人工智能

本文使用 cpu 版本的 tensorflow - 2.1 完成对 heart 数据的二分类结果预测。

本文主要介绍使用 cpu 版本的 tensorflow 2.4 完成对 Titanic 的救援预测任务。

本文通过使用 cpu 版本的 tensorflow 2.4 ，介绍三种方式进行加载和预处理图片数据。

本文使用 cpu 版本的 tensorflow 2.4 ，选用 Keras Tuner 工具以 Fashion 数据集的分类任务为例，完成最优超参数的快速选择任务。

本文主要使用 cpu 版本的 tensorflow-2.1 来完成深度学习权重参数/模型的保存和加载操作。

本文使用 cpu 版本的 tensorflow-2.1 来说明过拟合与欠拟合现象，并介绍多种方法来解决此类问题。

本文的主要内容是使用 cpu 版本的 tensorflor-2.1 完成对 Auto MPG 数据集的回归预测任务。

本文主要是用 cpu 版本的 tensorflow 2.1 搭建深度学习模型，完成对电影评论的情感分类任务。

本次实践项目我们要使用 tensorflow-cpu 的 2.1 版本搭建模型，完成对 Fashion 数据集进行训练、评估和测试任务。

本文主要介绍了使用 cpu 版本的 Tensorflow 2.1 搭建深度学习模型，完成对于 MNIST 数据的图片分类的任务。

炎炎夏日马上就要到了，可是疫情肆虐的两年里，我已经两年没有出去旅游了，淡忘了许多关于“沙滩”和“美女”的美景，作为一个技术人员，我想通过程序找出那些逝去的记忆！

本文使用 tensorflow 1.15 实现了对模型的简单保存和读取，更加复杂的工程类保存和读取需求可以结合实际情况参考 API

本文使用 tensorflow 1.15 实现了使用循环神经网络对图像进行份分类，效果略逊于卷积神经网络

本文使用 tensorflow 1.15 实现了使用简单的卷积神经网络对图像进行分类，准确率能轻松达到 99% 以上

本文使用 tensorflow 1.15 实现了加入 Dropout 的分类模型，结合代码注释和参考的网页更加容易理解相关的知识点

本文使用 tensorflow 1.15 实现了对学习率的衰减调整，并将所有的变量都存入 tensorboard 中进行观察

本文使用 tensorflow 1.15 构建了简单的分类模型，结合代码注释和参考的网页更加容易理解相关的知识点

本文使用 tensorflow 1.15 构建了简单的非线性回归模型，结合代码注释和参考的网页更加容易理解相关的知识点

本文使用 tensorflow 1.15 构建了简单的线性回归模型，结合代码注释和参考的网页更加容易理解相关的知识点

本文使用 tensorflow 1.15 实现了 fetch 和 feed 操作，结合代码注释和参考的网页更加容易理解相关的知识点