如果你也在 怎样代写tensorflow学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。tensorflow是一个用于机器学习和人工智能的免费和开源的软件库。它可以用于一系列的任务，但特别专注于深度神经网络的训练和推理。
tensorflow由谷歌大脑团队开发，用于谷歌内部的研究和生产。初始版本于2015年在Apache许可2.0下发布。谷歌于2019年9月发布了TensorFlow的更新版本，名为TensorFlow 2.0。TensorFlow可以在各种编程语言中使用，最主要的是Python，以及Javascript，C++和Java。这种灵活性使其能够在许多不同的领域中得到广泛的应用。
my-assignmentexpert™tensorflow代写，免费提交作业要求， 满意后付款，成绩80\%以下全额退款，安全省心无顾虑。专业硕 博写手团队，所有订单可靠准时，保证 100% 原创。my-assignmentexpert™， 最高质量的tensorflow作业代写，服务覆盖北美、欧洲、澳洲等 国家。 在代写价格方面，考虑到同学们的经济条件，在保障代写质量的前提下，我们为客户提供最合理的价格。 由于统计Statistics作业种类很多，同时其中的大部分作业在字数上都没有具体要求，因此tensorflow作业代写的价格不固定。通常在经济学专家查看完作业要求之后会给出报价。作业难度和截止日期对价格也有很大的影响。
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我们提供的tensorflow及其相关学科的代写，服务范围广, 其中包括但不限于:
机器学习代写|tensorflow代写|Getting ready
We’ll use the Rock-Paper-Scissors Images dataset, which is hosted on Kaggle at the following location: https : / /www . kaggle. com/drgf reeman/ rockpaperscissors. To download it, you’ll need a Kaggle account, so sign in or sign up accordingly. Then, unzip the dataset in a location of your preference. In this recipe, we assume the unzipped folder is inside the / keras/datasets directory, under the name rockpaperscissors.
Here are some sample images:
Let’s begin implementing.
机器学习代写|tensorflow代写|How to do it…
The following steps explain how to train a multi-class Convolutional Neural Network (CNN) to distinguish between the three classes of the Rock Paper Scissors game:
- Import the required packages:
\begin{tabular}{l}
\hline import os \
\hline import pathlib \
\hline import glob \
\hline import numpy as np \
\hline import tensorflow as tf \
from sklearn.model_selection import train_test_split \
\hline from tensorflow. keras import Model \
\hline from tensorflow. keras.layers import * \
\hline from tensorflow. keras.losses import \
CategoricalCrossentropy \
\hline
\end{tabular} - Define a list with the three classes, and also an alias to $f$. data. experimental . AUTOTUNE, which we’ll use later:
CLASSES $=[\text { ‘rock’, ‘paper’, ‘scissors’ }]^{\prime}$ ‘
AUTOTUNE = tf.data. experimental.AUTOTUNE
The values in CLASSES match the names of the directories that contain the images for each class. - Define a function to load an image and its label, given its file path:
def load_image_and_label (image_path, target_size $(32,$,
$32)$ :
image $=$ tf.io.read_file(image_path)
image $=$ tf.image.decode_jpeg(image, channels=3)
image $=$ tf.image.rgb_to_grayscale(image)
image $=$ tf.image.convert_image_dtype (image,
image $=$ tf.image.resize(image,_target_size)
label $=$ tf.strings.split(image_path,os.path.sep) [-2]
label $=($ label $==$ CLAsSES) #ne-hot encode.
label $=$ tf.dtypes.cast (label, tf.float32)
return image, label
Notice that we are one-hot encoding by comparing the name of the folder that contains the image (extracted from image_path) with the CLASSES list. - Define a function to build the network architecture. In this case, it’s a very simple and shallow one, which is enough for the problem we are solving:
def build_network ():
input_layer $=$ Input $($ shape $=(32,32,1))$
$x=$ Conv2D (filters $=32$,
def build_network ()$:$
input_layer = Input $($ shape $=(32,32,1))$
$\mathrm{x}=$ Conv2D $($ filters $=32,$,
kernel_size $=(3,3)$,
padding $=$ ‘same 1,
$\quad$ strides $=(1,1))$ (input_layer)
$\begin{aligned} \mathrm{x}=& \operatorname{ReLU}()(\mathrm{x}) \end{aligned}$
$\mathrm{x}=\operatorname{Dropout}($ rate $=0.5)(\mathrm{x})$
kernel_size $=(3,3)$,
padding=’ same’,
strides $=(1,1)$ ) (input_layer)
$x=\operatorname{ReLU}()(x)$
$x=$ Dropout $($ rate $=0.5)(x)$
$$
\begin{aligned}
&x=\text { Flatten }()(x) \
&x=\text { Dense(units }=3)(x) \
&\text { output }=\text { Softmax }()(x)
\end{aligned}
$$
return Model inputs=input_layer, outputs=output
机器学习代写|tensorflow代写|How it works…
We started by defining the CLASSES list, which allowed us to quickly one-hot encode the labels of each image, based on the name of the directory where they were contained, as we observed in the body of the load_image_and_label () function. In this same function, we read an image from disk, decoded it from its JPEG format, converted it to grayscale (color information is not necessary in this problem), and then resized it to more manageable dimensions of $32 \times 32 \times 1$.
build_network () creates a very simple and shallow CNN, comprising a single convolutional layer, activated with ReLU ( ), followed by an output, a fully connected layer of three neurons, corresponding to the number of categories in the dataset. Because this is a multi-class classification task, we use Softmax () to activate the outputs.
prepare_dataset () leverages the load_image_and_label () function defined previously to convert file paths into batches of image tensors and one-hot encoded labels.
Using the three functions explained here, we prepared three subsets of data, with the purpose of training, validating, and testing the neural network. We trained the model for 250 epochs, using the adam optimizer and Categoricalcrossentropy from logits=True as our loss function from_logits=True produces a bit more numerical stability.
tensorflow代写
机器学习代写|TENSORFLOW代写|GETTING READY
我们将使用 Rock-Paper-Scissors Images 数据集，该数据集托管在 Kaggle 上，位于以下位置：https://www。卡格尔。com/drgf reeman/rockpaperscissors。要下载它，您需要一个 Kaggle 帐户，因此请相应地登录或注册。然后，将数据集解压缩到您喜欢的位置。在这个秘籍中，我们假设解压后的文件夹位于 /keras/datasets 目录中，名为 rockpaperscissors。
以下是一些示例图像：
让我们开始实施吧。
机器学习代写|TENSORFLOW代写|HOW TO DO IT…
以下步骤说明如何训练多类卷积神经网络Cññ区分石头剪刀布游戏的三个类别：
- Import the required packages:
\begin{tabular}{l}
\hline import os \
\hline import pathlib \
\hline import glob \
\hline import numpy as np \
\hline import tensorflow as tf \
from sklearn.model_selection import train_test_split \
\hline from tensorflow. keras import Model \
\hline from tensorflow. keras.layers import * \
\hline from tensorflow. keras.losses import \
CategoricalCrossentropy \
\hline
\end{tabular} - Define a list with the three classes, and also an alias to $f$. data. experimental . AUTOTUNE, which we’ll use later:
CLASSES $=[\text { ‘rock’, ‘paper’, ‘scissors’ }]^{\prime}$ ‘
AUTOTUNE = tf.data. experimental.AUTOTUNE
The values in CLASSES match the names of the directories that contain the images for each class. - Define a function to load an image and its label, given its file path:
def load_image_and_label (image_path, target_size $(32,$,
$32)$ :
image $=$ tf.io.read_file(image_path)
image $=$ tf.image.decode_jpeg(image, channels=3)
image $=$ tf.image.rgb_to_grayscale(image)
image $=$ tf.image.convert_image_dtype (image,
image $=$ tf.image.resize(image,_target_size)
label $=$ tf.strings.split(image_path,os.path.sep) [-2]
label $=($ label $==$ CLAsSES) #ne-hot encode.
label $=$ tf.dtypes.cast (label, tf.float32)
return image, label
Notice that we are one-hot encoding by comparing the name of the folder that contains the image (extracted from image_path) with the CLASSES list. - Define a function to build the network architecture. In this case, it’s a very simple and shallow one, which is enough for the problem we are solving:
def build_network ():
input_layer $=$ Input $($ shape $=(32,32,1))$
$x=$ Conv2D (filters $=32$,
def build_network ()$:$
input_layer = Input $($ shape $=(32,32,1))$
$\mathrm{x}=$ Conv2D $($ filters $=32,$,
kernel_size $=(3,3)$,
padding $=$ ‘same 1,
$\quad$ strides $=(1,1))$ (input_layer)
$\begin{aligned} \mathrm{x}=& \operatorname{ReLU}()(\mathrm{x}) \end{aligned}$
$\mathrm{x}=\operatorname{Dropout}($ rate $=0.5)(\mathrm{x})$
kernel_size $=(3,3)$,
padding=’ same’,
strides $=(1,1)$ ) (input_layer)
$x=\operatorname{ReLU}()(x)$
$x=$ Dropout $($ rate $=0.5)(x)$
$$
\begin{aligned}
&x=\text { Flatten }()(x) \
&x=\text { Dense(units }=3)(x) \
&\text { output }=\text { Softmax }()(x)
\end{aligned}
$$
返回模型输入=输入层，输出=输出
机器学习代写|TENSORFLOW代写|HOW IT WORKS…
我们从定义 CLASSES 列表开始，它允许我们根据包含它们的目录的名称快速对每个图像的标签进行一次热编码，正如我们在 load_image_and_label 的正文中观察到的那样功能。在同一个函数中，我们从磁盘读取图像，将其从 JPEG 格式解码，将其转换为灰度C○l○r一世nF○r米一个吨一世○n一世sn○吨n和C和ss一个r是一世n吨H一世spr○bl和米，然后将其调整为更易于管理的尺寸32×32×1.
build_network创建一个非常简单和浅层的 CNN，包含一个卷积层，使用 ReLU 激活，然后是一个输出，一个由三个神经元组成的全连接层，对应于数据集中的类别数量。因为这是一个多类分类任务，所以我们使用 Softmax激活输出。
准备数据集利用 load_image_and_label之前定义的函数，用于将文件路径转换为批量图像张量和 one-hot 编码标签。
使用此处解释的三个函数，我们准备了三个数据子集，目的是训练、验证和测试神经网络。我们使用 adam 优化器和 logits=True 的 Categoricalcrossentropy 作为我们的损失函数 from_logits=True 对模型进行了 250 个 epoch 的训练，从而产生了更多的数值稳定性。
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微观经济学代写
微观经济学是主流经济学的一个分支，研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富，各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。
线性代数代写
线性代数是数学的一个分支，涉及线性方程，如：线性图，如：以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。
博弈论代写
现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼（John von Neumann）提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理，这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后，1944年，他与奥斯卡-莫根斯特恩（Oskar Morgenstern）共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书，该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论，使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。
微积分代写
微积分，最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”，是对连续变化的数学研究，就像几何学是对形状的研究，而代数是对算术运算的概括研究一样。
它有两个主要分支，微分和积分；微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率，而积分涉及数量的累积，以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系，它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。
计量经济学代写
什么是计量经济学？
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用，使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设，并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验，然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。
根据你是对测试现有理论感兴趣，还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣，计量经济学可以细分为两大类：理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。
Matlab代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。
