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TypeError: unsupported operand type(s) for +=: ‘Dense‘ and ‘str‘ 开始King 人工智能 python tensorflow
tensorflow2.0报这个错误因为你在定义模型的时候model=Sequential(SimpleRNN(3),Dense(5,activation='softmax'))是不是感觉少了点什么，没加[]model=Sequential([SimpleRNN(3),Dense(5,activation='softmax')])
基于TensorFlow 2.0的DBN故障诊断程序 ydlhnust 深度学习
以下是一个基于TensorFlow2.0的DBN故障诊断程序，包含特征可视化和结果分析。程序使用合成振动数据进行演示，可直接运行。```pythonimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimporttensorflowastffromtensorflow.kerasimportlayers,modelsfromsklearn.model_select
Anaconda Tensorflow2.0稳定版安装教程 YeahQing
Anaconda安装Anaconda安装国内因为某些原因，可以在清华镜像站下载。Anaconda默认自带python，所以无需提前下载python清华镜像站Anaconda官网image-20191124164832545.pngimage-20191124165041433.png此处两个高级设置的解释:将Anaconda添加到环境变量中。(无需勾选)可以让其他IDE检测到Anaconda的Py
Tensorflow2.0 查看网络中每层的名称、权重及特征图绘制 cofisher Tensorflow 2.0 深度学习 PHM项目实战--建模篇深度学习 python tensorflow
文章目录项目介绍实现过程1、构建网络2、查看每层名称3、查看指定层的权值4、特征图绘制项目介绍在网络训练过程中，我们经常需要查看某层权重的变化过程，这其实只需要简单的API就能实现。为了方便演示，我们使用迁移学习到的MobileNetV2网络。实现过程1、构建网络我们将冻结迁移到的MobileNetV2网络，然后将它最后的分类层换成我们自己定义的分类层即可。mobile=tf.keras.appl
Tensorflow2.0 评价模型复杂度：参数量、FLOPs 和 MACC 计算 cofisher 深度学习 PHM项目实战--建模篇 tensorflow 深度学习卷积 python
文章目录项目介绍代码实现：对于迁移学习网络（复杂）1、迁移学习不带分类层的简化版MobileNetV2网络2、查看网络结构3、提取需要分析的层4、计算FLOPs和MACC代码实现：对于自编写网络（简单）1、导入网络2、查看网络结构3、提取需要分析的层4、计算FLOPs和MACC项目介绍在论文写作时，我们经常会对所提出模型的复杂度进行分析，主要用到的评价指标包括参数量、FLOPs和MACC，它们的计
Tensorflow2.0 对自己的图片数据集进行分类 cofisher python 深度学习 PHM项目实战--建模篇 tensorflow python 深度学习
文章目录项目介绍数据集网络模型代码实现1、导入需要的库2、定义图像加载和预处理函数3、定义构造Dataset数据集函数4、构造Dataset数据集5、构建网络6、初始化优化器和损失函数7、定义损失函数8、定义梯度下降函数9、保留Checkpoint文件10、训练过程11、保存模型到.h5文件中12、绘制准确率曲线
为使用tensorflow2.0 以上版本。卸载cuda8.0 安装cuda10.1 cudnn7.6 xuanxi
配置一个虚拟环境名为tfkeras：python3.5-3.8+cuda10.1+tensorflow-gpu==2.1-2.3+cudnn7.6>condacreate-ntf2keraspython=3.8#先创建一个名为tfkeras，环境为python3.8的环境下一步开始在tfkeras这个虚拟环境下面装package卸载cuda8.0因为winserver2012原本装的是cuda8.
Tensorflow2.0实现像素归一化与频谱归一化，一次彻底地梳理人工智能T哥
一、前言归一化技术的改进是生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetworks,GAN)中众多改进的一种，本文介绍常用于当前GAN中的像素归一化(Pixelnormalization，或称为像素规范化)和频谱归一化(Spectralnormalization，或称频谱规范化)，在高清图片生成中，这两种归一化技术得到了广泛使用，最后使用Tensorflow2实现像素归一化和频谱归
tensorflow2.0的cpu与gpu运行时间对比尘埃飞舞人工智能 python tensorflow
文章目录前言一、导入环境二、定义函数三、测试前言这里运用一个自定义大小的矩阵数据计算，来测试gpu与cpu运算时间的对比。以下为实现方法一、导入环境示例：pandas是基于NumPy的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。#设置显卡内存使用率，根据使用率占用importosos.environ["TF_FORCE_GPU_ALLOW_GROWTH"]="true"importtensor
如何用 Python 和 Tensorflow 2.0 神经网络分类表格数据？ nkwshuyi
以客户流失数据为例，看Tensorflow2.0版本如何帮助我们快速构建表格（结构化）数据的神经网络分类模型。变化表格数据，你应该并不陌生。毕竟，Excel这东西在咱们平时的工作和学习中，还是挺常见的。在之前的教程里，我为你分享过，如何利用深度神经网络，锁定即将流失的客户。里面用到的，就是这样的表格数据。时间过得真快，距离写作那篇教程，已经一年半了。这段时间里，出现了2个重要的变化，使我觉得有必要
Tensorflow2.0笔记 - where，scatter_nd, meshgrid相关操作亦枫Leonlew TensorFlow2.0 tensorflow 笔记人工智能 python 深度学习
本笔记记录tf.where进行元素位置查找，scatter_nd用于指派元素到tensor的特定位置，meshgrid用作绘图的相关操作。importtensorflowastfimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplttf.__version__#where操作查找元素位置#输入的tensor是True,False组成的tensortensor=tf.
huggingface 的trainer训练框架优势 be_humble 人工智能深度学习 python
背景HuggingfaceTransformers是基于一个开源基于transformer模型结构提供的预训练语言库，它支持Pytorch，Tensorflow2.0，并且支持两个框架的相互转换。框架支持了最新的各种NLP预训练语言模型，使用者可以很快速的进行模型的调用，并且支持模型furtherpretraining和下游任务fine-tuning。Transformers库写了了一个trans
Tensorflow2.0笔记 - Tensor的限值clip操作亦枫Leonlew TensorFlow2.0 笔记 tensorflow 人工智能 python 深度学习
本笔记主要记录使用maximum/minimum,clip_by_value和clip_by_norm来进行张量值的限值操作。importtensorflowastfimportnumpyasnptf.__version__#maximum/minimumz做上下界的限值tensor=tf.random.shuffle(tf.range(10))print(tensor)#maximum(x,y,
Tensorflow2.0基础-笔记-图像识别-猫狗数据集二流子学程序 tensorflow2.0 tensorflow 图像识别
importtensorflowastfimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp%matplotlibinlineimportglobimage_filenames1=glob.glob('./DataSet/猫狗数据集_2000/dc_2000/train/cat/*.jpg')image_filenames2=glob.glob('./DataSe
Tensorflow2.0笔记 - tensor排序操作亦枫Leonlew TensorFlow2.0 tensorflow 笔记人工智能 python 深度学习 tensorflow2
本笔记主要记录sort,argsort,以及top_k操作，加上一个求TopK准确度的例子。importtensorflowastfimportnumpyasnptf.__version__#sort,argsort#对1维的tensor进行排序tensor=tf.random.shuffle(tf.range(10))print(tensor)#升序print("======tf.sort(di
Tensorflow2.0笔记 - tensor的padding和tile 亦枫Leonlew TensorFlow2.0 tensorflow 笔记人工智能深度学习 python
本笔记记录tensor的填充和tile操作，对应tf.pad和tf.tileimporttensorflowastfimportnumpyasnptf.__version__#pad做填充#tf.pad(tensor,paddings,mode='CONSTANT',name=None)#1维tensor填充tensor=tf.random.uniform([5],maxval=10,dtype=
2019年上半年收集到的人工智能开源框架介绍文章城市中迷途小书童
2019年上半年收集到的人工智能开源框架介绍文章TensorFlow基本使用TensorFlow.js：让你在浏览器中也能玩转机器学习人工智能学习框架TensorFlow渐近分析TensorFlow什么的都弱爆了，强者只用Numpy搭建神经网络TensorFlow框架的开源工具箱Ludwig人工智能学习框架TensorFlow必须掌握和了解的数学基础TensorFlow2.0来了9步教你用NumP
conda多虚拟环境的搭建与切换溯源006 python conda
在Python开发中，很多时候我们希望每个应用有一个独立的Python环境（比如应用1需要用到TensorFlow1.X，而应用2使用TensorFlow2.0）。这时，Conda虚拟环境即可为一个应用创建一套“隔离”的Python运行环境。使用Python的包管理器conda即可轻松地创建Conda虚拟环境。常用命令如下【1】：condacreate--name[env-name]#建立名为[e
Tensorflow2.0笔记 - 范式norm,reduce_min/max/mean,argmax/min, equal,unique 亦枫Leonlew TensorFlow2.0 python tensorflow 笔记人工智能
练习norm,reduce_min/max,argmax/min,equal,unique等相关操作。范数主要有三种：importtensorflowastfimportnumpyasnptf.__version__#范数参考：https://blog.csdn.net/HiWangWenBing/article/details/119707541tensor=tf.convert_to_tens
pythorch及tensorflow2.0以上版本的安装 Rayne_tab
前言从tensorflow1.X用到现在了，pytorch也是去年接触的，这两个框架都属于更新比较快的，因此难免更新自己的版本。最头疼的莫过于CUDA，cudnn这些东西的版本匹配。以前看了不少教程，让我们安装cuda，cudnn，配置环境变量。其实，这两个框架的GPU版本配置早就很简单很简单了！根本不用下载CUDA，cudnn这些！准备工作要准备的就两点：1.Anaconda/Miniconda
Tensorflow2.0笔记 - tensor的合并和分割亦枫Leonlew TensorFlow2.0 tensorflow 笔记人工智能 python 深度学习
主要记录concat,stack,unstack和split相关操作的作用importtensorflowastfimportnumpyasnptf.__version__#concat对某个维度进行连接#假设下面的tensor0和tensor1分别表示4个班级35名同学的8门成绩和两个班级35个同学8门成绩tensor0=tf.ones([4,35,8])tensor1=tf.ones([2,3
所有情况下tensorflow2.0深度学习环境最快安装方法！小火龙G
首先，你需要下载一个miniconda安装记得添加环境变量就是在安装过程中看到path这个单词的选项的时候就给勾选上就行然后启动CMD，不会启动CMD请百度在CMD内输入以下命令condalist如果有类似界面即代表环境正确添加如果未显示类似界面请重新安装（比手动path易懂）CMD然后就可以安装了输入condainstalltensorflow-gpu==2.0.0然后等待运行完成就行，如果不能
基于Python TensorFlow keras.Sequential深度神经网络的深度学习回归疯狂学习GIS
1写在前面前期一篇博客（https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/article/details/114001720）详细介绍了基于TensorFlowtf.estimator接口的深度学习网络；而在TensorFlow2.0中，新的Keras接口具有与tf.estimator接口一致的功能，且其更易于学习，对于新手而言友好程度更高；在TensorFlow官网
Tensorflow2.0笔记 - 不使用layer方式，简单的MNIST训练亦枫Leonlew TensorFlow2.0 tensorflow 笔记人工智能 python 深度学习
本笔记不使用layer相关API，搭建一个三层的神经网络来训练MNIST数据集。前向传播和梯度更新都使用最基础的tensorflowAPI来做。importtensorflowastffromtensorflowimportkerasfromtensorflow.kerasimportdatasetsimportnumpyasnpdefload_mnist():path=r'./mnist.npz
Tensorflow2.0笔记 - Broadcasting和Tile 亦枫Leonlew TensorFlow2.0 笔记 tensorflow2 python 深度学习人工智能
关于broadcasting的介绍，参考这篇文章。https://blog.csdn.net/python_LC_nohtyp/article/details/104097417importtensorflowastfimportnumpyasnptf.__version__#关于broadcasting的介绍，参考这篇文章#https://blog.csdn.net/python_LC_noht
Tensorflow2.0笔记 - 基础数学运算亦枫Leonlew TensorFlow2.0 笔记 tensorflow 人工智能深度学习 python
本笔记主要记录基于元素操作的+,-,*,/,//,%,**,log,exp等运算，矩阵乘法运算，多维tensor乘法相关运算importtensorflowastfimportnumpyasnptf.__version__#element-wise运算，对应元素的+,-,*,/,**,//,%tensor1=tf.fill([3,3],4)tensor2=tf.ones([3,3],dtype=t
Tensorflow2.0笔记 - 修改形状和维度亦枫Leonlew TensorFlow2.0 tensorflow 笔记人工智能 python 计算机视觉深度学习
本次笔记主要使用reshape，transpose，expand_dim，和squeeze对tensor的形状和维度进行操作。importtensorflowastfimportnumpyasnptf.__version__#tensor的shape和维数获取#假设下面这个tensor表示4张28*28*3的图片tensor=tf.random.uniform([4,28,28,3],minval
Tensorflow2.0笔记 - Tensor的数据索引和切片亦枫Leonlew TensorFlow2.0 tensorflow 笔记人工智能 python 深度学习
主要涉及的了基础下标索引"[]",逗号",",冒号":",省略号"..."操作，以及gather,gather_nd和boolean_mask的相关使用方法。importtensorflowastfimportnumpyasnptf.__version__tensor=tf.random.uniform([1,5,5,3],minval=10,maxval=30,dtype=tf.int32)pr
Tensorflow2.0笔记 - 创建tensor 亦枫Leonlew TensorFlow2.0 tensorflow 笔记人工智能 python 深度学习
tensor创建可以基于numpy，list或者tensorflow本身的API。笔记直接上代码：importtensorflowastfimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplttf.__version__#通过numpy创建tensortensor0=tf.convert_to_tensor(np.ones([2,3]))print(tensor0)
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【TensorFlow2.0】(1)tensor数据类型，类型转换_tensorflowtensor转int-CSDN博客文章浏览阅读1.5w次，点赞8次，收藏28次。各位同学好，今天和大家分享一下TensorFlow2.0中的tensor数据类型，以及各种类型之间的相互转换方法。1.tf.tensor基础操作scaler标量：1.2vector向量：[1.2]、[1.1,2.2,3.3]注意：此
LeetCode[位运算] - #137 Single Number II Cwind java Algorithm LeetCode 题解位运算
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你应该更新的Java知识之常用程序库 Kai_Ge java
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在SQLSERVER中查找消耗CPU最多的SQL 357029540 SQL Server
返回消耗CPU数目最多的10条语句 SELECT TOP 10 total_worker_time/execution_count AS avg_cpu_cost, plan_handle, execution_count, (SELECT SUBSTRING(text, statement_start_of
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做个备忘！错误信息为： Undefined exploded archive location 原因：在工程转移过程中，导致工程的配置文件出错；解决方法：
GMT时间格式转换 adminjun GMT 时间转换
普通的时间转换问题我这里就不再罗嗦了，我想大家应该都会那种低级的转换问题吧，现在我向大家总结一下如何转换GMT时间格式，这种格式的转换方法网上还不是很多，所以有必要总结一下，也算给有需要的朋友一个小小的帮助啦。 1、可以使用 SimpleDateFormat SimpleDateFormat EEE-三位星期 d-天 MMM-月 yyyy-四位年
Oracle数据库新装连接串问题 aijuans oracle数据库
割接新装了数据库，客户端登陆无问题，apache/cgi-bin程序有问题，sqlnet.log日志如下： Fatal NI connect error 12170. VERSION INFORMATION: TNS for Linux: Version 10.2.0.4.0 - Product
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java web会话监听并使用spring注入 bewithme Java Web
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java枚举序列化问题 bingyingao java 枚举序列化
对象在网络中传输离不开序列化和反序列化。而如果序列化的对象中有枚举值就要特别注意一些发布兼容问题: 1.加一个枚举值新机器代码读分布式缓存中老对象，没有问题，不会抛异常。老机器代码读分布式缓存中新对像，反序列化会中断，所以在所有机器发布完成之前要避免出现新对象，或者提前让老机器拥有新增枚举的jar。 2.删一个枚举值新机器代码读分布式缓存中老对象，反序列
【Spark七十八】Spark Kyro序列化 bit1129 spark
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推荐博文： Tell Above, and Ask Below - Hybridizing OO and Functional Design 文章中把OO和FP讲的深入透彻，里面把smalltalk和haskell作为典型的两种编程范式代表语言，此点本人极为同意，smalltalk可以说是最能体现OO设计的面向对象语言，smalltalk的作者Alan kay也是OO的最早先驱，
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读《研磨设计模式》-代码笔记-职责链模式-Chain Of Responsibility bylijinnan java 设计模式
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Android中启动外部程序 cherishLC android
1、启动外部程序引用自： http://blog.csdn.net/linxcool/article/details/7692374 //方法一 Intent intent=new Intent(); //包名包名+类名（全路径） intent.setClassName("com.linxcool", "com.linxcool.PlaneActi
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由于原来配置的hadoop data目录快要用满了，故准备修改配置文件增加数据目录，以便扩容，但由于疏忽，把core-site.xml, hdfs-site.xml配置文件dfs.datanode.data.dir 配置项增加了配置目录，但未创建实际目录，重启datanode服务时，报如下错误： 2014-11-18 08:51:39,128 WARN org.apache.hadoop.h
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