일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 |
15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 |
22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 |
29 | 30 |
Tags
- 인터럽트
- file descriptors
- Router
- Class Activation Map
- LED
- RDT
- Transport layer
- 텐서플로우
- 운영체제
- demultiplexing
- 리눅스
- 모두를 위한 딥러닝]
- 딥러닝
- Linux
- Generalized forward
- Switch
- 디바이스 드라이버
- 3분 딥러닝
- GPIO
- 모두를 위한 딥러닝
- Network layer
- 스위치
- 신경망
- LED 제어
- TensorFlow
- 펌웨어
- function call
- 신경망 첫걸음
- 밑바닥부터 시작하는 딥러닝
- Interrupt
Archives
- Today
- Total
목록dataset (1)
건조젤리의 저장소
Tensorflow 에서 데이터 Batch처리 손쉽게 구현하기
더보기 코드 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 x_input = tf.placeholder(tf.float32, [None, 28*28]) y_input = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10]) input_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_input, y_input)).repeat().batch(100) train_iterator = input_dataset.make_initializable_iterator() next_batch_train = train_iterator.get_next() sess = tf.Session() sess.run(train_iterator.initialize..
공부 기록/인공지능
2020. 1. 6. 15:00