TensorFlow

TensorFlow不仅是一个强大的开源机器学习框架，从金融角度看，它还是推动金融科技革新的关键工具。金融机构正在利用TensorFlow处理海量数据，通过深度学习和神经网络模型来预测市场走势、优化投资策略、管理风险以及实现更高级别的自动化交易。TensorFlow的灵活性和可扩展性使得金融机构能够快速适应变化的市场环境，实现更为精准和智能的金融决策，从而在竞争激烈的市场中获取更大优势。

Deep Learning with Python 终于等到你！

年初就一直在等啦

终于等到这本书

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此书的代码下载地址：https://github.com/fchollet/deep-learning-with-python-notebooks

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更新时间：2024-06-12 06:16

如何在全连接层中自定义swish激活函数

问题

如何在全连接模块中自定义swish激活函数的代码

视频

https://www.bilibili.com/video/BV1DL4y1w7sb?share_source=copy_web

策略源码

[https://bigquant.com/experimentshare/9f1dae69e055429c9922b4f5d038361a](https://bigquant.com/experimentshare/9f1d

更新时间：2024-06-07 10:55

TensorFlow是什么？入门教程

TensorFlow是一个由Google开发的开源机器学习库，用于数据流编程。它允许开发者构建和训练复杂的深度学习模型，以解决各种问题。自从2015年发布以来，TensorFlow已经成为深度学习领域最受欢迎的框架之一，广泛应用于计算机视觉、自然语言处理、声音识别、时间序列分析等领域。

核心概念

TensorFlow的名字来源于其处理的核心数据结构“张量”（Tensors），它是一个多维数组或列表

更新时间：2024-05-20 03:07

Tensorflow第三讲 - 深入MNIST（CNN）

构建一个多层卷积网络 CNN

在MNIST上只有91%正确率，实在太糟糕。在这个小节里，我们用一个稍微复杂的模型：卷积神经网络来改善效果。这会达到大概99.2%的准确率。虽然不是最高，但是还是比较让人满意。

卷积层

卷积层（Convolutional layer），卷积神经网路中每层卷积层由若干卷积单元组成，每个卷积单元的参数都是通过反向传播算法优化得到的。卷积运算的目的是提取输入的不同特征，第一层卷积层可能只能提取一些低级的特征如边缘、线条和角等层级，更多层的网络能从低级特征中迭代提取更复杂的特征。

线性整流层

线性整流层（Rectified Linea

更新时间：2024-05-20 02:09

Tensorflow第一讲 - 介绍及基本用法

TensorFlow

Google 2015年11月开源的人工智能系统数据流（flow）图技术来进行数值计算

节点：数据 / 值运算边：多维数据（tensors - 张量，python numpy ndarray）的流动

步骤及元素

构建图：将计算流程表示成图执行图：通过Sessions来执行图计算 Tensor：将数据表示为tensors Variables：使用Variables来保持状态信息 Feed/Fetch：分别使用feeds和fetches来填充数据和抓取任意的操作结果

构建图

构建图的第一步, 是创建源 op (source op).

更新时间：2024-05-20 02:09

Tensorflow第二讲 - MNIST

概要

当我们开始学习编程的时候，第一件事往往是学习打印"Hello World"。就好比编程入门有Hello World，机器学习入门有MNIST。

MNIST是一个入门级的计算机视觉数据集，它包含各种手写数字图片

它也包含每一张图片对应的标签，告诉我们这个是数字几。比如，上面这四张图片的标签分别是5，0，4，1。

在此教程中，我们将训练一个机器学习模型用于预测图片里面的数字。我们的目的不是要设计一个世界一流的复杂模型 -- 尽管我们会在之后给你源代码去实现一流的预测模型 -- 而是要介绍下如何使用TensorFlow。所以，我们这里会从一个很简单的数学模型开始，它叫做Soft

更新时间：2024-05-20 02:09

如何固化由tensorflow.keras.models创建的模型到实盘?

如何固化由tensorflow.keras.models创建的CNN模型到实盘?

更新时间：2023-10-09 06:32

当前的pytorch和tensorflow分别是哪个版本？

谢谢

更新时间：2023-10-09 03:24

如何查看tensorflow版本



# Python 代码入口函数，input_1/2/3 对应三个输入端，data_1/2/3 对应三个输出端
def bigquant_run(input_1, input_2, input_3):
    # 示例代码如下。在这里编写您的代码
    import tensorflow as tf
    print(tf.__version__)

    import torch
    ##print(pytorch.__version__)
    df = pd.DataFrame({'data': [1, 2, 3]})
    dat

更新时间：2023-10-09 03:16