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coolalex776
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c4fa3051
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9月 11, 2020
作者:
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2020-09-11 17:09:27
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并排
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3 changed file
with
12 addition
and
12 deletion
+12
-12
docs/get-start-tf/ch01.md
docs/get-start-tf/ch01.md
+3
-3
docs/get-start-tf/ch02.md
docs/get-start-tf/ch02.md
+8
-8
docs/get-start-tf/ch06.md
docs/get-start-tf/ch06.md
+1
-1
未找到文件。
docs/get-start-tf/ch01.md
浏览文件 @
c4fa3051
...
...
@@ -336,7 +336,7 @@ TensorFlow Python API 支持 Python 2.7 和 Python 3.3+。 GPU 版本(仅 Linu
以下是在 Mac 和 Linux 系统上安装 TensorFlow 的步骤:
1.
First install pip and virtualenv (optional) if they are not already installed:
1.
如果尚未安装 PIP 和 Virtualenv(可选),请首先安装它们:
对于 Ubuntu / Linux 64 位:
...
...
@@ -413,14 +413,14 @@ TensorFlow Python API 支持 Python 2.7 和 Python 3.3+。 GPU 版本(仅 Linu
但是,Pip 安装可能会引起问题,
[
尤其是在使用可视化工具 TensorBoard 时
](
https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/530
)
。 要解决此问题,建议您通过以下步骤构建并安装 TensorFlow,以启动表单源文件:
1.
Clone the TensorFlow repository:
1.
克隆 TensorFlow 存储库:
```py
git clone --recurse-submodules https://github.com/tensorflow/tensorflow
```
2.
Install Bazel (dependencies and installer), following the
[
instructions
](
http://bazel.io/docs/install.html
)
.
2.
按照
[
说明
](
http://bazel.io/docs/install.html
)
安装 Bazel(依赖项和安装程序)
.
3.
运行 Bazel 安装程序:
...
...
docs/get-start-tf/ch02.md
浏览文件 @
c4fa3051
...
...
@@ -246,21 +246,21 @@ array([[1, 2],
TensorFlow 在张量上提供了许多数学运算。 下表总结了它们:
<colgroup><col>
<col></colgroup>
| TensorFlow 运算符 | 描述 |
|
`tf.add`
| 返回总和 |
|
`tf.sub`
| 返回减法 |
|
`tf.mul`
| 返回乘法 |
|
`tf.div`
| 返回除法 |
|
`tf.mod`
| 返回模块 |
| --- | --- |
|
`tf.add`
| 返回和 |
|
`tf.sub`
| 返回差 |
|
`tf.mul`
| 返回积 |
|
`tf.div`
| 返回商 |
|
`tf.mod`
| 返回模数 |
|
`tf.abs`
| 返回绝对值 |
|
`tf.neg`
| 返回
负
值 |
|
`tf.neg`
| 返回
相反
值 |
|
`tf.sign`
| 返回符号 |
|
`tf.inv`
| 返回逆 |
|
`tf.square`
| 返回平方 |
|
`tf.round`
| 返回最接近的整数 |
|
`tf.sqrt`
| 返回平方根 |
|
`tf.pow`
| 返回
功率
|
|
`tf.pow`
| 返回
幂
|
|
`tf.exp`
| 返回指数 |
|
`tf.log`
| 返回对数 |
|
`tf.maximum`
| 返回最大值 |
...
...
docs/get-start-tf/ch06.md
浏览文件 @
c4fa3051
...
...
@@ -376,7 +376,7 @@ struct SessionBundle {
`SessionBundleFactory::CreateSessionBundle()`
从
`bundle_path`
加载导出的 TensorFlow 模型,并创建一个
`SessionBundle`
对象以对该模型进行推理。
`RunServer`
启动了一个 gRPC 服务器,该服务器导出单个
Classify()
API。
`RunServer`
启动了一个 gRPC 服务器,该服务器导出单个
`Classify()`
API。
每个推理请求将按以下步骤处理:
...
...
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