鐵人檔案
機器學習目前已經是越來越熱門的一個議題，並且可廣泛應用在各種領域。
本系列文主要針對Google在Coursera上的系列課程"Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform" 中的精選的兩門高評價課程"Launching into Machine Learning"以及"Intro to TensorFlow"做介紹。部分內容會包含GCP平台的應用。
難度為初中階，希望能給初入機器學習的朋友們一些幫助。
在上一篇文章中，我們將最佳化作為在參數空間中的搜索。然後介紹了損失函數，來當作比較這些點的一種方法。那麼，如何利用損失函數轉化為搜索策略呢？那就是梯度下降法。...
每次重新訓練模型都會改變 通常大家常遇到的狀況是，期待每次重跑模型待馬都能得到一樣的輸出，但結果常常不是這樣。工程師在編寫代碼時常常預期相同的代碼能傳回相同的...
開啟[Google Console]https://console.cloud.google.com/home/) 新增Tensorflow執行個體 打開導覽面...
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讓我們從解釋TensorFlow開始。 Tensorflow是什麼?能幹嘛? TensorFlow是一個運用有向圖(Directed graphs)來進行數值...
在之前的文章中，我們討論了TensorFlow是什麼。現在，讓我們開始看一下TensorFlow API層次結構。 如同大多數軟體庫一樣，TensorFl...
懶惰求值?到底是在懶什麼? 讓我們看一下以下代碼。 ... c = tf.add(a, b) 乍一看，這就像NumPy一樣，你想添加兩個張量a和b。因此，你編...
現在讓我們看一下圖表和對談。 有向無環圖(TensorFlow中的DAG)與任何圖表一樣，它是由邊和節點組成。邊表示數據，也就是張量，如我們所知的，張量是n維...
你可以調用sess.runs z或可以調用z.eval在默認會話的上下文中評估z。 z.eval只是一個快速的方式，而你經常會在代碼中看到它。這跟默認對談上調用...
