有石为玉

打印tensorflow结构

代码：

import tensorflow as tf

sess=tf.Session
with tf.Graph().as_default():
    with tf.gfile.FastGFile('./models/emotion_model.pb', 'rb') as modelfile:
        graph_def=tf.GraphDef()
        graph_def.ParseFromString(modelfile.read())
        tf.import_graph_def(graph_def)
        [print(n.name) for n in tf.get_default_graph().as_graph_def().node]

结果：

Layer (type) Output Shape Param # Connected to
==================================================================================================
input_1 (InputLayer) (None, 256, 256, 3) 0
__________________________________________________________________________________________________
block1_conv1 (Conv2D) (None, 127, 127, 32) 864 input_1[0][0]
__________________________________________________________________________________________________
block1_conv1_bn (BatchNormaliza (None, 127, 127, 32) 128 block1_conv1[0][0]
__________________________________________________________________________________________________
block1_conv1_act (Activation) (None, 127, 127, 32) 0 block1_conv1_bn[0][0]
__________________________________________________________________________________________________
block1_conv2 (Conv2D) (None, 125, 125, 64) 18432 block1_conv1_act[0][0]
__________________________________________________________________________________________________
block1_conv2_bn (BatchNormaliza (None, 125, 125, 64) 256 block1_conv2[0][0]
__________________________________________________________________________________________________
block1_conv2_act (Activation) (None, 125, 125, 64) 0 block1_conv2_bn[0][0]
__________________________________________________________________________________________________
block2_sepconv1 (SeparableConv2 (None, 125, 125, 128 8768 block1_conv2_act[0][0]
__________________________________________________________________________________________________
block2_sepconv1_bn (BatchNormal (None, 125, 125, 128 512 block2_sepconv1[0][0]
__________________________________________________________________________________________________
block2_sepconv2_act (Activation (None, 125, 125, 128 0 block2_sepconv1_bn[0][0]
__________________________________________________________________________________________________
block2_sepconv2 (SeparableConv2 (None, 125, 125, 128 17536 block2_sepconv2_act[0][0]
__________________________________________________________________________________________________
block2_sepconv2_bn (BatchNormal (None, 125, 125, 128 512 block2_sepconv2[0][0]
__________________________________________________________________________________________________
conv2d_1 (Conv2D) (None, 63, 63, 128) 8192 block1_conv2_act[0][0]
__________________________________________________________________________________________________
block2_pool (MaxPooling2D) (None, 63, 63, 128) 0 block2_sepconv2_bn[0][0]
__________________________________________________________________________________________________
batch_normalization_1 (BatchNor (None, 63, 63, 128) 512 conv2d_1[0][0]
__________________________________________________________________________________________________
add_1 (Add) (None, 63, 63, 128) 0 block2_pool[0][0]
batch_normalization_1[0][0]
__________________________________________________________________________________________________
block3_sepconv1_act (Activation (None, 63, 63, 128) 0 add_1[0][0]
__________________________________________________________________________________________________
block3_sepconv1 (SeparableConv2 (None, 63, 63, 256) 33920 block3_sepconv1_act[0][0]
__________________________________________________________________________________________________
block3_sepconv1_bn (BatchNormal (None, 63, 63, 256) 1024 block3_sepconv1[0][0]
__________________________________________________________________________________________________
block3_sepconv2_act (Activation (None, 63, 63, 256) 0 block3_sepconv1_bn[0][0]
__________________________________________________________________________________________________
block3_sepconv2 (SeparableConv2 (None, 63, 63, 256) 67840 block3_sepconv2_act[0][0]
__________________________________________________________________________________________________
block3_sepconv2_bn (BatchNormal (None, 63, 63, 256) 1024 block3_sepconv2[0][0]
__________________________________________________________________________________________________
conv2d_2 (Conv2D) (None, 32, 32, 256) 32768 add_1[0][0]
__________________________________________________________________________________________________
block3_pool (MaxPooling2D) (None, 32, 32, 256) 0 block3_sepconv2_bn[0][0]
__________________________________________________________________________________________________
batch_normalization_2 (BatchNor (None, 32, 32, 256) 1024 conv2d_2[0][0]
__________________________________________________________________________________________________
add_2 (Add) (None, 32, 32, 256) 0 block3_pool[0][0]
batch_normalization_2[0][0]
__________________________________________________________________________________________________
block4_sepconv1_act (Activation (None, 32, 32, 256) 0 add_2[0][0]
__________________________________________________________________________________________________
block4_sepconv1 (SeparableConv2 (None, 32, 32, 728) 188672 block4_sepconv1_act[0][0]
__________________________________________________________________________________________________
block4_sepconv1_bn (BatchNormal (None, 32, 32, 728) 2912 block4_sepconv1[0][0]
__________________________________________________________________________________________________
block4_sepconv2_act (Activation (None, 32, 32, 728) 0 block4_sepconv1_bn[0][0]
__________________________________________________________________________________________________
block4_sepconv2 (SeparableConv2 (None, 32, 32, 728) 536536 block4_sepconv2_act[0][0]
__________________________________________________________________________________________________
block4_sepconv2_bn (BatchNormal (None, 32, 32, 728) 2912 block4_sepconv2[0][0]
__________________________________________________________________________________________________
conv2d_3 (Conv2D) (None, 16, 16, 728) 186368 add_2[0][0]
__________________________________________________________________________________________________
block4_pool (MaxPooling2D) (None, 16, 16, 728) 0 block4_sepconv2_bn[0][0]
__________________________________________________________________________________________________
batch_normalization_3 (BatchNor (None, 16, 16, 728) 2912 conv2d_3[0][0]
__________________________________________________________________________________________________
add_3 (Add) (None, 16, 16, 728) 0 block4_pool[0][0]
batch_normalization_3[0][0]
__________________________________________________________________________________________________
block5_sepconv1_act (Activation (None, 16, 16, 728) 0 add_3[0][0]
__________________________________________________________________________________________________
block5_sepconv1 (SeparableConv2 (None, 16, 16, 728) 536536 block5_sepconv1_act[0][0]
__________________________________________________________________________________________________
block5_sepconv1_bn (BatchNormal (None, 16, 16, 728) 2912 block5_sepconv1[0][0]
__________________________________________________________________________________________________
block5_sepconv2_act (Activation (None, 16, 16, 728) 0 block5_sepconv1_bn[0][0]
__________________________________________________________________________________________________
block5_sepconv2 (SeparableConv2 (None, 16, 16, 728) 536536 block5_sepconv2_act[0][0]
__________________________________________________________________________________________________
block5_sepconv2_bn (BatchNormal (None, 16, 16, 728) 2912 block5_sepconv2[0][0]
__________________________________________________________________________________________________
block5_sepconv3_act (Activation (None, 16, 16, 728) 0 block5_sepconv2_bn[0][0]
__________________________________________________________________________________________________
block5_sepconv3 (SeparableConv2 (None, 16, 16, 728) 536536 block5_sepconv3_act[0][0]
__________________________________________________________________________________________________
block5_sepconv3_bn (BatchNormal (None, 16, 16, 728) 2912 block5_sepconv3[0][0]
__________________________________________________________________________________________________
add_4 (Add) (None, 16, 16, 728) 0 block5_sepconv3_bn[0][0]
add_3[0][0]
__________________________________________________________________________________________________
block6_sepconv1_act (Activation (None, 16, 16, 728) 0 add_4[0][0]
__________________________________________________________________________________________________
block6_sepconv1 (SeparableConv2 (None, 16, 16, 728) 536536 block6_sepconv1_act[0][0]
__________________________________________________________________________________________________
block6_sepconv1_bn (BatchNormal (None, 16, 16, 728) 2912 block6_sepconv1[0][0]
__________________________________________________________________________________________________
block6_sepconv2_act (Activation (None, 16, 16, 728) 0 block6_sepconv1_bn[0][0]
__________________________________________________________________________________________________
block6_sepconv2 (SeparableConv2 (None, 16, 16, 728) 536536 block6_sepconv2_act[0][0]
__________________________________________________________________________________________________
block6_sepconv2_bn (BatchNormal (None, 16, 16, 728) 2912 block6_sepconv2[0][0]
__________________________________________________________________________________________________
block6_sepconv3_act (Activation (None, 16, 16, 728) 0 block6_sepconv2_bn[0][0]
__________________________________________________________________________________________________
block6_sepconv3 (SeparableConv2 (None, 16, 16, 728) 536536 block6_sepconv3_act[0][0]
__________________________________________________________________________________________________
block6_sepconv3_bn (BatchNormal (None, 16, 16, 728) 2912 block6_sepconv3[0][0]
__________________________________________________________________________________________________
add_5 (Add) (None, 16, 16, 728) 0 block6_sepconv3_bn[0][0]
add_4[0][0]
__________________________________________________________________________________________________
block7_sepconv1_act (Activation (None, 16, 16, 728) 0 add_5[0][0]
__________________________________________________________________________________________________
block7_sepconv1 (SeparableConv2 (None, 16, 16, 728) 536536 block7_sepconv1_act[0][0]
__________________________________________________________________________________________________
block7_sepconv1_bn (BatchNormal (None, 16, 16, 728) 2912 block7_sepconv1[0][0]
__________________________________________________________________________________________________
block7_sepconv2_act (Activation (None, 16, 16, 728) 0 block7_sepconv1_bn[0][0]
__________________________________________________________________________________________________
block7_sepconv2 (SeparableConv2 (None, 16, 16, 728) 536536 block7_sepconv2_act[0][0]
__________________________________________________________________________________________________
block7_sepconv2_bn (BatchNormal (None, 16, 16, 728) 2912 block7_sepconv2[0][0]
__________________________________________________________________________________________________
block7_sepconv3_act (Activation (None, 16, 16, 728) 0 block7_sepconv2_bn[0][0]
__________________________________________________________________________________________________
block7_sepconv3 (SeparableConv2 (None, 16, 16, 728) 536536 block7_sepconv3_act[0][0]
__________________________________________________________________________________________________
block7_sepconv3_bn (BatchNormal (None, 16, 16, 728) 2912 block7_sepconv3[0][0]
__________________________________________________________________________________________________
add_6 (Add) (None, 16, 16, 728) 0 block7_sepconv3_bn[0][0]
add_5[0][0]
__________________________________________________________________________________________________
block8_sepconv1_act (Activation (None, 16, 16, 728) 0 add_6[0][0]
__________________________________________________________________________________________________
block8_sepconv1 (SeparableConv2 (None, 16, 16, 728) 536536 block8_sepconv1_act[0][0]
__________________________________________________________________________________________________
block8_sepconv1_bn (BatchNormal (None, 16, 16, 728) 2912 block8_sepconv1[0][0]
__________________________________________________________________________________________________
block8_sepconv2_act (Activation (None, 16, 16, 728) 0 block8_sepconv1_bn[0][0]
__________________________________________________________________________________________________
block8_sepconv2 (SeparableConv2 (None, 16, 16, 728) 536536 block8_sepconv2_act[0][0]
__________________________________________________________________________________________________
block8_sepconv2_bn (BatchNormal (None, 16, 16, 728) 2912 block8_sepconv2[0][0]
__________________________________________________________________________________________________
block8_sepconv3_act (Activation (None, 16, 16, 728) 0 block8_sepconv2_bn[0][0]
__________________________________________________________________________________________________
block8_sepconv3 (SeparableConv2 (None, 16, 16, 728) 536536 block8_sepconv3_act[0][0]
__________________________________________________________________________________________________
block8_sepconv3_bn (BatchNormal (None, 16, 16, 728) 2912 block8_sepconv3[0][0]
__________________________________________________________________________________________________
add_7 (Add) (None, 16, 16, 728) 0 block8_sepconv3_bn[0][0]
add_6[0][0]
__________________________________________________________________________________________________
block9_sepconv1_act (Activation (None, 16, 16, 728) 0 add_7[0][0]
__________________________________________________________________________________________________
block9_sepconv1 (SeparableConv2 (None, 16, 16, 728) 536536 block9_sepconv1_act[0][0]
__________________________________________________________________________________________________
block9_sepconv1_bn (BatchNormal (None, 16, 16, 728) 2912 block9_sepconv1[0][0]
__________________________________________________________________________________________________
block9_sepconv2_act (Activation (None, 16, 16, 728) 0 block9_sepconv1_bn[0][0]
__________________________________________________________________________________________________
block9_sepconv2 (SeparableConv2 (None, 16, 16, 728) 536536 block9_sepconv2_act[0][0]
__________________________________________________________________________________________________
block9_sepconv2_bn (BatchNormal (None, 16, 16, 728) 2912 block9_sepconv2[0][0]
__________________________________________________________________________________________________
block9_sepconv3_act (Activation (None, 16, 16, 728) 0 block9_sepconv2_bn[0][0]
__________________________________________________________________________________________________
block9_sepconv3 (SeparableConv2 (None, 16, 16, 728) 536536 block9_sepconv3_act[0][0]
__________________________________________________________________________________________________
block9_sepconv3_bn (BatchNormal (None, 16, 16, 728) 2912 block9_sepconv3[0][0]
__________________________________________________________________________________________________
add_8 (Add) (None, 16, 16, 728) 0 block9_sepconv3_bn[0][0]
add_7[0][0]
__________________________________________________________________________________________________
block10_sepconv1_act (Activatio (None, 16, 16, 728) 0 add_8[0][0]
__________________________________________________________________________________________________
block10_sepconv1 (SeparableConv (None, 16, 16, 728) 536536 block10_sepconv1_act[0][0]
__________________________________________________________________________________________________
block10_sepconv1_bn (BatchNorma (None, 16, 16, 728) 2912 block10_sepconv1[0][0]
__________________________________________________________________________________________________
block10_sepconv2_act (Activatio (None, 16, 16, 728) 0 block10_sepconv1_bn[0][0]
__________________________________________________________________________________________________
block10_sepconv2 (SeparableConv (None, 16, 16, 728) 536536 block10_sepconv2_act[0][0]
__________________________________________________________________________________________________
block10_sepconv2_bn (BatchNorma (None, 16, 16, 728) 2912 block10_sepconv2[0][0]
__________________________________________________________________________________________________
block10_sepconv3_act (Activatio (None, 16, 16, 728) 0 block10_sepconv2_bn[0][0]
__________________________________________________________________________________________________
block10_sepconv3 (SeparableConv (None, 16, 16, 728) 536536 block10_sepconv3_act[0][0]
__________________________________________________________________________________________________
block10_sepconv3_bn (BatchNorma (None, 16, 16, 728) 2912 block10_sepconv3[0][0]
__________________________________________________________________________________________________
add_9 (Add) (None, 16, 16, 728) 0 block10_sepconv3_bn[0][0]
add_8[0][0]
__________________________________________________________________________________________________
block11_sepconv1_act (Activatio (None, 16, 16, 728) 0 add_9[0][0]
__________________________________________________________________________________________________
block11_sepconv1 (SeparableConv (None, 16, 16, 728) 536536 block11_sepconv1_act[0][0]
__________________________________________________________________________________________________
block11_sepconv1_bn (BatchNorma (None, 16, 16, 728) 2912 block11_sepconv1[0][0]
__________________________________________________________________________________________________
block11_sepconv2_act (Activatio (None, 16, 16, 728) 0 block11_sepconv1_bn[0][0]
__________________________________________________________________________________________________
block11_sepconv2 (SeparableConv (None, 16, 16, 728) 536536 block11_sepconv2_act[0][0]
__________________________________________________________________________________________________
block11_sepconv2_bn (BatchNorma (None, 16, 16, 728) 2912 block11_sepconv2[0][0]
__________________________________________________________________________________________________
block11_sepconv3_act (Activatio (None, 16, 16, 728) 0 block11_sepconv2_bn[0][0]
__________________________________________________________________________________________________
block11_sepconv3 (SeparableConv (None, 16, 16, 728) 536536 block11_sepconv3_act[0][0]
__________________________________________________________________________________________________
block11_sepconv3_bn (BatchNorma (None, 16, 16, 728) 2912 block11_sepconv3[0][0]
__________________________________________________________________________________________________
add_10 (Add) (None, 16, 16, 728) 0 block11_sepconv3_bn[0][0]
add_9[0][0]
__________________________________________________________________________________________________
block12_sepconv1_act (Activatio (None, 16, 16, 728) 0 add_10[0][0]
__________________________________________________________________________________________________
block12_sepconv1 (SeparableConv (None, 16, 16, 728) 536536 block12_sepconv1_act[0][0]
__________________________________________________________________________________________________
block12_sepconv1_bn (BatchNorma (None, 16, 16, 728) 2912 block12_sepconv1[0][0]
__________________________________________________________________________________________________
block12_sepconv2_act (Activatio (None, 16, 16, 728) 0 block12_sepconv1_bn[0][0]
__________________________________________________________________________________________________
block12_sepconv2 (SeparableConv (None, 16, 16, 728) 536536 block12_sepconv2_act[0][0]
__________________________________________________________________________________________________
block12_sepconv2_bn (BatchNorma (None, 16, 16, 728) 2912 block12_sepconv2[0][0]
__________________________________________________________________________________________________
block12_sepconv3_act (Activatio (None, 16, 16, 728) 0 block12_sepconv2_bn[0][0]
__________________________________________________________________________________________________
block12_sepconv3 (SeparableConv (None, 16, 16, 728) 536536 block12_sepconv3_act[0][0]
__________________________________________________________________________________________________
block12_sepconv3_bn (BatchNorma (None, 16, 16, 728) 2912 block12_sepconv3[0][0]
__________________________________________________________________________________________________
add_11 (Add) (None, 16, 16, 728) 0 block12_sepconv3_bn[0][0]
add_10[0][0]
__________________________________________________________________________________________________
block13_sepconv1_act (Activatio (None, 16, 16, 728) 0 add_11[0][0]
__________________________________________________________________________________________________
block13_sepconv1 (SeparableConv (None, 16, 16, 728) 536536 block13_sepconv1_act[0][0]
__________________________________________________________________________________________________
block13_sepconv1_bn (BatchNorma (None, 16, 16, 728) 2912 block13_sepconv1[0][0]
__________________________________________________________________________________________________
block13_sepconv2_act (Activatio (None, 16, 16, 728) 0 block13_sepconv1_bn[0][0]
__________________________________________________________________________________________________
block13_sepconv2 (SeparableConv (None, 16, 16, 1024) 752024 block13_sepconv2_act[0][0]
__________________________________________________________________________________________________
block13_sepconv2_bn (BatchNorma (None, 16, 16, 1024) 4096 block13_sepconv2[0][0]
__________________________________________________________________________________________________
conv2d_4 (Conv2D) (None, 8, 8, 1024) 745472 add_11[0][0]
__________________________________________________________________________________________________
block13_pool (MaxPooling2D) (None, 8, 8, 1024) 0 block13_sepconv2_bn[0][0]
__________________________________________________________________________________________________
batch_normalization_4 (BatchNor (None, 8, 8, 1024) 4096 conv2d_4[0][0]
__________________________________________________________________________________________________
add_12 (Add) (None, 8, 8, 1024) 0 block13_pool[0][0]
batch_normalization_4[0][0]
__________________________________________________________________________________________________
block14_sepconv1 (SeparableConv (None, 8, 8, 1536) 1582080 add_12[0][0]
__________________________________________________________________________________________________
block14_sepconv1_bn (BatchNorma (None, 8, 8, 1536) 6144 block14_sepconv1[0][0]
__________________________________________________________________________________________________
block14_sepconv1_act (Activatio (None, 8, 8, 1536) 0 block14_sepconv1_bn[0][0]
__________________________________________________________________________________________________
block14_sepconv2 (SeparableConv (None, 8, 8, 2048) 3159552 block14_sepconv1_act[0][0]
__________________________________________________________________________________________________
block14_sepconv2_bn (BatchNorma (None, 8, 8, 2048) 8192 block14_sepconv2[0][0]
__________________________________________________________________________________________________
block14_sepconv2_act (Activatio (None, 8, 8, 2048) 0 block14_sepconv2_bn[0][0]
__________________________________________________________________________________________________
avg_pool (GlobalAveragePooling2 (None, 2048) 0 block14_sepconv2_act[0][0]
__________________________________________________________________________________________________
predictions (Dense) (None, 2) 4098 avg_pool[0][0]
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Python开发常用的三方模块如下：换个网名有点难 python 开发语言
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【ShuQiHere】在深度学习中，GPU的使用对于加速模型训练至关重要。然而，对于许多刚刚入门的小白来说，如何在TensorFlow和PyTorch中指定使用GPU进行训练可能会感到困惑。在本文中，我将详细介绍如何在这两个主流的深度学习框架中指定使用GPU进行训练，并确保每一个步骤都简单易懂，跟着我的步骤来，你也能轻松上手！1.安装所需库首先，确保你已经安装了TensorFlow或PyTorch
TensorFlow的基本概念以及使用场景张柏慈决策树
TensorFlow是一个机器学习平台，用于构建和训练机器学习模型。它使用图形表示计算任务，其中节点表示数学操作，边表示计算之间的数据流动。TensorFlow的主要特点包括：1.多平台支持：TensorFlow可以运行在多种硬件和操作系统上，包括CPU、GPU和移动设备。2.自动求导：TensorFlow可以自动计算模型参数的梯度，通过优化算法更新参数，以提高模型的准确性。3.分布式计算：Ten
基于VGG的猫狗识别卑微小鹿 tensorflow tensorflow
由于猫和狗的数据在这里，所以就做了一下分类的神经网络1、首先进行图像处理：importcsvimportglobimportosimportrandomos.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'importtensorflowastffromtensorflowimportkerasfromtensorflow.kerasimportlayersimportnum
轻松升级：Ollama + OpenWebUI 安装与配置【AIStarter】 ai_xiaogui AI作画 AI软件人工智能 AI写作 AIStarter
Ollama是一个开源项目，用于构建和训练大规模语言模型，而OpenWebUI则提供了一个方便的前端界面来管理和监控这些模型。本文将指导你如何更新这两个工具，并顺利完成配置。准备工作确保你的系统已安装Git和Python环境。安装必要的依赖库，如TensorFlow或PyTorch等。更新步骤克隆项目：使用Git命令行工具克隆最新的Ollama和OpenWebUI仓库到本地。更新代码：确保你正在使
深度学习之基于Tensorflow卷积神经网络水果蔬菜分类识别系统 qq1744828575 python python plotly
欢迎大家点赞、收藏、关注、评论啦，由于篇幅有限，只展示了部分核心代码。文章目录一项目简介二、功能三、系统四.总结一项目简介一、项目背景与目标背景：在现代农业、智能零售等领域，自动化分类与识别技术对于提高效率、优化供应链管理具有重要意义。为了响应这一需求，本项目旨在构建一个基于深度学习技术的水果蔬菜分类识别系统。目标：构建一个准确率高、性能稳定的水果蔬菜分类识别模型，利用Tensorflow框架
ImportError: cannot import name ‘conv_utils‘ from ‘keras.utils‘ CheCacao keras 深度学习 python tensorflow tensorflow2 人工智能
将fromkeras.utilsimportconv_utils改为fromtensorflow.python.keras.utilsimportconv_utilsImportError:nomodulenamed'tensorflow.keras.engine将fromkeras.engine.topologyimportLayer改为fromtensorflow.python.keras.l
jupyter出错ImportError: cannot import name ‘np_utils‘ from ‘keras.utils‘ ，怎么解决？七月初七淮水竹亭～人工智能 python jupyter keras 深度学习
文章前言此篇文章主要是记录一下我遇到的问题以及我是如何解决的，希望下次遇到类似问题可以很快解决。此外，也希望能帮助到大家。遇到的问题出错：ImportError:cannotimportname'np_utils'from'keras.utils'，如图：如何解决首先我根据网上文章的一些提示，将fromkeras.utilsimportnp_utils换成了fromtensorflow.keras
tensorflow和python不兼容_tensorflow与numpy的版本兼容性问题的解决 weixin_39727934
在Python交互式窗口导入tensorflow出现了下面的错误：ox8免费资源网root@ubuntu:~#python3Python3.6.8(default,Oct72019,12:59:55)[GCC8.3.0]onlinuxType"help","copyright","credits"or"license"formoreinformation.>>>importtensorflowas
numpy python 兼容_tensorflow与numpy的版本兼容性问题 weixin_39761822 numpy python 兼容
在Python交互式窗口导入tensorflow出现了下面的错误：root@ubuntu:~#python3Python3.6.8(default,Oct72019,12:59:55)[GCC8.3.0]onlinuxType"help","copyright","credits"or"license"formoreinformation.>>>importtensorflowastf;/usr/
安装tensorflow2.5.0 发现 tensorflow 和 numba 两者对应Numpy版本冲突 GJK_ tensorflow numpy 人工智能
问题：python3.8安装tensorflow2.5.0发现tensorflow和numba两者对应Numpy版本冲突tensorflow-gpu2.5.0requiresnumpy~=1.19.2numba0.58.1requiresnumpy=1.22解决方法：将numba降低版本为0.53pipinstallnumba==0.53再将numpy版本改为1.19.2pipinstallnum
python3.7安装keras教程_python 3.7 安装 sklearn keras(tf.keras) weixin_39641103
#1sklearn一般方法网上有很多教程，不再赘述。注意顺序是numpy+mkl，然后scipy的环境，scipy，然后sklearn#2anocondaanaconda原始的环境已经自带了sklearn，这里说一下新建环境（比如创建了一个tensorflow的环境），activatetensorflow2.0，然后condainstallsklearn即可，会帮你把各种需要的库都安装。#kera
Python高层神经网络 API库之Keras使用详解 Rocky006 python keras 开发语言
概要随着深度学习在各个领域的广泛应用，许多开发者开始使用各种框架来构建和训练神经网络模型。Keras是一个高层神经网络API，使用Python编写，并能够运行在TensorFlow、CNTK和Theano之上。Keras旨在简化深度学习模型的构建过程，使得开发者能够更加专注于实验和研究。本文将详细介绍Keras库，包括其安装方法、主要特性、基本和高级功能，以及实际应用场景，帮助全面了解并掌握该库的
将本地已有的项目上传到新建的git仓库的方法 10676
将本地已有的一个非git项目上传到新建的git仓库的方法一共有两种。一、克隆+拷贝第一种方法比较简单，直接用把远程仓库拉到本地，然后再把自己本地的项目拷贝到仓库中去。然后push到远程仓库上去即可。此方法适用于本地项目不是一个git仓库的情况。1、首先克隆[email protected]:yuanmingchen/tensorflow_study.git2、然后复制自己项目的所有文件到
Python(PyTorch和TensorFlow)图像分割卷积网络导图(生物医学) 亚图跨际交叉知识 Python 生物医学脑肿瘤图像皮肤病变多模态医学图像多尺度特征生物医学腹部胰腺图像病灶边界气胸图像
要点语义分割图像三层分割椭圆图像脑肿瘤图像分割动物图像分割皮肤病变分割多模态医学图像多尺度特征生物医学肖像多类和医学分割通用图像分割模板腹部胰腺图像分割分类注意力网络病灶边界分割气胸图像分割Python生物医学图像卷积网络该网络由收缩路径和扩展路径组成，收缩路径是一种典型的卷积网络，由重复应用卷积组成，每个卷积后跟一个整流线性单元(ReLU)和一个最大池化操作。在收缩过程中，空间信息减少，而特征信
AttributeError: ‘tuple‘ object has no attribute ‘shape‘ 晓胡同学 keras 深度学习 tensorflow
AttributeError:‘tuple’objecthasnoattribute‘shape’在将keras代码改为tensorflow2代码的时候报了如下错误AttributeError:'tuple'objecthasnoattribute'shape'经过调查发现，损失函数写错了原来的是这样model.compile(loss=['binary_crossentropy'],optimi
Autoencoder chuange6363 人工智能 python
自编码器Autoencoder稀疏自编码器SparseAutoencoder降噪自编码器DenoisingAutoencoder堆叠自编码器StackedAutoencoder本博客是从梁斌博士的博客上面复制过来的，本人利用Tensorflow重新实现了博客中的代码深度学习有一个重要的概念叫autoencoder，这是个什么东西呢，本文通过一个例子来普及这个术语。简单来说autoencoder是一
OSError: libnccl.so.2: cannot open shared object file: No such file or directory 王小葱鸭 python
linux安装完torch或者tensorflow的gpu版本，安装没问题，但是import就有问题，报错OSError:libnccl.so.2:cannotopensharedobjectfile:Nosuchfileordirectory，是缺少nvidia的ncll，下面介绍解决方法：1安装ncll下载链接https://developer.nvidia.com/nccl/nccl-dow
深度学习框架人工智能操作系统训练&前向推理 PyTorch Tensorflow MindSpore caffe 张量加速引擎TBE 深度学习编译器多面体 polyhedral AI集群框架 EwenWanW 深度学习人工智能 pytorch 深度学习编译器
深度学习框架人工智能操作系统训练&前向推理深度学习框架发展到今天，目前在架构上大体已经基本上成熟并且逐渐趋同。无论是国外的Tensorflow、PyTorch，亦或是国内最近开源的MegEngine、MindSpore，目前基本上都是支持EagerMode和GraphMode两种模式。AI嵌入式框架OneFlow&清华计图Jittor&华为深度学习框架MindSpore&旷视深度学习框架MegEn
Tensorflow中Keras搭建神经网络六步法及参数详解 -- Tensorflow自学笔记12 青瓷看世界 tensorflow 笔记人工智能深度学习神经网络
一.tf.keras搭建神经网络六步法1.import相关模块如importtensorflowastf。2.指定输入网络的训练集和测试集如指定训练集的输入x_train和标签y_train，测试集的输入x_test和标签y_test。3.逐层搭建网络结构model=tf.keras.models.Sequential()。4.在model.compile()中配置训练方法选择训练时使用的优化器、
MacBook Air M1 使用 miniconda 安装python3.11.7 和 tensorflow2.16.1详细 - TensorFlow自学笔记1 青瓷看世界 tensorflow tensorflow 人工智能 mac python 深度学习
1m1mac安装xcode命令工具在Terminal终端执行以下代码：xcode-select--install2下载支持m1芯片arm64的miniconda在miniconda官网，找到下图中保护AppleM1的bash安装包，Miniconda—Anacondadocumentation3安装miniconda在Terminal执行下列代码：1）cd"miniconda下载目录"2）bash
机器学习框架巅峰对决：TensorFlow vs. PyTorch vs. Scikit-Learn实战分析 @sinner 技术选型机器学习 tensorflow pytorch scikit-learn
1.引言1.1机器学习框架的重要性在机器学习的黄金时代，框架的选择对于开发高效、可扩展的模型至关重要。合适的框架可以极大地提高开发效率，简化模型的构建和训练过程，并支持大规模的模型部署。因此，了解和选择最合适的机器学习框架对于研究人员和工程师来说是一个关键的步骤。1.2三大框架概览：TensorFlow、PyTorch、Scikit-Learn目前，最流行的机器学习框架主要有TensorFlow、
Tensorflow2.16中的Keras包含哪些层(layers)?层的功能及参数详细解释 -- TensorFlow自学笔记6 青瓷看世界 tensorflow tensorflow keras 人工智能
在Keras中，层（Layer）是构建神经网络的基本组件。Keras提供了多种类型的层，用于处理不同类型的输入数据和执行特定的数学操作。英文版可参考TensorFlow官方文档：Module:tf.keras.layers|TensorFlowv2.16.1一.层的分类‌1.基本网络层‌1.1.Dense层用于执行全连接操作；1.2.卷积层Conv1D、Conv2D、Conv3D层，用于执行一维、
Tensorflow2 如何扩展现有数据集(缩放、随机旋转、水平翻转、平移等)，从而提高模型的准确率 -- Tensorflow自学笔记14 青瓷看世界 tensorflow 人工智能 python
实际生活中的数据集，往往不是标准的数据，而是有倾斜角度、有旋转、有偏移的数据，为了提高数据集的真实性，提高模型预测的准确率，可以用ImageDataGenerator函数来扩展数据集importtensorflowastffromtensorflow.keras.preprocessing.imageimportImageDataGeneratorimage_gen_train=ImageData
机器学习100天-Day2503 Tensorboard 训练数据可视化（线性回归）我的昵称违规了
首页.jpg源代码来自莫烦python(https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/tensorflow/4-1-tensorboard1/)今日重点读懂教程中代码，手动重写一遍，在浏览器中获取到训练数据Tensorboard是一个神经网络可视化工具，通过使用本地服务器在浏览器上查看神经网络训练日志，生成相应的可是画图，帮助炼丹师
Python(TensorFlow)和Java及C++受激发射损耗导图亚图跨际 Python 交叉知识算法去噪预测算法聚焦荧光团伪影消除算法囊泡动力学自动化多尺度统计物距
要点神经网络监督去噪预测算法聚焦荧光团和检测模拟平台伪影消除算法性能优化方法自动化多尺度囊泡动力学成像生物研究多维分析统计物距粒子概率算法Python和MATLAB图像降噪算法消除噪声的一种方法是将原始图像与表示低通滤波器或平滑操作的掩模进行卷积。例如，高斯掩模包含由高斯函数确定的元素。这种卷积使每个像素的值与其相邻像素的值更加协调。一般来说，平滑滤波器将每个像素设置为其自身及其附近相邻像素的平均
中文车牌识别系统 `End-to-end-for-Chinese-Plate-Recognition` 教程皮静滢Annette
中文车牌识别系统End-to-end-for-Chinese-Plate-Recognition教程End-to-end-for-chinese-plate-recognition基于u-net，cv2以及cnn的中文车牌定位，矫正和端到端识别软件，其中unet和cv2用于车牌定位和矫正，cnn进行车牌识别，unet和cnn都是基于tensorflow的keras实现项目地址:https://gi
Linux的Initrd机制被触发 linux
Linux 的 initrd 技术是一个非常普遍使用的机制，linux2.6 内核的 initrd 的文件格式由原来的文件系统镜像文件转变成了 cpio 格式，变化不仅反映在文件格式上， linux 内核对这两种格式的 initrd 的处理有着截然的不同。本文首先介绍了什么是 initrd 技术，然后分别介绍了 Linux2.4 内核和 2.6 内核的 initrd 的处理流程。最后通过对 Lin
maven本地仓库路径修改 bitcarter maven
默认maven本地仓库路径：C:\Users\Administrator\.m2 修改maven本地仓库路径方法： 1.打开E:\maven\apache-maven-2.2.1\conf\settings.xml 2.找到
XSD和XML中的命名空间 darrenzhu xml xsd schema namespace 命名空间
http://www.360doc.com/content/12/0418/10/9437165_204585479.shtml http://blog.csdn.net/wanghuan203/article/details/9203621 http://blog.csdn.net/wanghuan203/article/details/9204337 http://www.cn
Java 求素数运算周凡杨 java 算法素数
网络上对求素数之解数不胜数，我在此总结归纳一下，同时对一些编码，加以改进，效率有成倍热提高。第一种：原理: 6N(+-)1法任何一个自然数，总可以表示成为如下的形式之一： 6N，6N+1，6N+2，6N+3，6N+4，6N+5 (N=0，1，2，…)
java 单例模式 g21121 java
想必单例模式大家都不会陌生，有如下两种方式来实现单例模式： class Singleton { private static Singleton instance=new Singleton(); private Singleton(){} static Singleton getInstance() { return instance; }
Linux下Mysql源码安装 510888780 mysql
1.假设已经有mysql-5.6.23-linux-glibc2.5-x86_64.tar.gz (1)创建mysql的安装目录及数据库存放目录解压缩下载的源码包，目录结构，特殊指定的目录除外：
32位和64位操作系统墙头上一根草 32位和64位操作系统
32位和64位操作系统是指：CPU一次处理数据的能力是32位还是64位。现在市场上的CPU一般都是64位的，但是这些CPU并不是真正意义上的64 位CPU，里面依然保留了大部分32位的技术，只是进行了部分64位的改进。32位和64位的区别还涉及了内存的寻址方面，32位系统的最大寻址空间是2 的32次方= 4294967296（bit）= 4（GB）左右，而64位系统的最大寻址空间的寻址空间则达到了
我的spring学习笔记10-轻量级_Spring框架 aijuans Spring 3
一、问题提问： → 请简单介绍一下什么是轻量级？轻量级（Leightweight）是相对于一些重量级的容器来说的，比如Spring的核心是一个轻量级的容器，Spring的核心包在文件容量上只有不到1M大小，使用Spring核心包所需要的资源也是很少的，您甚至可以在小型设备中使用Spring。
mongodb 环境搭建及简单CURD antlove Web Install curd NoSQL mongo
一搭建mongodb环境 1. 在mongo官网下载mongodb 2. 在本地创建目录 "D:\Program Files\mongodb-win32-i386-2.6.4\data\db" 3. 运行mongodb服务 [mongod.exe --dbpath "D:\Program Files\mongodb-win32-i386-2.6.4\data\
数据字典和动态视图百合不是茶 oracle 数据字典动态视图系统和对象权限
数据字典（data dictionary）是 Oracle 数据库的一个重要组成部分，这是一组用于记录数据库信息的只读（read-only）表。随着数据库的启动而启动,数据库关闭时数据字典也关闭数据字典中包含数据库中所有方案对象（schema object）的定义(包括表，视图，索引，簇，同义词，序列，过程，函数，包，触发器等等) 数据库为一
多线程编程一般规则 bijian1013 java thread 多线程 java多线程
如果两个工两个以上的线程都修改一个对象，那么把执行修改的方法定义为被同步的，如果对象更新影响到只读方法，那么只读方法也要定义成同步的。不要滥用同步。如果在一个对象内的不同的方法访问的不是同一个数据，就不要将方法设置为synchronized的。
将文件或目录拷贝到另一个Linux系统的命令scp bijian1013 linux unix scp
一.功能说明 scp就是security copy，用于将文件或者目录从一个Linux系统拷贝到另一个Linux系统下。scp传输数据用的是SSH协议，保证了数据传输的安全，其格式如下： scp 远程用户名@IP地址：文件的绝对路径
【持久化框架MyBatis3五】MyBatis3一对多关联查询 bit1129 Mybatis3
以教员和课程为例介绍一对多关联关系，在这里认为一个教员可以叫多门课程，而一门课程只有1个教员教，这种关系在实际中不太常见，通过教员和课程是多对多的关系。示例数据：地址表： CREATE TABLE ADDRESSES ( ADDR_ID INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, STREET VAR
cookie状态判断引发的查找问题 bitcarter form cgi
先说一下我们的业务背景： 1.前台将图片和文本通过form表单提交到后台，图片我们都做了base64的编码，并且前台图片进行了压缩 2.form中action是一个cgi服务 3.后台cgi服务同时供PC，H5，APP 4.后台cgi中调用公共的cookie状态判断方法（公共的，大家都用，几年了没有问题）问题：（折腾两天。。。。） 1.PC端cgi服务正常调用，cookie判断没
通过Nginx,Tomcat访问日志(access log)记录请求耗时 ronin47
一、Nginx通过$upstream_response_time $request_time统计请求和后台服务响应时间 nginx.conf使用配置方式： log_format main '$remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request" ''$status $body_bytes_sent "$http_r
java-67- n个骰子的点数。把n个骰子扔在地上，所有骰子朝上一面的点数之和为S。输入n，打印出S的所有可能的值出现的概率。 bylijinnan java
public class ProbabilityOfDice { /** * Q67 n个骰子的点数 * 把n个骰子扔在地上，所有骰子朝上一面的点数之和为S。输入n，打印出S的所有可能的值出现的概率。 * 在以下求解过程中，我们把骰子看作是有序的。 * 例如当n=2时，我们认为（1，2）和（2，1）是两种不同的情况 */ private stati
看别人的博客，觉得心情很好 Cb123456 博客心情
以为写博客，就是总结，就和日记一样吧，同时也在督促自己。今天看了好长时间博客: 职业规划: http://www.iteye.com/blogs/subjects/zhiyeguihua android学习: 1.http://byandby.i
[JWFD开源工作流]尝试用原生代码引擎实现循环反馈拓扑分析 comsci 工作流
我们已经不满足于仅仅跳跃一次，通过对引擎的升级，今天我测试了一下循环反馈模式，大概跑了200圈，引擎报一个溢出错误在一个流程图的结束节点中嵌入一段方程，每次引擎运行到这个节点的时候，通过实时编译器GM模块，计算这个方程，计算结果与预设值进行比较，符合条件则跳跃到开始节点，继续新一轮拓扑分析，直到遇到
JS常用的事件及方法 cwqcwqmax9 js
事件描述 onactivate 当对象设置为活动元素时触发。 onafterupdate 当成功更新数据源对象中的关联对象后在数据绑定对象上触发。 onbeforeactivate 对象要被设置为当前元素前立即触发。 onbeforecut 当选中区从文档中删除之前在源对象触发。 onbeforedeactivate 在 activeElement 从当前对象变为父文档其它对象之前立即
正则表达式验证日期格式 dashuaifu 正则表达式 IT其它 java其它
正则表达式验证日期格式 function isDate(d){ var v = d.match(/^(\d{4})-(\d{1,2})-(\d{1,2})$/i); if(!v) { this.focus(); return false; } } <input value="2000-8-8" onblu
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public array rules () {return} array 要调用 validate() 时应用的有效性规则。返回属性的有效性规则。声明验证规则，应重写此方法。每个规则是数组具有以下结构：array('attribute list', 'validator name', 'on'=>'scenario name', ...validation
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判断一个数是质数的几种方法 EmmaZhao Math python
质数也叫素数，是只能被1和它本身整除的正整数，最小的质数是2，目前发现的最大的质数是p=2^57885161-1【注1】。判断一个数是质数的最简单的方法如下： def isPrime1(n): for i in range(2, n): if n % i == 0: return False return True 但是在上面的方法中有一些冗余的计算，所以
SpringSecurity工作原理小解读坏我一锅粥 SpringSecurity
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JS实现自适应宽度的Tag切换 ini JavaScript html Web css html5
效果体验：http://hovertree.com/texiao/js/3.htm 该效果使用纯JavaScript代码，实现TAB页切换效果，TAB标签根据内容自适应宽度，点击TAB标签切换内容页。 HTML文件代码： <!DOCTYPE html> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"
Hbase Rest API : 数据查询 kane_xie REST hbase
hbase（hadoop）是用java编写的，有些语言（例如python）能够对它提供良好的支持，但也有很多语言使用起来并不是那么方便，比如c#只能通过thrift访问。Rest就能很好的解决这个问题。Hbase的org.apache.hadoop.hbase.rest包提供了rest接口，它内嵌了jetty作为servlet容器。启动命令：./bin/hbase rest s
JQuery实现鼠标拖动元素移动位置（源码+注释）明子健 jquery js 源码拖动鼠标
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Postgresql 连表更新字段语法 update qifeifei PostgreSQL
下面这段sql本来目的是想更新条件下的数据，可是这段sql却更新了整个表的数据。sql如下： UPDATE tops_visa.visa_order SET op_audit_abort_pass_date = now() FROM tops_visa.visa_order as t1 INNER JOIN tops_visa.visa_visitor as t2 ON t1.
将redis,memcache结合使用的方案? tcrct redis cache
公司架构上使用了阿里云的服务，由于阿里的kvstore收费相当高，打算自建，自建后就需要自己维护，所以就有了一个想法，针对kvstore(redis)及ocs(memcache)的特点，想自己开发一个cache层，将需要用到list，set，map等redis方法的继续使用redis来完成，将整条记录放在memcache下，即findbyid，save等时就memcache，其它就对应使用redi
开发中遇到的诡异的bug wudixiaotie bug
今天我们服务器组遇到个问题：我们的服务是从Kafka里面取出数据，然后把offset存储到ssdb中，每个topic和partition都对应ssdb中不同的key，服务启动之后，每次kafka数据更新我们这边收到消息，然后存储之后就发现ssdb的值偶尔是-2,这就奇怪了，最开始我们是在代码中打印存储的日志，发现没什么问题，后来去查看ssdb的日志，才发现里面每次set的时候都会对同一个key

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