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本文实例为大家分享了tensorflow实现线性回归的具体代码，供大家参考，具体内容如下 一、随机生成1000个点，分布在y=0.1x+0.3直线周围，并画出来 import tensorflow
1. 多曲线 1.1 使用pyplot方式 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.arange(1, 11, 1)
通常情况下，微信小程序追求的是短小精悍，即开即用，用完即走，适用于一些简单的应用场景。然而，随着微信小程序开放能力的提高，人们发现用微信小程序可以实现越来越多的功能，小程序也越来越复杂，越来越庞大起来
如下所示： from __future__ import print_function,division import tensorflow as tf #create a Variable w
1.保存变量 先创建（在tf.Session()之前）saver saver = tf.train.Saver(tf.global_variables(),max_to_keep=1) #max
使用tensorflow训练模型的时候，模型持久化对我们来说非常重要。 如果我们的模型比较复杂，需要的数据比较多，那么在模型的训练时间会耗时很长。如果在训练过程中出现了模型不可预期的错误，导致训练意外
由于项目需要，需要将TensorFlow保存的模型从ckpt文件转换为pb文件。 import os from tensorflow.python import pywrap_tensorflow
tensorflow中tile是用来复制tensor的指定维度，具体看下面的代码： import tensorflow as tf a = tf.constant([[1, 2], [3, 4
在深度学习中，迁移学习经常被使用，在大数据集上预训练的模型迁移到特定的任务，往往需要保持模型参数不变，而微调与任务相关的模型层。 本文主要介绍，使用tensorflow部分更新模型参数的方法。 1.
手写数字识别算法的设计与实现 本文使用python基于TensorFlow设计手写数字识别算法，并编程实现GUI界面，构建手写数字识别系统。这是本人的本科毕业论文课题，当然，这个也是机器学习的基本问题
