看过前面的例子，会发现实现深度神经网络需要使用 tensorflow.nn 这个核心模块。我们通过源码来一探究竟。# Copyright 2015 Google Inc. All Rights Reserved.
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2016-05-23 15:10:38
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前言： 作为一个深度学习的重度狂热者，在学习了各项理论后一直想通过项目练手来学习深度学习的框架以及结构用在实战中的知识。心愿是好的，但机会却不好找。最近刚好有个项目，借此机会练手的过程中，我发现其实各大机器学习以及tensorflow框架群里的同学们也有类似的问题。于是希望借项目之手分享一点本人运行 ...
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2016-05-19 19:10:58
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If TensorFlow is so great, why open source it rather than keep it proprietary? The answer is simpler than you might think: We believe that machine lea ...
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2016-05-19 16:34:52
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最近在学习google新开源的深度学习框架tensorflow。发现安装它的时候，需要依赖python2.7.X;我之前一直使用的linux是centos。而centos不更新了，里面的自带的python一般都是python2.6以下的。不仅如此，系统里面很多组件又依赖python2.6，所以导致你 ...
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2016-05-14 06:33:06
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和TensorFlow对应的是Theano，Torch；
Caffe专精于图像处理，Caffe方便，更快入门上手；
在通用的DL task上，Caffe不如Theano。开发环境搭建：一、没有GPUlearning@learning-virtual-machine:~$ lspci | grep -i nvidia
learning@learning-virtual-machine:~$ 二、...
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2016-05-12 11:58:50
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原文地址Machine Learning in the Cloud, with TensorFlowWednesday, March 23, 2016Posted by Slaven Bilac, Software Engineer, Google Research用TensorFlow在云端进行机器学习At Google, researchers collaborate closely with...
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2016-05-09 11:08:33
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刚买的新机器，安装上最新的ubuntu系统。按照官网的流程安装的，没有选择GPU支持。 下载源码。需要git，如果没有安装git需要先安装。git clone --recurse-submodules https://github.com/tensorflow/tensorflow 安装Bazel先... ...
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2016-05-07 23:49:26
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TensorFlow0.8发布——目前可以支持分布式计算！Google在一系列的产品中都使用了机器学习。为了继续发展我们的模式，训练过程尽可能的快就显得十分重要。其中的一个办法就是在成百上千台机器上运行TensorFlow，这将把一些模型的训练时间从几周缩短到几个小时，并且能有条件让我们去试验更大和更复杂的模型。甚至当我们把TensorFlow开源之后，对分布式训练的支撑也成为了呼声最高的特征之一...
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2016-05-07 07:05:41
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DeepMind moves to TensorFlowDeepMind转向TensorFlowFriday, April 29, 2016Posted by Koray Kavukcuoglu, Research Scientist, Google DeepMindAt DeepMind, we conduct state-of-the-art research on a wide range...
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2016-05-07 07:04:32
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实现回归模型
为了用python实现高效的数值计算，我们通常会使用函数库，比如NumPy，会把类似矩阵乘法这样的复杂运算使用其他外部语言实现。不幸的是，从外部计算切换回Python的每一个操作，仍然是一个很大的开销。如果你用GPU来进行外部计算，这样的开销会更大。用分布式的计算方式，也会花费更多的资源用来传输数据。
TensorFlow也把复杂的计算放在python之外完成，但是为了避...
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2016-05-06 15:34:14
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