王佳亮

这篇文章介绍使用Tensorflow'低级api编程的方法,包括: 管理你的tensorflow程序(运算图graph)和运行时(会话session),不依赖Estimators 使用tf.Session运行tensorflow操作 在低级编程中使用高级元素(dataset,layer,feature columns) 搭建自定义的train loop训练周期,不依赖于Estimators

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可视化图表,有相当多种,但常见的也就下面几种,其他比较复杂一点,大都也是基于如下几种进行组合,变换出来的。对于初学者来说,很容易被这官网上众多的图表类型给吓着了,由于种类太多,几种图表的绘制方法很有可能会混淆起来。 因此,在这里,我特地总结了六种常见的基本图表类型,你可以通过对比学习,打下坚实的基础。

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SciPy是基于NumPy开发的高级模块,它提供了许多数学算法和函数的实现,用于解决科学计算中的一些标准问题。例如数值积分和微分方程求解,扩展的矩阵计算,最优化,概率分布和统计函数,甚至包括信号处理等。 作为标准科学计算程序库,SciPy类似于Matlab的工具箱,它是Python科学计算程序的核心包,它用于有效地计算NumPy矩阵,与NumPy矩阵协同工作。

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