深度学习Tensorflow

深度学习TensorFlow---保存和加载 Keras 模型

目录Keras简介保存整个模型保存模型的权重Keras简介Keras模型由多个组件组成：架构或配置，它指定模型包含的层及其连接方式。一组权重值（即“模型的状态”）。优化器（通过编译模型来定义）。一组损失和指标（通过编译模型或通过调用add_loss()或add_metric()来定义）。我们可以通过KerasAPI将这些片段一次性保存到磁盘，或仅选择性地保存其中一些片段：将所有内容以TensorF
昊昊该干饭了·2022-12-05 09:42

python动态库反初始化_【TensorFlow】：解决TensorFlow的ImportError: DLL load failed: 动态链接库(DLL)初始化例程失败...

scikit-learn基础上系统结合数学和编程的角度学习了机器学习后(我的github:https://github.com/wwcom614/machine-learning)，意犹未尽，打算再借势学习下深度学习
jiyulishang·2022-11-29 05:51

python动态库反初始化_解决TensorFlow的ImportError: DLL load failed: 动态链接库(DLL)初始化例程失败...

scikit-learn基础上系统结合数学和编程的角度学习了机器学习后(我的github:https://github.com/wwcom614/machine-learning)，意犹未尽，打算再借势学习下深度学习
weixin_39621379·2022-11-29 05:51

深度学习TensorFlow环境配置及遗留的问题（cudatoolkit版本，TensorFlow版本）（四）

小白装Ubuntu20.04-系列记录（四）目录小白装Ubuntu20.04-系列记录（四）虚拟环境创建cudatoolkit安装TensorFlow是否成功安装测试运行时发现遗留问题虚拟环境创建为了方便管理，我使用conda命令创建了一个名为TF的虚拟环境，拷贝base的基础环境，存放目前项目需用的TensorFlow环境。cudatoolkit安装安装与对应TensorFlow版本相匹配的版本
AbigaleXinn·2022-11-25 15:43

腾讯T4级架构师用21个项目带你吃透379页深度学习TensorFlow实践pdf

前言有人调侃我们说：程序员不如送外卖。送外卖是搬运食物，自己是搬运代码，都不产出新的东西……透支体力，又消耗健康，可替代性极强，30岁之后就要面临被优化的危险……想跳槽，但是更高的平台难进，同级别的平台又是重复……想利用业余时间学习提升，但是自己能力有限，很难形成知识体系…这些其实都是初级程序员面临的困境，当你提高自身能力，登上更高的层级之后，无论薪资还是发展都会有很大的提升。那么问题来了，怎么才
骑着猪追马的程序员·2022-11-25 09:48

深度学习tensorflow数据流图基础知识点

一、深度学习与机器学习区别（一）特征提取方面1、机器学习的特征工程步骤是要靠手动完成的，而且需要大量领域专业知识深度学习通常由多个层组成，它们通常将更简单的模型组合在一起，通过将数据从一层传递到另一层来构建更复杂的模型。通过大量数据的训练自动得到模型，不需要人工设计特征提取环节。2、深度学习算法试图从数据中学习高级功能，这是深度学习的一个非常独特的部分。因此，减少了为每个问题开发新特征提取器的任
天主极乐大帝·2022-11-22 17:08

基于MATLAB花卉识别系统,基于深度学习的花卉识别系统设计与实现

关键词：深度学习tensorflow;python花卉识
KINSLAUGHTER·2022-11-19 20:53

深度学习Tensorflow,numpy,matplotlib,pandas,keras等清华镜像源下载指令

深度学习Tensorflow,numpy,matplotlib,pandas,keras清华镜像源下载指令国内采取清华镜像源下载打开Anacondaprompt需要配置环境中输入如下指令：1.pipinstalltensorflow-ihttps
瓜帝凹辣·2022-11-19 05:04

深度学习tensorflow与pytorch环境安装（Win10)

1anaconda下载去往官网下载anaconda，速度非常快。https://www.anaconda.com/products/individual#download-section2安装pycharm去往Jetbrains官网下载pycharm。https://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows3安装pytorch环境3.1
von Libniz·2022-11-11 07:13

AI | 第5章 深度学习 TensorFlow2 神经网络与卷积神经网络

AI|第5章深度学习TensorFlow2神经网络与卷积神经网络前言1.神经网络原理1.1概述1.2输出层：全连接层1.2.1sigmoid回归1.2.2softmax回归2.卷积神经网络2.1概述2.2
多氯环己烷·2022-11-07 23:00

AI | 第4章 深度学习 TensorFlow2 入门笔记

第4章深度学习TensorFlow2入门笔记前言1.深度学习介绍1.1机器学习与深度学习的区别1.2深度学习的应用场景1.3深度学习框架介绍1.3.1常见深度学习框架对比1.4TensorfFlow简介
多氯环己烷·2022-11-07 23:59

AI | 第6章 深度学习 TensorFlow2 使用 keras 构建神经网络

AI|第6章深度学习TensorFlow2使用keras构建神经网络前言1.基本数据处理1.1keras数据集1.2文件处理1.3图片处理1.3.1图像基本知识1.3.2图片数据预处理1.3.3训练集与测试集的图片构造器示例
多氯环己烷·2022-11-07 23:24

深度学习、自然语言处理、机器视觉相关python库汇总

深度学习TensorFlow（https://github.com/tensorflow/tensorflow）TensorFlow是一个用于机器学习的端到端的开源平台。
mongodb_dog·2022-09-20 07:12

深度学习Tensorflow的坑（一：无法使用GPU加速训练深度学习模型，CUDA与CUDNN相关）

故事背景：本研究僧为了秋招卷大厂放弃了半年的深度学习，重回Python的一些坑记录。其实最后也没有去大厂，感觉自己还是想要WLB，>.<。问题与解决：1：版本问题想用GPU加速深度学习的训练一定不能同时下载tensorflow和tensorflow-gpu。如果遇到了什么tensorflow找不到的bug，请直接删除所有带有tensorflow的包，然后找到对应版本的下载对应版本是指CUDNN和C
Dcurry·2022-09-11 10:57

CSDN21天学习挑战赛——深度学习TensorFlow入门

活动地址：CSDN21天学习挑战赛创作计划本来就想进一步的学习机器学习，刚好遇上CSDN21天学习挑战赛活动，有人带着学习，岂不美哉！跟大家一起探索深度学习的知识海洋，让日子更难过一些，让假期度日如年，岂不美哉！哈哈哈~~哈哈哈~~额（开玩笑）。接下来，我将创作九篇关于深度学习的学习笔记分享，从入门到入土（开玩笑）的学习方法，每一周三篇笔记和经验分享，第一期打卡！学习计划1，学习目标A、配置深度学
猿童学·2022-08-06 07:54

tensorflow中同时两个损失函数_深度学习TensorFlow笔记——损失函数

1.损失函数---------经典损失函数--------交叉熵：交叉熵刻画了两个概率分布之间的距离，它是分类问题中使用比较广的一种损失函数。通过q来表示p的交叉熵为：Softmax将神经网络前向传播得到的结果变成概率分布，原始神经网络的输出被用作置信度来生成新的输出，而新的输出满足概率分布的所有要求。交叉熵函数不是对称的，H(p，q)！=H(q，p)，他刻画的是通过概率分布q来表达概率分布p的困
云海天狼·2022-07-25 09:43

深度学习tensorflow之softmax（二）手写数字识别底层实现

数据集MNISET手写数字数据集代码'''手写数字识别结构：x（m*784）->（784*512）隐层（512*10）->y(m*10)'''importtensorflowastfimportrandomfrommatplotlibimportpyplotaspltfromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_data#设置随机种子，保证每
繁华三千东流水·2022-07-23 17:39

深度学习tensorflow之softmax（一）手写数字识别

代码实现importtensorflowastfimportrandomfrommatplotlibimportpyplotaspltfromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_data#确定随机种子保证每次运行结果一致tf.set_random_seed(1)#读取mnist数据mnist=input_data.read_data_set
繁华三千东流水·2022-07-23 17:09

python深度学习tensorflow训练好的模型进行图像分类

目录正文随机找一张图片读取图片进行分类识别最后输出正文谷歌在大型图像数据库ImageNet上训练好了一个Inception-v3模型，这个模型我们可以直接用来进来图像分类。下载链接:https://pan.baidu.com/s/1XGfwYer5pIEDkpM3nM6o2A提取码:hu66下载完解压后，得到几个文件：其中classify_image_graph_def.pb文件就是训练好的Inc
·2022-06-29 18:03

python深度学习tensorflow1.0参数和特征提取

目录tf.trainable_variables()提取训练参数具体实例tf.trainable_variables()提取训练参数在tf中，参与训练的参数可用tf.trainable_variables()提取出来，如：#取出所有参与训练的参数params=tf.trainable_variables()print("Trainablevariables:--------------------
·2022-06-29 18:31

python深度学习tensorflow1.0参数初始化initializer

目录正文所有初始化方法定义1、tf.constant_initializer()2、tf.truncated_normal_initializer()3、tf.random_normal_initializer()4、random_uniform_initializer=RandomUniform()5、tf.uniform_unit_scaling_initializer()6、tf.varia
·2022-06-29 18:30

python深度学习tensorflow实例数据下载与读取

目录一、mnist数据二、CSV数据三、cifar10数据一、mnist数据深度学习的入门实例，一般就是mnist手写数字分类识别，因此我们应该先下载这个数据集。tensorflow提供一个input_data.py文件，专门用于下载mnist数据，我们直接调用就可以了，代码如下：importtensorflow.examples.tutorials.mnist.input_datamnist=i
·2022-06-29 18:27

python深度学习tensorflow卷积层示例教程

目录一、旧版本（1.0以下）的卷积函数：tf.nn.conv2d参数：二、1.0版本中的卷积函数:tf.layers.conv2d定义参数：示例更复杂一点的一、旧版本（1.0以下）的卷积函数：tf.nn.conv2d在tf1.0中，对卷积层重新进行了封装，比原来版本的卷积层有了很大的简化。conv2d(input,filter,strides,padding,use_cudnn_on_gpu=No
·2022-06-29 18:57

python深度学习tensorflow入门基础教程示例

目录正文1、编辑器2、常量3、变量4、占位符5、图(graph)例子1：helloworld例子2：加法和乘法例子3：矩阵乘法正文TensorFlow用张量这种数据结构来表示所有的数据。用一阶张量来表示向量，如：v=[1.2,2.3,3.5]，如二阶张量表示矩阵，如：m=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]，可以看成是方括号嵌套的层数。1、编辑器编写tensorflow代码，实际上就
·2022-06-29 16:15

python深度学习tensorflow安装调试教程

目录正文一、安装anaconda二、安装tensorflow三、调试正文用过一段时间的caffe后，对caffe有两点感受：1、速度确实快;2、太不灵活了。深度学习技术一直在发展，但是caffe的更新跟不上进度，也许是维护团队的关系：CAFFE团队成员都是业余时间在维护和更新。导致的结果就是很多新的技术在caffe里用不了，比如RNN,LSTM，batch-norm等。当然这些现在也算是旧的东西了
·2022-06-29 16:33

linux下 安装anaconda NVIDIA显卡驱动 cuda cudnn tensorflow-gpu 线上和线下安装！

TensorFlow官方安装链接：https://tensorflow.google.cn/install/install_linux本文是我本人在装机学习深度学习tensorflow过程中的一些经验，
Shawn.Leung·2022-06-19 07:19

黑马程序员3天带你玩转Python深度学习TensorFlow框架学习笔记

文章目录1、深度学习的介绍1.1、深度学习与机器学习的区别1.2、深度学习的应用场景1.3、深度学习框架介绍2、TensorFlow2.1、初始TensorFlow2.2、图2.3、会话2.4、张量2.4.1、定义2.4.2、创建张量2.4.3、张量的变换2.5、变量OP2.5.1创建变量2.5.2、修改变量的命名空间2.6、高级API2.6.1、其他基础API2.6.2、高级API2.7、案例：
曾桂花酒同少年游·2022-06-07 07:32

有用学习资料推荐——深度学习、迁移学习入门等（共勉！！！）

TensorFlow安装由于处理器很老出现问题——动态链接库(DLL)初始化例程失败：动态链接库(DLL)初始化例程失败深度学习TensorFlow快速入门（书籍）推荐（讲的很细，从基础讲起；刚入门如果能够耐心研究的话对自己以后看代码
小小飞在路上·2022-04-24 14:49

全网最详细的深度学习pytorch-gpu环境配置

tensorflow教程：全网最详细的深度学习tensorflow-gpu环境配置_惜洛-Jankin的博客-CSD
惜洛-Jankin·2022-04-24 07:30

吴裕雄--天生自然 神经网络人工智能项目：基于深度学习TensorFlow框架的图像分类与目标跟踪报告...

目录1.概述11.1项目背景1客户端3DistributedMaster3WorkerService5KernelImplements6技术栈7一、神经网络的实现过程8二、前向传播8三、后向传播10四、搭建神经网络的过程11神经网络优化121、神经元模型：122、激活函数133、神经网络的复杂度134、神经网络的层数135、神经网络待优化的参数14神经网络优化问题141、损失函数（loss）142
weixin_30564785·2022-04-11 07:15

全网最详细的深度学习tensorflow-gpu环境配置

学习深度学习第一步就是环境的配置，相信很多小伙伴已经被什么anaconda，tensorflow，Pytorch，cuda这些东西搞得晕头转向，今天带大家详细配置深度学习的环境，这一篇准要教书tensorflow框架的配置。本文配置的为tensorflow-gpu-2.3.0，cpu也适用。pytorch教程：全网最详细的深度学习pytorch-gpu环境配置_惜洛-Jankin的博客-CSDN博
惜洛-Jankin·2022-04-04 07:52

人工智能-深度学习Tensorflow2.0-python

Windowsx86-64executableinstallerpython-3.8.0-amd64.exe建议使用virtualenv实现多个版本Python共存使用镜像源很简单，用-i指定就行了：sudopipinstall-ihttps://pypi.douban.com/simple/saltTesting卸载pipuninstalldjango常用的参数有：-p：指定一个版本python
amingMM·2022-04-04 07:21

深度学习Tensorflow相关书籍推荐和PDF下载

1.机器学习入门经典《统计学习方法》pdf下载链接:https://pan.baidu.com/s/1o99BsV4密码:b2ul2.周志华的《机器学习》pdf下载链接:https://pan.baidu.com/s/1htFmlM0密码:fx8y3.《数学之美》吴军博士著pdf下载链接:https://pan.baidu.com/s/1mjG0ZsW密码:4wtq4.Tensorflow实战Go
baihualinxin·2022-02-18 13:05

2019-10-31

深度学习Tensorflow在取名字时可以与命名空间重名。
Dicondor·2022-02-13 14:04

python深度学习tensorflow和fme结合，实现档案扫描件数据自动分类

文章目录前言一、深度学习基础知识简介1、什么是深度学习2、深度学习的原理3、深度学习应用场景二、深度学习环境搭建1.深度学习库的安装2.CUDA和对应版本的cudnn下载三、实战教学1.基础数据集的准备2、图片数据集转换为可训练数据集3、模型搭建4、模型初始化和模型训练以及模型保存5、模型再优化6、使用模型进行预测总结前言之前我发过一遍用fme调用谷歌的汉字识别库来实现扫描件分类的文章，虽然能减少
努力的悟空·2021-11-14 23:28

python深度学习TensorFlow神经网络模型的保存和读取

目录之前的笔记里实现了softmax回归分类、简单的含有一个隐层的神经网络、卷积神经网络等等，但是这些代码在训练完成之后就直接退出了，并没有将训练得到的模型保存下来方便下次直接使用。为了让训练结果可以复用，需要将训练好的神经网络模型持久化，这就是这篇笔记里要写的东西。TensorFlow提供了一个非常简单的API，即tf.train.Saver类来保存和还原一个神经网络模型。下面代码给出了保存Te
·2021-11-04 10:21

Python深度学习TensorFlow神经网络基础概括

目录一、基础理论1、TensorFlow2、TensorFlow过程1、构建图阶段2、执行图阶段（会话）二、TensorFlow实例（执行加法）1、构造静态图1-1、创建数据（张量）1-2、创建操作（节点）2、会话（执行）API：普通执行fetches（多参数执行）feed_dict（参数补充）总代码一、基础理论1、TensorFlowtensor：张量（数据）flow：流动Tensor-Flow
·2021-10-16 23:52

深度学习TensorFlow1

1：TensorFlow特点：1：高度灵活：不仅可以用来作神经网络算法研究，也可以用来作普通机器学习算法，甚至是只要把计算表示成数据流图，都可以用TensorFlow。2：语言多样：基于C++实现，使用python封装。3：设备支持：允许GPU和CPU上计算分布。4：可视化：TensorBoard支持五种可视化：标量，图片，音频，直方图，计算图。2：Tensorflow结构分析TensorFlow
小k加油加油加油·2021-07-02 22:40

MOOC网神经网络与深度学习TensorFlow实践7——人工神经网络（2）

人工神经网络（2）小批量梯度下降法梯度下降法的优化keras和tf.kerasSequential模型history属性：Sequential模型实现手写数字识别可运行：importtensorflowastfimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimporttensorflow.kerasmnist=tf.keras.datasets.mnist(
123梦野·2021-06-24 15:51

MOOC网神经网络与深度学习TensorFlow实践6——分类问题、人工神经网络（1）

分类问题逻辑回归交叉熵损失函数是凸函数，不会出现局部最优解的问题，同时也满足在损失较大时下降比较快，损失较小时下降比较慢的情况。相同准确率的模型也会有较大的差别，用准确率评价模型好坏存在误差，而使用交叉熵损失函数评价模型会得到较为准确的结果。实现一元逻辑回归线性分类器实现多元逻辑回归多分类问题人工神经网络神经元与感知机感知机是指用一条线性方程分割两个类别，通过使标签在线性方程的一边，不断调整权重，
123梦野·2021-06-23 17:45

MOOC网神经网络与深度学习TensorFlow实践4——回归问题

回归问题机器学习基础一元线性回归解析法实现一元线性回归多元线性回归解析法实现多元线性回归三维模型可视化
123梦野·2021-06-22 16:23

MOOC网神经网络与深度学习TensorFlow实践3——数字图像处理、TensorFlow基础

数字图像处理数字图像基本概念pillow图像处理库手写数字数据集MNISTTensorFlow基础TensorFlow2.0特性创建张量维度变换部分采样张量运算
123梦野·2021-06-21 16:05

MOOC网神经网络与深度学习TensorFlow实践1——TensorFlow简介、python语言基础

TensorFlow简介TensorFlow环境的安装和使用使用清华镜像的提示更改condapython包源创建新的虚拟环境，在环境的交互界面用pip安装各种包。python语言基础
123梦野·2021-06-18 15:57

使用深度学习TensorFlow框架进行图片识别

ApsaraClouder大数据专项技能认证：使用深度学习TensorFlow框架进行图片识别本认证系统的介绍了深度学习的一些基础知识，以及Tensorflow的工作原理。
云计算小百科·2021-05-04 13:12

黑马程序员3天玩转Python深度学习tensorflow（第一天）

文章目录一、深度学习的介绍1.1深度学习与机器学习的区别1.1.1特征提取方面1.1.2数据量和计算性能要求1.1.3算法代表1.2深度学习的应用场景1.3深度学习框架介绍1.3.1常见深度学习框架对比1.3.2tensorflow的特点1.3.3tensorflow的安装二、tensorflow框架介绍2.1TF数据流图2.1.1案例：tensorflow实现一个加法运算2.2图与TensorB
zdb呀·2021-04-25 17:19

深度学习tensorflow基础mnist

软件架构mnist数据集的识别使用了两个非常小的网络来实现，第一个是最简单的全连接网络，第二个是卷积网络，mnist数据集是入门数据集，所以不需要进行图像增强，或者用生成器读入内存，直接使用简单的fit()命令就可以一次性训练安装教程使用到的主要第三方库有tensorflow1.x，基于TensorFlow的Keras，基础的库包括numpy，matplotlib安装方式也很简答，例如：pipin
·2021-04-14 20:15

记录深度学习TensorFlow2.0的安装

安装步骤Step1anaconda-python3.6.4的安装ANACONDA下载地址ANACONDA安装确认出现库的列表和版本号,说明ANACONDA安装成功啦Step2.1CUDA:V10.0.130的安装CUDA下载地址CUDA安装确认出现nvcc.exe就说明CUDA安装成功啦Step2.2cuDNNv7.5.0的安装cuDNN下载地址cuDNN复制1.解压2.cuda文件夹改名为cud
moonlightpp·2021-04-05 15:41

【深度学习TensorFlow (12)】LSTM、卷积、GRU多种RNN循环神经网络的性能比较

学习自中国大学MOOCTensorFlow学习课程一、循环神经网络RNN的结构神经网络是一个特殊的模型通过数据和标签推导出规则，像函数：但没有考虑输入数据之间的相互联系所以当单词被分为子词时，上下文难以理解单子子词的含义。因此子词出现顺序，对理解单词含义非常重要斐波拉契数列：对应RNN网络：单个循环神经网络的神经元：多个神经元的组合：更多RNN资料：但这个模型有一个问题：就是没办法理解上下文含义,
Geekero·2021-03-01 20:57

【深度学习TensorFlow（六）】GTX960M win10 安装GPU版的TensorFlow2.4

继承自：https://www.jianshu.com/p/0d1c4547d7d2由于最开始以为GTX960M显卡仅仅能支持cuda9.0，但是在2021年1月26日，英伟达非常良心地更新驱动，让GTX960M也支持cuda11了（感谢英伟达！）https://blog.csdn.net/zhw864680355/article/details/90411288https://www.nvidi
Geekero·2021-02-18 22:05

深度学习tensorflow学习笔记

tensorflow1.安装1.1Anaconda安装1.2安装tensorflow1.2.1使用国内清华镜像1.2.2安装tensorflow1.2.3.测试2.安装pycharm3.Tensor3.1如何创建一个张量3.1.1指定值张量生成3.1.2随机张量生成3.1.3`常用函数`3.1.4数学运算函数3.1.5数据与标签配对3.1.6求导函数3.1.7枚举函数3.1.8独热编码3.1.9`
只会收藏他人资料的卑微嘎·2021-02-17 09:05
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