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【tensorflow】
anaconda虚拟环境安装cvxpy报错
通过终端激活虚拟环境,命令:pipinstallcvxpy出错结果C:\Users\CQUT>activate
tensorflow
(
tensorflow
)C:\Users\CQUT>pipinstallcvxpyCollectingcvxpyDownloadinghttp
CQUT-115
·
2023-10-14 18:00
笔记
tensorflow
人工智能
python
机器学习在移动端的使用,
Tensorflow
+ BroadCast Extension(iOS原生录屏插件) 移动端爬虫解决方案
前言传统的移动端爬虫一般是基于webView,通过注入JS的方式,获取登录后的cookie让服务端使用无头浏览器模拟登录状态爬取数据。这种方式简单有效,但是对于有做反爬(IP限制,是否模拟器,是否处于异常环境)的网站,爬取难度大,甚至无法爬取。业务驱动技术,在移动端爬虫的演进过程中经历了四个阶段cookie爬取(早期网站都没有反爬的机制)cookie+本地爬取(部分网站出现反爬,无法通过服务端爬取
sands_yu
·
2023-10-14 15:41
docker +
tensorflow
serving +
tensorflow
-gpu jupyter 部署
1.在此记录下测试步骤,方便以后查询,
tensorflow
serving可以解决模型生产部署问题,在使用之前先安装docker,参考官方文档安装即可,如果需要使用gpu的话,还得安装nvidia-docker
xzx1232010
·
2023-10-14 15:08
云部署
模型部署
window10 anaconda cuda cudnn
tensorflow
-gpu踩的坑
说一说我在anaconda安装
tensorflow
-gpu踩的坑再运行
tensorflow
_objectionAPI官网测试程序的坑==问题总结我先安装anaconda3(自带python3.5),再安装
42270433
·
2023-10-14 15:37
API
windows10
anaconda
tensorflow-gpu
Docker部署
tensorflow
-gpu-jupyterlab
1.下载docker镜像dockerpull
tensorflow
/
tensorflow
:latest-gpu-jupyter下载完成后查看dockerimages2.创建容器nvidia-dockerrun-d
Y.zh
·
2023-10-14 15:34
docker中torch可以使用GPU,而
tensorflow
-gpu调用不了GPU
一、问题描述docker中torch可以使用GPU,而
tensorflow
-gpu调用不了GPU,反复查找问题所在。
不撸先疯。
·
2023-10-14 15:32
软件使用
linux
安装
tensorflow
人工智能
docker
gpu
torch
docker中
tensorflow
无法调用GPU
主机中,运行nvidia-smi查询到的信息为:NVIDIA-SMI440.33.01DriverVersion:440.33.01CUDAVersion:10.20x1项目中builddocker的文档,需要pull的nvidiadocker版本是10.01FROMnvidia/cuda:10.1-cudnn7-devel-ubuntu16.04生成的docker,导入到主机中,程序运行正常,但
euzen
·
2023-10-14 15:32
tensorflow
docker
深度学习
Docker【部署 05】docker使用
tensorflow
-gpu安装及调用GPU踩坑记录
tensorflow
-gpu安装及调用GPU踩坑记录1.安装
tensorflow
-gpu2.Docker使用GPU2.1Couldnotfindcudadrivers2.2wasunabletofindlibcuda.soDSO2.3CouldnotfindTensorRT
シ風箏
·
2023-10-14 15:59
#
...
..
.
Docker
.
..
...
docker
tensorflow
gpu
Spring实战 | Spring AOP核心功能分析之葵花宝典
上篇国庆中秋特辑(三)使用生成对抗网络(GAN)生成具有节日氛围的画作,深度学习框架
TensorFlow
和Keras来实现国庆中秋
Web3&Basketball
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2023-10-14 08:11
spring
java
后端
开发语言
竞赛选题 深度学习+python+opencv实现动物识别 - 图像识别
文章目录0前言1课题背景2实现效果3卷积神经网络3.1卷积层3.2池化层3.3激活函数:3.4全连接层3.5使用
tensorflow
中keras模块实现卷积神经网络4inception_v3网络5最后0
laafeer
·
2023-10-14 07:34
python
TensorFlow
TensorFlow
是做什么的?
Tensorflow
是Google开源的第二代用于数字计算的软件库。
aimibi3685
·
2023-10-14 05:03
TensorFlow
2代码解读(1)
importosimport
tensorflow
astffrom
tensorflow
importkerasfrom
tensorflow
.kerasimportlayers,optimizers,datasetsos.environ
艺术就是CtrlC
·
2023-10-14 05:33
TensorFlow2代码解读
tensorflow
人工智能
python
深度学习
TensorFlow
2代码解读(2)
import
tensorflow
astfimport
tensorflow
.kerasaskerasimportosos.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'#x:[60k
艺术就是CtrlC
·
2023-10-14 05:33
TensorFlow2代码解读
tensorflow
人工智能
python
深度学习
TensorFlow
入门(二十五、单个神经元的扩展——Maxout网络)
Maxout网络的原理Maxout是Goodfellow在2013年提出的一个新的激活函数,与其它的激活函数相比,Maxout是需要参数的,且参数可以通过网络的反向传播得到学习,因此它比其它激活函数有着更好的性能,理论上可以拟合任意凸函数,进而使得网络取得更好的性能。Maxout网络主要是扩展单个神经元里面的激活函数,可以将Maxout网络理解为是单个神经元的扩展。单个神经元的网络模型如图所示:计
艺术就是CtrlC
·
2023-10-14 05:32
TensorFlow入门
tensorflow
人工智能
python
深度学习
opencv dnn模块 DNN中Layer的动态创建、Net自定义网络搭建示例
文章目录一、介绍二、Net的定义三、DictValue、Dict、LayerParams四、网络Net搭建和测试一、介绍opencv的dnn模块整体设计与现有的框架如caffe、
tensorflow
基本类似
aworkholic
·
2023-10-14 02:00
opencv实例源码演示
c/c++
opencv
dnn
自定义网络
Net
tensorflow
1迁移到
tensorflow
2
早期的tf1代码在3090上跑不了了,因此复现基于
tensorflow
1的代码只能1.创建一个还在维护的tf1.x环境2.将tf1.x代码迁移到tf2上。
kushr
·
2023-10-14 02:34
debug
tensorflow
深度学习
python
tensorflow
1.x版本代码迁移到2.0
由于3090显卡只支持tf2.0以后的版本,而且随着显卡的更新换代,tf1.x版本也不支持更高级的显卡,所以有必要将1.x版本的代码转成2.0后的版本。Tf2.0版本和tf1.0版本的主要区别主要区别在于tf1.x是静态图,需要先把模型结构先定好,再进行训练Tf2.0版本则是动态图,训练前不用先构建完整的结构,而是按流程一步步构建,因此在训练的时候tf1.x相比于tf2.0占cpu内存大,训练的速
donruo
·
2023-10-14 02:31
tensorflow
tensorflow
1迁移2尝试
最近跟着看了一篇博文《深度学习之卷积神经网络CNN及
tensorflow
代码实现示例》,学习着里面的代码,但是遇到了问题,那就是发现里面很多是
tensorflow
1的代码,而我用的是
tensorflow
2
finhaz
·
2023-10-14 02:31
深度学习
tensorflow
迁移学习
python
【
TensorFlow
2 之012】TF2.0 中的 TF 迁移学习
#012
TensorFlow
2.0中的TF迁移学习一、说明在这篇文章中,我们将展示如何在不从头开始构建计算机视觉模型的情况下构建它。
无水先生
·
2023-10-14 02:58
人工智能
TensorFlow_2.14
tensorflow
迁移学习
人工智能
深度学习平台搭建: Ubuntu16.04 + 显卡驱动384 + cuda8.0 + cudnnv6.0 + anaconda3 +
tensorflow
-gpu-1.2 + keras
Ubuntu16.04+显卡驱动384+cuda8.0+cudnnv6.0+anaconda3+
tensorflow
gpu-1.2+keras##############################
hutingting0611
·
2023-10-14 01:03
ubuntu
cuda
Python实现简单的深度学习实践
Python提供了许多优秀的深度学习框架,如
TensorFlow
、Keras、PyTorch等。本文中
心梓知识
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2023-10-14 00:21
python
深度学习
开发语言
卷积神经网络之狗猫数据集的分类实验
猫狗数据集(一)制作数据集(二)卷积神经网络CNN1.网络模型搭建2.图像生成器读取文件中数据3.开始训练4.保存模型5.结果可视化(三)根据基准模型进行调整1.图像增强方法2.模型调整一、环境配置配置
tensorflow
lovely@
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2023-10-13 22:33
机器学习
tensorflow
:损失函数和优化器
损失函数和优化器关系1.损失函数是在graph中定义的经过operation的tensor。2.损失函数最终要带入到优化器的minimize方法中做参数。minimize方法内部包含了compute_gradients和apply_gradients方法。3.优化器的minimize方法返回的是operation,一般命名为train_step。4.session的run方法的参数,如果是oper
老夫叨叨叨
·
2023-10-13 22:12
TF01-01:
Tensorflow
的执行方式
本主题内容:体验
Tensorflow
的两种执行方式:
Tensorflow
的Eager(立即)运行方式
Tensorflow
的Graphs(图)运行方式
Tensorflow
提供两种数据处理方式Eager
TensorFlow
杨强AT南京
·
2023-10-13 21:23
【
TensorFlow
2 之011】TF 如何使用数据增强提高模型性能?
为了证明这一点,我们将在
TensorFlow
中创建一个卷积神经网络,并在Cats-vs-Dog数据集上对其
无水先生
·
2023-10-13 20:08
TensorFlow_2.14
人工智能
tensorflow
人工智能
python
竞赛 深度学习+opencv+python实现昆虫识别 -图像识别 昆虫识别
文章目录0前言1课题背景2具体实现3数据收集和处理3卷积神经网络2.1卷积层2.2池化层2.3激活函数:2.4全连接层2.5使用
tensorflow
中keras模块实现卷积神经网络4MobileNetV2
iuerfee
·
2023-10-13 19:59
python
竞赛 深度学习+opencv+python实现车道线检测 - 自动驾驶
文章目录0前言1课题背景2实现效果3卷积神经网络3.1卷积层3.2池化层3.3激活函数:3.4全连接层3.5使用
tensorflow
中keras模块实现卷积神经网络4YOLOV56数据集处理7模型训练8
iuerfee
·
2023-10-13 19:59
python
2021-07-06
本文基本是对Jasen的《MachineLearningforAlgorithmicTrading》第二版的第21章进行翻译、改写和复现,并用于我们的实际情况)1.准备阶段配置介绍在Anaconda下安装
TensorFlow
White_River
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2023-10-13 16:13
python 实时rtsp识别_Frigate - RTSP相机的实时物体检测
Frigate-RealtimeObjectDetectionforIPCamerasUsesOpenCVand
Tensorflow
toperformrealtimeobjectdetectionlocallyforIPcameras.DesignedforintegrationwithHomeAssistantorothersviaMQTT.UseofaGoogleCoralUSBAcceler
weixin_39870413
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2023-10-13 12:18
python
实时rtsp识别
竞赛选题 深度学习+opencv+python实现昆虫识别 -图像识别 昆虫识别
文章目录0前言1课题背景2具体实现3数据收集和处理3卷积神经网络2.1卷积层2.2池化层2.3激活函数:2.4全连接层2.5使用
tensorflow
中keras模块实现卷积神经网络4MobileNetV2
laafeer
·
2023-10-13 10:07
python
竞赛选题 深度学习+opencv+python实现车道线检测 - 自动驾驶
文章目录0前言1课题背景2实现效果3卷积神经网络3.1卷积层3.2池化层3.3激活函数:3.4全连接层3.5使用
tensorflow
中keras模块实现卷积神经网络4YOLOV56数据集处理7模型训练8
laafeer
·
2023-10-13 10:01
python
项目实战1: TF2.0+LetNet-5构建Fasion MNSIT分类器
1.2LetNet-5简介二、TF2.0构建LetNet卷积网络实现FasionMNSIT分类2.1数据读取2.2构建LetNet-5网络结构2.3训练2.4验证测试2.5模型保存2.6预测一、前言本博客旨在通过利用
tensorflow
2.0
xping_zhou
·
2023-10-13 10:01
深度学习tensorflow
tensorflow2.0
LetNet-5
Fasion
mnsit
深度学习分类器
20210329 LeNet-5数字识别
TensorFlow
2.0 MINIST数据集
LeNet-5数字识别
TensorFlow
2.0LeNet-5由两个卷积层、两个池化层和两个全连接层组成,每个卷积层使用尺寸为5×5(每个滤波器有1个通道)的滤波器,第一层中有6个滤波器,第二层中有16
小尘只想脱贫
·
2023-10-13 10:57
深度学习
tensorflow
python
神经网络
【
tensorflow
2.0】23.tf2.0实现LeNet
手写字体识别模型LeNet5诞生于1994年,是最早的卷积神经网络之一。LeNet5通过巧妙的设计,利用卷积、参数共享、池化等操作提取特征,避免了大量的计算成本,最后再使用全连接神经网络进行分类识别,这个网络也是最近大量神经网络架构的起点。LeNet5的网络结构示意图如下所示:下边我们通过代码来实现LeNet,给出代码的同时,也会计算参数数量和维度变化。#这里我们通过顺序模型来实现,相当于
一只很菜很菜的tfer
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2023-10-13 09:25
深度学习
【
tensorflow
2.0】24.tf2.0实现AlexNet
AlexNet是2012年ImageNet竞赛冠军获得者Hinton和他的学生AlexKrizhevsky设计的。也是在那年之后,更多的更深的神经网络被提出,比如优秀的vgg,GoogLeNet。这对于传统的机器学习分类算法而言,已经相当的出色。(以下内容出自百度百科) AlexNet中包含了几个比较新的技术点,也首次在CNN中成功应用了ReLU、Dropout和LRN等Trick。
一只很菜很菜的tfer
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2023-10-13 09:25
tensorflow
深度学习
神经网络
TensorFlow
2.0之LeNet-5实战
TensorFlow
2.0之LeNet-5实战from
tensorflow
.kerasimportSequential,layers,losses,optimizers,datasetsimport
tensorflow
astfdefmain
xingS1992
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2023-10-13 09:54
机器学习
python
深度学习
tensorflow
机器学习
python
【
TensorFlow
2.0】LeNet进行手写体数字识别
LeNet简介LeNet-5出自论文Gradient-BasedLearningAppliedtoDocumentRecognition,是一种用于手写体字符识别的非常高效的卷积神经网络。卷积神经网络卷积神经网络能够很好的利用图像的结构信息。LeNet-5是一个较简单的卷积神经网络。下图显示了其结构:输入的二维图像,先经过两次卷积层到池化层,再经过全连接层,最后使用softmax分类作为输出层。下
佐倉
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2023-10-13 09:20
AI
python
tensorflow
2.0 (1)使用LeNet5网络预测cifar10数据集中分类
参考内容北京大学,软微学院,曹健老师,《人工智能实践:
TensorFlow
2.0笔记》运行环境Python3.7
tensorflow
2.6训练数据集:cifar10前言曹老师用的是Class形式构造的网络结构
向往的地中海
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2023-10-13 09:41
tensorflow2冲吧
神经网络
tensorflow
深度学习
【
TensorFlow
2 之014】在 TF 2.0 中实现 LeNet-5
一、说明在这篇文章中,我们将展示如何在
TensorFlow
中实现像\(LeNet-5\)这样的基础卷积神经网络。LeNet-5架构由YannLeCun于1998年发明,是第一个卷积神经网络。
无水先生
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2023-10-13 09:07
TensorFlow_2.14
人工智能
深度学习
tensorflow
人工智能
python
ubuntu系统人工智能框架安装指南及常见问题解决方案——numpy、sklearn、
TensorFlow
、opencv、caffe2、caffe及中间的相关插曲
TableofContents1申明2相关框架的安装2.1准备工作2.2numpy2.3sklearn2.4
TensorFlow
2.5opencv2.6caffe2(纯cpu版)2.7caffe(重头戏
Zjhao666
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2023-10-13 04:10
人工智能
人工智能框架安装
anaconda 安装第三方库
1、打开anacondaPrompt输入condalist就会显示已经安装好的库2、如果这些库中没有自己需要的库就可以用anacondasearch-tconda
tensorflow
查找需要的库这样就会显示你要安装的有哪些版本
cthwork
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2023-10-13 04:12
python、Java和信息(网络)安全
数据科学和人工智能:Python在数据科学和机器学习方面有着丰富的库,如NumPy、Pandas、Scikit-learn和
TensorFlow
。
蘑菇Ms程序化
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2023-10-13 02:12
python
网络
安全
python自定义损失函数_在keras中创建自定义损失函数
它有它的实现tensorboard,我尝试使用相同的功能与
tensorflow
keras但它一直返回NoneType当我用model.train_on_batch或model.fit其中在模型中的指标使用时
weixin_39715290
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2023-10-13 00:44
python自定义损失函数
【
tensorflow
2.0】13.常用评估函数及自定义评估函数
今天是自定义的最后一部分内容:自定义评估函数。#先介绍一下常用的评估函数tf.keras.metrics.MeanSquaredError(平方差误差,用于回归,可以简写为MSE,函数形式为mse)•tf.keras.metrics.MeanAbsoluteError(绝对值误差,用于回归,可以简写为MAE,函数形式为mae)•tf.keras.metrics.MeanAbsolutePe
一只很菜很菜的tfer
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2023-10-13 00:14
深度学习
tensorflow
独家 | 使用
TensorFlow
2创建自定义损失函数
标签:
TensorFlow
2,损失函数图1:梯度下降算法(来源:公共域,https://commons.wikimedia.org/w/index.php?
数据派THU
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2023-10-13 00:13
python
人工智能
深度学习
机器学习
神经网络
初步了解
TensorFlow
如何实现自定义损失函数
我们知道,在预测商品销量时,如果预测多了(预测值比真实销量大),商家损失的是生产商品的成本;而如果预测少了(预测值比真实销量小),损失的则是商品的利润。因为一般商品的成本和商品的利润不会严格相等,比如如果一个商品的成本是1元,但是利润是10元,那么少预测一个就少挣10元;而多预测一个才少挣1元,所以如果神经网络模型最小化的是均方误差损失函数,那么很有可能此模型就无法最大化预期的销售利润。为了最大化
stepondust
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2023-10-13 00:13
#
TensorFlow
修行之路
tensorflow
深度学习
tensorflow
如何自定义损失函数
1.格式defcustom_loss(y_true,y_pred):#calculateloss,usingy_predreturnlossmodel.compile(loss=custom_loss,optimizer='adam')2.需要遵循的规则:为了衡量损失,损失函数应该使用y_true,y_pred两个参数,这些参数在拟合数据时从模型本身传递。在计算损失时损失函数必须使用y_pred值
HoveXb
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2023-10-13 00:42
#
tensorflow实战
tensorflow
python
深度学习
【使用
TensorFlow
2】03/3 创建自定义损失函数
一、说明
TensorFlow
2发布已经接近5年时间,不仅继承了Keras快速上手和易于使用的特性,同时还扩展了原有Keras所不支持的分布式训练的特性。
无水先生
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2023-10-13 00:40
TensorFlow_2.14
人工智能
深度学习
人工智能
tensorflow
深度学习
TensorFlow
玩转Flappy Bird
一、前言关于
TensorFLow
关于FlappyBirdFlappyBird(非官方译名:笨鸟先飞)是一款2013年鸟飞类游戏,由越南河内独立游戏开发者阮哈东(DongNguyen)开发,另一个独立游戏开发商
singularpt
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2023-10-13 00:54
tensorflow
笔记
#
tensorflow
笔记一个小例子#用numpy构造数据x_data=np.random.rand(100).astype(np.float32)y_data=x_data*0.1+0.3#tf.Variable
_夏雨潇潇
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2023-10-12 23:39
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