学习自：-https://mp.weixin.qq.com/s/E7wL2UgsJ3qAEK1cTZWatQhttps://blog.csdn.net/qq_34087914/article/details/108593764https://tensorflow.google.cn/install/source_windowshttps://www.jianshu.com/p/aafd880338

cifar10_input.py文件里还有个功能强大的函数——distorted_inputs，可以在代码中找到其实现。它是针对train数据的，对train数据进行了变形处理，起了一个数据增广的作用。在数据集比较小、数据量远远不够的情况下，可以对图片进行翻转、随机剪切等操作以增加数据，制作出更多的样本，提高对图片的利用率。该函数的核心代码如下： #Randomlycropa[height,wid

更多深度之眼学习笔记，深度学习之Tensorflow框架老师个人笔记：https://github.com/hecongqing/TensorFlow2.0-Notes后期会增加更多实战代码项目，欢迎持续关注star官方代码文件：https://github.com/JansonYuan/TensorFlow-Camp1.tensorflow2.0环境安装-windows,20200902完成

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。

一、背景：我们建立了10个CNN模型，然后我们又写了一个预测类Predict，这个类会从已经保存好的模型restore恢复相应的图结构以及模型参数。然后我们会创建10个Predict的对象Instance，每个Instance负责一个模型的预测。再者，我们有个NLP服务，比如要加keras训练的句子分类，还有深度相似度模型。那么有两个模型同时在该进程里。这样会出错。类似于出现ValueError:

深度学习Tensorflow向量召回原理工程实现*facebookfaiss*microsoftsptag开发运维*c++*python*shell*java*调试工具分布式技术原理paxos工程框架zookeeperhdfs

Tensorflow基础Tensorflow基础Tensorflow系统架构数据流图Tensorflow基本概念张量算子计算图会话常量Tensorflow基础Tensorflow系统架构.Client:多语言的编程环境·DistributedMaster从计算图中反向遍历，找到所依赖的最小子图，再把最小子图分割成子图片段派发给WorkerService。随后WorkerService启动子图片段的

Tensorflow基础Tensorflow基础Tensorflow基本概念变量占位符实现数据流图及可视化Tensorflow基础Tensorflow基本概念变量1、Tensorflow中变量的使用其具体格式为：tf.Variable(initial_value=None,trainable=True,collections=None,validate_shape=True,caching_dev

Tensorflow基础Tensorflow基础Tensorflow基本概念Tensorflow分布式Tensorflow基础Tensorflow基本概念Tensorflow分布式TensorFlow的分布式有几种模型，具体有In-graphreplication、Between-graphreplication这两种模型。In-graph的含义是在图内，可理解为一个计算图。此时如何实现分布式并行

参考博客：《参考博客一》《参考博客二》《MNIST代码理解》所需环境：已安装opencv环境下载好MNIST数据集pycharm一些库的安装实现效果：这是手写的两个字，进行opencv二值化处理后，得到两张28*28像素的图片，即可进行识别。进行代码二处理后的数字3图片：然后将此图片进行预测即可得出结果。代码一：前向传播，进行模型训练，训练完成后会在电脑桌面自动生成4个文件，这4个文件就是训练好的

人工智能首先要简单区别几个概念：人工智能，机器学习，深度学习，神经网络。这几个词应该是出现的最为频繁的，但是他们有什么区别呢？人工智能：人类通过直觉可以解决的问题，如：自然语言理解，图像识别，语音识别等，计算机很难解决，而人工智能就是要解决这类问题。机器学习：机器学习是一种能够赋予机器学习的能力以此让它完成直接编程无法完成的功能的方法。但从实践的意义上来说，机器学习是一种通过利用数据，训练出模型，

支持原文http://shuaizhang.tech/2016/12/10/Tensorflow-Tutorial-4-DNNClassifier/DNNClassifier从前面的例子可以看出，用Tensorflow在实现深度学习的时候，我们需要实现每一层的细节，对于一些通用的功能来说，很多代码其实是可以重用的。谷歌当然知道这个问题，于是tensorflow有一个更高层次的API—tf.cont

版权说明:浙江财经大学专业实践深度学习tensorflow——齐峰单变量线性回归目录1单变量线性回归2使用Tensorflow进行算法设计与训练的核心步骤3有监督机器学习过程示意图4Tensorflow

上一篇博客介绍了如何把自己的一般数据放进去txt文件并读取训练全连接神经网络（多层感知机），但是如何把自己的图像数据投入到神经网络中做训练呢，当然，可以把图像写入到txt文件中，然后做reshape，这种方法效率太低，操作复杂，并且内存占用率太高。所以本篇博客介绍如何把自己的图像数据转成tensorflow平台标注的tfrecords格式，并读取tfrecords数据。下一篇博客介绍如何使用tfr

文章目录深度学习TensorFlow介绍TensorFlow计算模型——计算图TensorFlow数据模型——张量（tf.Tensor）TensorFlow运行模型——会话（session）变量（tf.Variable

（1)tf.zeros(shape,dtype=tf.float32,name=None)创建一个所有参数都为0的tensor对象，返回数据类型为dtype，维度为shape的tensor,所有参数均为0（2）tf.zeros_like(tensor,dtype=None,name=None)给定一个tensor,该方法会返回一个类似该tensor的dtype与维度的对象（3）tf.ones(sh

浙江财经大学专业实践深度学习tensorflow——阳诚砖tensorflow_inception_graph.pb链接：https://pan.baidu.com/s/1IbgQFAuqnGNjRQJGKDDOiA

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浙江财经大学专业实践深度学习tensorflow——阳诚砖1.案例描述使用卷积神经网络对CIFAR-10数据集进行分类2.CIFAR-10数据集2.1下载CIFAR-10数据集importurllib.requestimportosimporttarfileimportosos.environ

环境依赖python3.5/python3.6tensorflow1.14.0keras2.3.1opencv3.4.91.烧录Ubuntu16.04固件烧录平台及所需工具win10DriverAssitant_v4.5Androidtoolv2.65FIREFLY-RK3399-UBUNTU16.04-GPT-20190403-1019.img(Ubuntu16.04镜像)烧写步骤详见RK339

本次课程由我们大数据专家杨老师亲自授课，杨老师从深度学习Tensorflow的简介背景开始讲起

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深度学习TensorFlowObjectDetectionAPI训练自己的模型时—本人踩过的坑（报错总结）第四篇2019.6.10今日收获问题：ModuleNotFoundError:Nomodulenamed'pycocotools

节选自《深度学习TensorFlow.js：浏览器实战篇》第八章，已获授权。在前面的章节，我们讨论了各种JavaScript概念和运行在浏览器上的各种深度学习框架。

今天我们来做一个有趣的事情，识别“社会人”，我们现在就准备用tensorflowobjectdetectapi来检测它代码仓库：https://github.com/sanfooh/tensorflow_object_detection_api_demo标注工具：https://github.com/sanfooh/quick_yolo2_label_tool视频教程：https://edu.cs

真的让人工智能火起来的事件就是李世石和阿法狗对战了。最后结果是阿法狗胜利。后来柯洁也去对战了，也输了。结果不说了。我就顺便描述一下，阿法狗吧。第一版的阿法狗，是通过学习人类的棋谱，学了很多之后，它就大概知道人会怎么下去了。简单的说法就是因为它已经学会了人类的一些优秀的棋谱了，记在大脑里面。之后，你在下棋的时候，它就对照之前人类的棋谱，找到最合适的下法。属于人类里面的集大成者，而且它不会忘记，不会出

3.8多层感知机xiaoyao动手学深度学习tensorflow2前面学习了线性回归和softmax回归在内的单层神经网络。然而深度学习主要关注多层模型。

图像分类数据集（Fashion-MNIST）xiaoyao动手学深度学习tensorflow2.1.0在介绍softmax回归的实现前先引入一个多类图像分类数据集。

softmax回归的从零开始实现xiaoyao动手学深度学习tensorflow2.1.0这一节我们来动手实现softmax回归。首先导入本节实现所需的包或模块。

softmax回归简洁实现xiaoyao动手学深度学习tensorflow2importtensorflowastffromtensorflowimportkerasprint(tf.

本节的内容主要是将数处理成tfrecord的格式，然后送进网络进行训练。准备数据首先使用代码data_convert.py将图片转化为tfrecord的格式代码如下：我们需要将数据放在同一目录下的pic文件里面，包含训练集，验证集，文件结构如下：#coding:utf-8from__future__importabsolute_importimportargparseimportosimportl

深度学习Tensorflow生产环境部署（下·模型部署篇）前一篇讲过环境的部署篇，这一次就讲讲从代码角度如何导出pb模型，如何进行服务调用。

最近在研究TensorflowServing生产环境部署，尤其是在做服务器GPU环境部署时，遇到了不少坑。特意总结一下，当做前车之鉴。1系统背景系统是ubuntu16.04ubuntu@ubuntu:/usr/bin$cat/etc/issueUbuntu16.04.5LTS\n\l或者ubuntu@ubuntu:/usr/bin$uname-m&&cat/etc/*releasex86_64DI

1、显卡驱动安装我笔记本电脑的独立显卡是860m，安装好Ubuntu之后，可以通过Ubuntu自带的AdditionalDrivers来安装独立显卡驱动（可能驱动不是最新的，但是是系统认为最匹配的，暂且就用这种驱动吧）step1:安装好Ubuntu首先对系统进行update和upgrade，否则直接装驱动会出错，具体命令如下：sudoapt-getupdatesudoapt-getupgrades

1.ubuntu镜像源准备（防止下载过慢）：参考博文：http://www.cnblogs.com/top5/archive/2009/10/07/1578815.html步骤如下：首先，备份一下ubuntu12.10原来的源地址列表文件sudocp/etc/apt/sources.list/etc/apt/sources.list.old然后进行修改sudogedit/etc/apt/sourc

目录深度学习TensorFlow环境配置及pycharm安装和使用目录使用pip安装1安装pip2安装仅支持cpu的TensorFlowupgrade至最新版本3安装cuda80cudnn51104安装

TensorFlow是谷歌开源的主流深度学习框架，目前已在谷歌、优步、京东、小米等科技公司广泛应用。本课程使用TensorFlow框架作为深度学习入门，使学员以最快、最有效的方式上手TensorFlow和深度学习。2018年3月22日-3月23日，培训中心举办了“深度学习-基于Tensorflow的实战”的公开课，帮助学员走进这个最新、最火的人工智能领域。大数据专家杨教授介绍基于TensorFlo

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NVIDIA显卡驱动安装注意点：系统安装时一定要选择nofreeManjaro系统安装显卡比较简单，它有一个命令sudomhwd-a[pciorusbconnection][freeornonfreedrivers]0300其中-a:自动检测和安装合适的显卡驱动[pciorusb]:为通过PCI或者USB连接的设置安装驱动[freeornonfree]:安装免费或者非免费的驱动0300:确认即将安

本人作为从今年1月份才刚开始在虚拟机上接触ubuntu系统的菜鸟，终于也成功总结出了ubuntu下怎么配置深度学习tensorflow环境的一套方法。

为了训练maskR-CNN这个网络，我决定用我的1660super显卡玩一玩，但是又不想装双系统，所以只能尝试在windows10下搭配环境了。前面两篇文章已经把重要的讲了，tensorflow-gpu和keras-gpu也都完美了，本来打算今天runmaskR-CNN的，结果发现代码里还用到了scikit-image、imgaug这两个库，然后我就用pipinstall装，也挺顺利的，毕竟我用了

线性回归的简洁实现xiaoyao动手学深度学习tensorflow2.1.0随着深度学习框架的发展，开发深度学习应用变得越来越便利。实践中，我们通常可以用比上一节更简洁的代码来实现同样的模型。

课程目录:15套详细目录:深度学习原理+顶目实战+算法详解+主流框架专题教程第一套：python数据分析和机器学习实战第二套：深度学习入门视频课程（上篇）第1章深度学习必备基础知识点{1-1深度学习与人工智能简介11：271-2计算机视觉面临挑战与常规套路09：401-3用K近邻来进行图像分类10：011-4超参数与交叉验证10：311-5线性分类09：341-6损失函数09：181-7正则化惩罚

日期：2020.03.17资料：《深度学习之Tensorflow工程化项目实战》章节：第四章代码分析：**·**实例4.1：line17：yieldtrain_X,train_Y分析：yield的加入使得函数与类变为可迭代的对象**·**实例4.3：line23：filename_path=os.sep.join([dirpath,filename])分析：os.sep.join()，相较于os.

文章目录深度学习Tensorflow工程化项目实战第一章学习准备第二章开发环境第三章简单的AI实例的调用实例3.1：用AI模型识别图像是桌子、猫、狗，还是其他第四章用TensorFlow制作自己的数据集

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最近在试着使用pyqt5，将tensorflow.keras模型打包成EXE应用程序，这样就比较方便的以界面形式展示给他人。下面是我写的一个非常简陋的pyqt5界面。功能：以按钮+对话框形式加载keras的h5模型和任意一张验证集图像，实现预测分类结果。现在问题来了，虽然这是一个简单的界面，实现的功能也很简单。但是，这个界面通过pyinstaller打包之后，竟然足足有890MB！！！而我的ker

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最近新入手RTX2060笔记本一台,尝试装win10+ubuntu16.04双系统,并且在ubuntu16.04系统中搭建深度学习TensorFlow环境。