笔记19：过拟合介绍以及解决方法+补充: 实现GPU按需分配！
- 2. TensorFlow2.0笔记20：GoogleNet-Iception实现Fashion mnist图像分类+Batch Normalization讲解！
- 3. TensorFlow2.0笔记21：自定义数据集实现分类(宝可精灵数据集)+补充tf.where！
- 4. TensorFlow2.0笔记22：使用Numpy在MNIST数据集上实现3层BP神经网络！
- 5. TensorFlow2.0笔记23：TensorFlow2.0学习笔记总结!！
- 6. TensorFlow2.0笔记24：生成式对抗网络(GAN)原理讲解以及实战！
- 7. TensorFlow2.0笔记25：循环神经网络RNN原理讲解以及实战！
- 四. 第4部分目录
- 1.『自己的工作3』梯度下降实现SVM多分类+最详细的数学推导+Python实战(鸢尾花数据集)！
- 2.『自己的工作4』TensorFlow2.0自动微分和手工求导的结果对比！
- 3.『自己的工作6』MNIST Plus++竞赛(更加困难的mnist数据集竞赛)！
- 4.『论文笔记』Convolutional Block Attention Module(注意力机制)+TensorFlow2.0复现！
- 5.〖TensorFlow2.0笔记23〗(更新版)ResNet-18实现Cifar10(94%)和Cifar100(75%)分类！
- 6.〖TensorFlow2.0笔记26〗YOLOV2目标检测算法以及实战！
- 五. 欢迎点赞转发，持续更新中！
- 六. 需要辅导可以私聊我！
一. 第1部分目录
1. TensorFlow2.0笔记1：TensorFlow2.0(2019-10-1)正式版介绍和安装+Windows&Linux!
2. TensorFlow2.0笔记2：手写数字(MNIST)识别问题初体验！
3. TensorFlow2.0笔记3：Numpy—实现线性回归问题！
4. TensorFlow2.0笔记4：TensorFlow2.0的基础操作！
5. TensorFlow2.0笔记5：TensorFlow2.0中的索引和切片！
6. TensorFlow2.0笔记6：TensorFlow2.0中的维度变换！
7. TensorFlow2.0笔记7：TensorFlow2.0中的broadcasting！
8. TensorFlow2.0笔记8：TensorFlow2.0中的前向传播实战+补充关于loss的放缩！
9. TensorFlow2.0笔记9：TensorFlow2.0的高阶操作汇总！
二. 第2部分目录
1. TensorFlow2.0笔记10：TensorFlow2.0中数据集加载,测试,实战以及补充关于数据集下载慢的问题！
2. TensorFlow2.0笔记11：全连接层和输出方式！
3. TensorFlow2.0笔记12：误差计算之MSE, Cross Enropy！
4. TensorFlow2.0笔记13：梯度下降,函数优化实战,手写数字问题实战以及Tensorboard可视化！
5. TensorFlow2.0笔记14：感知机梯度详细过程,Keras高层API,Keras的自定义网络！
6. TensorFlow2.0笔记15：模型的保存与加载(非常重要)以及CIFAR10自定义网络实现！
7. TensorFlow2.0笔记16：卷积神经网络中的梯度求解以及CIFAR100与VGG13实战！
8. TensorFlow2.0笔记17：ResNet-18和ResNet-34实现CIFAR-100图像分类！
9. TensorFlow2.0笔记18：自编码器Auto-Encoders以及实战！
三. 第3部分目录
1. TensorFlow2.0笔记19：过拟合介绍以及解决方法+补充: 实现GPU按需分配！
2. TensorFlow2.0笔记20：GoogleNet-Iception实现Fashion mnist图像分类+Batch Normalization讲解！
3. TensorFlow2.0笔记21：自定义数据集实现分类(宝可精灵数据集)+补充tf.where！
4. TensorFlow2.0笔记22：使用Numpy在MNIST数据集上实现3层BP神经网络！
5. TensorFlow2.0笔记23：TensorFlow2.0学习笔记总结!！
6. TensorFlow2.0笔记24：生成式对抗网络(GAN)原理讲解以及实战！
7. TensorFlow2.0笔记25：循环神经网络RNN原理讲解以及实战！
四. 第4部分目录
1.『自己的工作3』梯度下降实现SVM多分类+最详细的数学推导+Python实战(鸢尾花数据集)！
2.『自己的工作4』TensorFlow2.0自动微分和手工求导的结果对比！
3.『自己的工作6』MNIST Plus++竞赛(更加困难的mnist数据集竞赛)！
4.『论文笔记』Convolutional Block Attention Module(注意力机制)+TensorFlow2.0复现！
5.〖TensorFlow2.0笔记23〗(更新版)ResNet-18实现Cifar10(94%)和Cifar100(75%)分类！
6.〖TensorFlow2.0笔记26〗YOLOV2目标检测算法以及实战！
五. 欢迎点赞转发，持续更新中！
六. 需要辅导可以私聊我！
- 方式1：
CSDN私信我! - 方式2：
QQ邮箱:1115291605@qq.com或者直接加我QQ!
-
tensorflow1.2.1安装文件
2018-04-11 21:02:58先安装conda，然后在conda环境下安装tensorflow。要求：64位linux系统，python3.5。 -
《简单粗暴TensorFlow》教程（PDF）
2018-09-08 00:25:10本手册是一篇精简的TensorFlow入门指导，基于TensorFlow的Eager Execution（动态图）模式，力图让具备一定机器学习及Python基础的开发者们快速上手TensorFlow。 This handbook is a concise introduction to ... -
tensorflow2.0实现mnist手写数字识别代码
2019-08-16 17:07:02基于python3.7版本的tensorflow2.0实现mnist手写数字识别代码 -
TensorFlow 1.6.0 64位安装包
2018-06-28 14:11:03Tensorflow-适用于Python的深度学习库，使用pip进行安装
收藏数
369,851
精华内容
147,940