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tf.image.non_max_suppression 例子
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DL之DCGNN：基于TF利用DCGAN实现在MNIST数据集上训练生成新样本
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示例：使用自定义镜像创建训练作业
本示例使用Dockerfile文件定制自定义镜像。 以linux x86_x64架构的主机为例，您可以购买相同规格的ECS或者应用本地已有的主机进行自定义镜像的制作。 安装Docker，可参考Docker官方文档。 以linux x86_64架构的操作系统为例，获取Docker安装包。使用以下指令安装Docker：
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DL之GRU：GRU算法相关论文、建立过程(基于TF)、相关思路配图集合、TF代码实现
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TF.EXP算子输出65536.00000
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tf.mul模型转化失败
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tf.train.Saver
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TensorFlow2.0实战之“tf.data”API
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tf.div算子转化失败.
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ModelArts 什么时候上学 TF 2 ?
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tf serving部署 pytorch onnxtf serving部署
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TensorFlow中 tf.space_to_depth()函数的用法
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【Ascend310】【atc】转模型时tf.matmul或tf.add算子问题
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【Ascend310】【atc】转模型时tf.matmul或tf.add算子问题
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TF：TF定义两个变量相乘之placeholder先hold类似变量+feed_dict最后外界传入值
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tf.strided_slice的一些心得
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如何上传模型至华为HiLens？
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frozen_graph模型转换成可在ascend芯片上运行的模型。HiLens Kit系统固件版本低于2.2.200.011时，建议使用此模板进行转换。 TF-SavedModel-To-Ascend 该模板将TF saved_model模型转换成可在ascend芯片上运行的模型。HiLens Kit系统固件版本低于2
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TF之RNN：TF的RNN中的常用的两种定义scope的方式get_variable和Variable
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使用TensorFlow进行线性回归
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def __init__(self): self.W = tf.Variable(tf.random.uniform([1])) self.b = tf.Variable(tf.random.uniform([1])) def __call__(self
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常用框架
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sess = tf.InteractiveSession() serialized_tf_example = tf.placeholder(tf.string, name='tf_example') feature_configs = {'x': tf.FixedL
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导入（转换）模型
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frozen_graph模型转换成可在ascend芯片上运行的模型。HiLens Kit系统固件版本低于2.2.200.011时，建议使用此模板进行转换。 TF-SavedModel-To-Ascend 该模板将TF saved_model模型转换成可在ascend芯片上运行的模型。HiLens Kit系统固件版本低于2
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