importtensorflowastf#1.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits样例。#假设词汇表的大小为3，语料包含两个单词"20"word_labels=tf.constant([2,0])#假设模型对两个单词预测时，产生的logit分别是[2.0,-1.0,3.0]和...

importnumpyasnpimporttensorflowastfimportmatplotlib.pyplotasplt#定义RNN的参数。HIDDEN_SIZE=30#LSTM中隐藏节点的个数。NUM_LAYERS=2#LSTM的层数。TIMESTEPS=10#循环神经网络的训练序列长度。TRAINING_ST...

importnumpyasnp#1.定义RNN的参数。X=[1,2]state=[0.0,0.0]w_cell_state=np.asarray([[0.1,0.2],[0.3,0.4]])w_cell_input=np.asarray([0.5,0.6])b_cell=np.asarray([0.1,-0.1])w_...

importtempfileimporttensorflowastf#1.列举输入文件。#输入数据生成的训练和测试数据。train_files=tf.train.match_filenames_once("F:\output.tfrecords")test_files=tf.train.match_filenames_...

importtempfileimporttensorflowastf#1.从数组创建数据集。input_data=[1,2,3,5,8]dataset=tf.data.Dataset.from_tensor_slices(input_data)#定义迭代器。iterator=dataset.make_one_shot_...

importtensorflowastf#1.创建文件列表，通过文件列表创建输入文件队列files=tf.train.match_filenames_once("F:\output.tfrecords")filename_queue=tf.train.string_input_producer(files,shuffl...

importtensorflowastf#1.生成文件存储样例数据。def_int64_feature(value):returntf.train.Feature(int64_list=tf.train.Int64List(value=[value]))num_shards=2instances_per_shard=2...

importtensorflowastf#1.定义队列及其操作。queue=tf.FIFOQueue(100,"float")enqueue_op=queue.enqueue([tf.random_normal([1])])qr=tf.train.QueueRunner(queue,[enqueue_op]*5)tf....

importtensorflowastf#1.创建队列，并操作里面的元素。q=tf.FIFOQueue(2,"int32")init=q.enqueue_many(([0,10],))x=q.dequeue()y=x+1q_inc=q.enqueue([y])withtf.Session()assess:init.ru...

importnumpyasnpimporttensorflowastfimportmatplotlib.pyplotasplt#随机调整图片的色彩，定义两种顺序。defdistort_color(image,color_ordering=0):ifcolor_ordering==0:image=tf.image.ran...

importnumpyasnpimporttensorflowastfimportmatplotlib.pyplotasplt#读取图片image_raw_data=tf.gfile.FastGFile("F:\TensorFlowGoogle\201806-github\datasets\cat.jpg",'rb')...

importnumpyasnpimporttensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_data#读取文件。filename_queue=tf.train.string_input_producer(["F:\output.tfreco...

pipinstalltensorflow==1.14.0 ...

输入：pipuninstalltensorflowProceed（y/n）:y ...

原因：因为是tensorflow2.0版本 ...