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基于深度学习的tensorflow环境配置1.安装anaconda1.1下载anaconda1.2anaconda的安装2.安装cuda2.1查看电脑cuda版本2.2下载cuda安装包2.3安装cudnn3.tensorflow环境配置4.测试tensorflow环境系统：windows编程软件：Pycharm编程语言：python在进行深度学习相关学习过程中运行代码需要对应的tensorflo

介绍几个重要操作：1.范数a=tf.fill([1,2],value=2.)b=tf.norm(a)#二范数#第二种计算方法#计算验证a=tf.square(a)log("a的平方:",a)a=tf.reduce_sum(a)log("a平方后的和:",a)b=tf.sqrt(a)log("a平方和后开根号:",b)#二者结果是一样的b=tf.norm(a,ord=1)#一范数print(b)pr

目录测试TensorFlow是否支持GPU：自动求导：数据预处理之统一数组维度定义变量和常量训练模型的时候设备变量的设置生成随机数据交叉熵损失CE和均方误差函数MSE全连接Dense层维度变换reshape增加或减小维度数组合并广播机制：简单范数运算矩阵转置框架本身只是用来编写的工具，每个框架包括Pytorch，tensorflow、mxnet、paddle、mandspore等等框架编程语言上其

深度学习TensorFlowObjectDetectionAPI训练自己的模型时—本人踩过的坑（报错总结）第七篇2019年6月26日星期三报错：TensorflowobjectdetectionAPI训练中途报错

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Tensorflow常用的参数有：快捷配置做得多环境环境问题一、简单概述二、Tensorflow2版本简介与心得三、深度学习框架安装Tensorflow2版本安装方法四、TF基础操作Sotensorflow=矩阵在这个大框架流动五深度学习要解决的问题六深度学习应用领域#1下载地址https://www.anaconda.comandhttps://mirrors.tuna.tsinghua.edu

一、背景最近一段时间在做深度学习Tensorflow2.x的项目，由于涉及到了docker环境下的tensorfow的GPU加速，于是我就在电脑(飞行堡垒)装双系统win10+ubuntu，后改成了win10

目前在用深度学习训练，训练中设置batchsize后可以正常跑通，但是在训练一轮save_model时，总出现这个错误，即使我调batchsize到1也依旧会报错。发现是在调用logger时出现问题。查询后了解到是因为TensorFlow中的eager_execution默认调用最大GPU(但我的GPU显存不足以满足需求，所以报错)。经过查询，再logger.py调用tf处，加入os.enviro

正在学习TensorFlow2.0，为了更好的理解数据建模分类问题，对比不同算法的差异和原理，利用入门级的图像识别案例，尝试对比传统机器学习的建模效果。1.导入需要的包将需要的包全部导入，这里部分包在此案例中没有用到，懒的删了，实际项目中最好不要导入多余包。importtensorflowastfimportpandasaspdimportnumpyasnpfromtensorflowimport

项目介绍垃圾识别系统，使用Python作为主要开发语言，基于深度学习TensorFlow框架，搭建卷积神经网络算法。并通过对5种垃圾数据集进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型。

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3090Ti安装ubuntu20.04和配置深度学习tensorflow1.15环境1安装和卸载Ubuntu系统1.1安装Ubuntu系统：1.2卸载Ubuntu系统：2CUDA11.7和cuDNN8.4

接下来小编为大家整理了一些深度学习TensorFlow的入门资源。(主要是一些长期教程)官网ht

本人也是个刚入坑的小菜鸟，写这个也是为了自己方便，万一以后换电脑要用了呢，顺便也方便一下需要的人。这篇主要讲windows10安装anaconda,tensorflow,keras,pytorch。当然都是cpu版，gpu版的太烦了，装过一次再也不想重新经历那样的痛苦，在加上我现在有server可以用也完全不需要。安装anacondaanaconda点击这个链接去官网下载，或者google百度搜索

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深度学习TensorFlow—GPU2.4.0版环境配置，一文简单易懂详细大全，CUDA11.0、cuDNN8.0前提：电脑拥有英伟达独立显卡!!!，并且安装了anaconda！！！

今日通过对深度学习tensorflow库中的模型训练过程的细节进行了重新的理解，自己对深度学习底层框架有了更深的认知能力，确实觉得自己需要再细细过一遍深度学习相关的基础内容知识，正所谓语速则不达，加快进度在本月往后推进更新模型权重时

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【AI创新者】TensorFlow贡献者黄文坚：解读对比13个深度学习框架后的选择AI创新者Google人工智能深度学习TensorFlow阅读5774【AI创新者】是CSDN人工智能频道精心打造的专栏

目录前言1.python库准备2.BERT是什么？3.获取并处理IMDB数据4.初识TensorFlowHub中的BERT处理器和模型5.搭建模型6.训练模型7.测试模型8.保存模型9.重新加载模型并进行预测前言本文使用cpu版本的Tensorflow2.8，通过搭建BERT模型完成文本分类任务。1.python库准备为了保证能正常运行本文代码，需要保证以下库的版本：tensorflow==2.8

目录前言实现过程1.获取数据2.数据扩充与数据缩放3.迁移学习4.微调5.预测前言本文使用cpu的tensorflow2.4完成迁移学习和模型微调，并使用训练好的模型完成猫狗图片分类任务。预训练模型在NLP中最常见的可能就是BERT了，在CV中我们此次用到了MobileNetV2，它也是一个轻量化预训练模型，它已经经过大量的图片分类任务的训练，里面保存了一个可以通用的去捕获图片特征的模型网络结构，

1.module'tensorflow'hasnoattribute'global_variables_initializer'问题解决：在import后面加代码tf.compat.v1.disable_eager_execution()然后将源代码改为：y_hat=tf.constant(36,name='y_hat')#Definey_hatconstant.Setto36.y=tf.cons

目录前言实现1.获取数据2.处理数据3.搭建并训练模型4.生成文本逻辑5.预测6.保存和读取模型前言本文使用cpu的tensorflow2.8来完成GRU文本生成任务。如果想要了解文本生成的相关概念，可以参考我之前写的文章：https://www.jb51.net/article/271819.htm实现1.获取数据（1）我们使用到的数据是莎士比亚的作品，我们使用TensorFlow的内置函数从网

基于Dell工作站的Tensorflow&Keras软件及环境配置1.文档说明本文档的配置已经在Dell塔式工作站/Precision7920中实现实测有效，如果型号（CUDA）型号不同，配置会有一定的偏差，具体操作以及不同型号的版本问题会在下文呈现。2.初始条件：在环境配置之前，下载以下软件。版本型号如下表。对象/型号备注Dell塔式工作站/Precision7920win10专业版/Nvidi

文章目录1图（graphs）2变量3fetch和feed4小案例深度学习理论系列：深度学习01深度学习02:CNN深度学习03:TipsforDeepLearning深度学习04:RNN深度学习tensorflow

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选择下载安装Anaconda3.4.2.0-python3.5版本安装（3.6版本不适合后面opencv-python的安装）；打开AnacondaPrompt命令窗口编辑界面（黑窗口），输入python，测试python的安装效果，显示安装的python的安装版本号即安装成功；从AnacondaPrompt命令界面上输入pipinstalltensorflow回车，即可在线下载安装tensorf