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TF2.0
TF2.0
及2.1运行程序出错:Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN failed to init..
TensorFlow2.1.0-GPU出错:Failedtogetconvolutionalgorithm使用
TF2.0
或2.1。
ciciph
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2020-07-11 03:02
TF2.0
深度学习实战(六):搭建GoogLeNet卷积神经网络
写在前面:大家好!我是【AI菌】,一枚爱弹吉他的程序员。我热爱AI、热爱分享、热爱开源!这博客是我对学习的一点总结与记录。如果您也对深度学习、机器视觉、算法、Python、C++感兴趣,可以关注我的动态,我们一起学习,一起进步~我的博客地址为:【AI菌】的博客我的Github项目地址是:【AI菌】的Github本教程会持续更新,如果对您有帮助的话,欢迎star收藏~前言: 本专栏将分享我从零开始
AI 菌
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2020-07-10 19:51
深度学习->图像分类与识别
TF2.0
深度学习实战(三):搭建LeNet-5卷积神经网络
写在前面:大家好!我是【AI菌】,一枚爱弹吉他的程序员。我热爱AI、热爱分享、热爱开源!这博客是我对学习的一点总结与记录。如果您也对深度学习、机器视觉、算法、Python、C++感兴趣,可以关注我的动态,我们一起学习,一起进步~我的博客地址为:【AI菌】的博客我的Github项目地址是:【AI菌】的Github本教程会持续更新,如果对您有帮助的话,欢迎star收藏~目录一、LeNet-5简介二、M
AI 菌
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2020-07-10 19:51
深度学习->图像分类与识别
TensorFlow2 初级教程(1):快速入门
如果您也对深度学习、机器视觉、数据结构与算法、编程等感兴趣,可以关注我的动态,我们一起学习,一起进步~我的博客地址为:【AI菌】的博客我的Github项目地址是:【AI菌】的Github前言:在上一个专栏【
TF2.0
AI 菌
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2020-07-10 15:54
TF2.0
深度学习实战(五):搭建VGG系列卷积神经网络
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AI 菌
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2020-07-10 15:53
深度学习->图像分类与识别
TF2.0
深度学习实战(四):搭建AlexNet卷积神经网络
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AI 菌
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2020-07-10 15:53
深度学习->图像分类与识别
ERROR: Cannot determine archive format of /tmp/pip-req-build-2uc6o_he 解决方案
1.问题处理当我们更换镜像源进行pip安装时,可能会出现报错:ERROR:Cannotdeterminearchiveformatof:XXXXXXXXXX比如我刚开始安装
tf2.0
:pipinstallhttps
AI 菌
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2020-07-10 15:26
环境配置与搭建
python
pip
人工智能
TF2.0
深度学习实战(一):分类问题之手写数字识别
写在前面:大家好!我是【AI菌】,一枚爱弹吉他的程序员。我热爱AI、热爱分享、热爱开源!这博客是我对学习的一点总结与记录。如果您也对深度学习、机器视觉、算法、Python、C++感兴趣,可以关注我的动态,我们一起学习,一起进步~我的博客地址为:【AI菌】的博客我的Github项目地址是:【AI菌】的Github本教程会持续更新,如果对您有帮助的话,欢迎star收藏~前言:当你在芸芸博客之中看到《T
AI 菌
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2020-07-10 12:48
深度学习->图像分类与识别
【NLP】文本分类TextRNN
一、理论二、代码TextRNN(
tf2.0
实现,主要使用其中的keras包)run.pymodel=MyModel(config)model.build(input_shape=(None,sentence_len
h
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2020-07-09 22:45
NLP
tensorflow-gpu2.0.0 安装配置辛酸史(显卡GTX1650)
最近重装了anaconda环境,想着tensorflow升级下,用
tf2.0
的版本,但想不到的是简直装到怀疑人生,经过一系列折腾,中间有的步骤忘记了,现在总结下最后配置OK可以用的过程。
xcj~
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2020-07-09 04:16
python
Win10系统+anaconda环境下安装tensorflow2.0(GPU)详细版
1.安装CUDN10.0必须安装10.0版本的,
tf2.0
只适合10.0版本的,其他的不行。我安装
逆着tensor
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2020-07-08 22:28
tensorflow2.0学习
(Github搬砖)动手学深度学习(
TF2.0
版)-3.11 模型选择、欠拟合和过拟合
3.11模型选择、欠拟合和过拟合在前几节基于Fashion-MNIST数据集的实验中,我们评价了机器学习模型在训练数据集和测试数据集上的表现。如果你改变过实验中的模型结构或者超参数,你也许发现了:当模型在训练数据集上更准确时,它在测试数据集上却不一定更准确。这是为什么呢?3.11.1训练误差和泛化误差在解释上述现象之前,我们需要区分训练误差(trainingerror)和泛化误差(generali
Pteromyini
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2020-07-08 21:29
tf2.0
中metrics原理
2020/4/5代码更新:之前的F1代码在分布式训练过程中有问题,但问题不是出在我的metrics没有考虑分布式上(事实上,keras.metrics.Metric这个抽象类已经替我们考虑好了分布式的问题),而是代码写错了,正确的如下:classF1_score(keras.metrics.Metric):def__init__(self,thresholds=0.5,name='f1',**kw
xk-wang
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2020-07-08 01:59
细节
tensorflow models 工程解析
项目地址:https://github.com/tensorflow/models下面列表中的是否支持
tf2.0
来源于https://github.com/tensorflow/models/commit
zhqh100
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2020-07-06 13:41
TensorFlow
python
fashion_mnist 数据集
tf2.0
练习--带详细注释
importosos.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'importtensorflowastffromtensorflowimportkerasfromtensorflow.kerasimportdatasets,layers,optimizers,Sequential,metrics#datasets:用于数据集管理layers.Dense:用于构建全连接层
鸣人的道
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2020-07-06 05:28
学习总结
(Github搬砖)动手学深度学习(
TF2.0
版)-3.5 图像分类数据集(Fashion-MNIST)
3.5.图像分类数据集(Fashion-MNIST)在介绍softmax回归的实现前我们先引入一个多类图像分类数据集。它将在后面的章节中被多次使用,以方便我们观察比较算法之间在模型精度和计算效率上的区别。图像分类数据集中最常用的是手写数字识别数据集MNIST[1]。但大部分模型在MNIST上的分类精度都超过了95%。为了更直观地观察算法之间的差异,我们将使用一个图像内容更加复杂的数据集Fashio
Pteromyini
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2020-07-06 05:45
狗的品种识别实战(
tf2.0
)
在深度学习之猫VS狗中,学习了猫和狗识别的分类算法,这能很好的区分猫和狗,那如果我们想做猫的品种识别或者狗的品种识别呢?比如给一只狗的图片,我们想知道它属于斗牛犬,还是柯基,还是中华田园犬? 很容易想到,用猫狗识别的网络肯定过于简单了,因为猫和狗的特征区别较大,所以网络层次不用很深也可以实现,但是同样是狗的种类,可能有的品种之间特征区别较小,所以我们需要更深层的网络来进行特征提取。所以我感觉
CreateBig
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2020-07-06 04:39
python
深度学习
Ubuntu 18.04安装Docker版本的TensorFlow 2.0
2.1pip升级
TF2.0
要求pip必须>19.0.所以需要升级pipinstall--upgradepip#如果遇到错误,ImportError:cannotimportname'main',可用下面的命令解决
csfreebird
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2020-07-05 11:52
AI
【
TF2.0
】【笔记】神经网络小结
文章目录神经网络感知机全连接层神经网络优化目标激活函数SigmoidReLULeakyReLUTanh输出层的设计普通实数空间[0,1][0,1]和为1[-1,1]误差计算均方差交叉熵神经网络的类型卷积神经网络循环神经网络注意力(机制)网络图神经网络油耗预测实战神经网络感知机感知机Perceptron感知机的偏置bias感知机的权重weight感知机的净活性值zNetActivation净活性值带
Samanii
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2020-07-04 23:51
TF2.0
动手学深度学习
TF2.0
第七课: 模型训练和参数调节技巧
模型结构的改变和超参数调节技巧训练误差和泛化误差通俗解释:训练误差就是由训练集上表现出的误差,而泛化误差为测试集上表现出的误差.由于训练误差是在训练集上通过最小化训练误差不断迭代得到的,所以训练误差的期望<=泛化误差的期望.所以训练集上的模型表现一般会优于测试集上的表现.因此,一味地降低训练误差并不意味着泛化误差一定会降低.机器学习模型应关注降低泛化误差!1.模型的选择通常需要评估若干候选模型的表
爱发呆de白菜头
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2020-07-01 03:30
机器学习
TensorFlow2学习25、
TF2.0
使用YoloV3
一、说明本文学习资源来自Github开源项目:https://github.com/breadbread1984/YOLOv3-tf2.0由于条件限制,本文部分内容我没有实际运行测试。本文摘选注释部分功能代码,完整项目代码可到开源地址获取。二、代码实现1.训练COCO数据集下载COCO数据集download_dataset.py#!/usr/bin/python3importtensorflow_
谢厂节_编程圈
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2020-06-30 04:16
TensorFlow
TF2.0
中使用Tensorflow Hub实现迁移学习
pipinstalltensorflow-hubcondainstalltensorflow-hub2.官网上的信息更新不及时,gitbub上的比较新,地址:https://github.com/tensorflow/hubtf-hub在tf1和tf2中的使用方式不同,在
tf2.0
xuecheng8194
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2020-06-30 03:12
RNN在
TF2.0
中的实现方法略览
神经翻译笔记4扩展a第二部分.RNN在
TF2.0
中的实现方法略览文章目录神经翻译笔记4扩展a第二部分.RNN在
TF2.0
中的实现方法略览相关基类`tf.keras.layers.Layer``recurrent.DropoutRNNCellMixin
TimsonShi
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2020-06-29 23:17
神经翻译笔记
TF2.0
深度学习实战(八):搭建DenseNet稠密神经网络
写在前面:大家好!我是【AI菌】,一枚爱弹吉他的程序员。我热爱AI、热爱分享、热爱开源!这博客是我对学习的一点总结与思考。如果您也对深度学习、机器视觉、算法、Python、C++感兴趣,可以关注我的动态,我们一起学习,一起进步~我的博客地址为:【AI菌】的博客我的Github项目地址是:【AI菌】的Github前言: 本专栏将分享我从零开始搭建神经网络的学习过程,注重理论与实战相结合,力争打造最
AI 菌
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2020-06-29 19:38
深度学习->图像分类与识别
TF2.0
深度学习实战(七):手撕深度残差网络ResNet
写在前面:大家好!我是【AI菌】,一枚爱弹吉他的程序员。我热爱AI、热爱分享、热爱开源!这博客是我对学习的一点总结与记录。如果您也对深度学习、机器视觉、算法、Python、C++感兴趣,可以关注我的动态,我们一起学习,一起进步~我的博客地址为:【AI菌】的博客我的Github项目地址是:【AI菌】的Github本教程会持续更新,如果对您有帮助的话,欢迎star收藏~前言: 本专栏将分享我从零开始
AI 菌
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2020-06-29 19:38
深度学习->图像分类与识别
《动手学深度学习》
TF2.0
实现
本项目将《动手学深度学习》原书中MXNet代码实现改为TensorFlow2.0实现。经过我的导师咨询李沐老师,这个项目的实施已得到李沐老师的同意。原书作者:阿斯顿·张、李沐、扎卡里C.立顿、亚历山大J.斯莫拉以及其他社区贡献者,GitHub地址:https://github.com/d2l-ai/d2l-zh此书的中、英版本存在一些不同,本项目主要针对此书的中文版进行TensorFlow2.0重
布客飞龙
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2020-06-29 19:03
tensorflow
tensorflow 读取文件夹图片(
tf2.0
)
tensorflow读取文件夹图片(
tf2.0
)资源路径:链接:https://pan.baidu.com/s/1aX-PjuubzPfY6-6nG3ayIg提取码:jhk1importosimporttensorflowastffrommatplotlibimportpyplotaspltimportnumpyasnpfromsklearn.utilsimportshuffle
廷益--飞鸟
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2020-06-29 16:58
TensorFlow
tensorflow2.0中,tensor类型数据到pandas的DataFrame类型
tf2.0
中,网络的预测结果往往是tensor(类型)。tensor虽然也有一系列大操作,但是不便导出到excel。有没有一种操作可以将tensor转pandas的DataFrame呢?
一匹老帅
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2020-06-29 13:01
数据处理
windows 下,Anaconda命令总结
版本更新conda版本查看pip版本更新pip版本查看python版本选用python特定版本更新python版本查看TensorFlow版本3.关于环境的操作4.Tensorflow的安装报错4.1.安装
TF2.0
一匹老帅
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2020-06-29 13:01
Numpy实现MNIST手写数字识别(BP、MLP)
环境要求:
TF2.0
(仅仅用于加载数据集)输入格式是一个List(x,y)的格式输入层为784隐藏层为30输出层为10fromtensorflow.keras.datasetsimportmnistimportnumpyasnpimportrandomimporttensorflowdefsigmoid
Always066
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2020-06-29 10:32
杂记
深度学习基础3: 使用 tensorflow2.0 和 sklearn...RandomizeSearchCV进行超参数搜索
目录介绍实现方法总结介绍 本片博客将记录自己如何利用
tf2.0
和skleran对建立的回归模型(用于加利福尼亚房价预测)进行超参数搜索,代码运行于jupyternotebook.实现方法首先导入依赖的库
MyShrimp
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2020-06-29 07:49
深度学习DL_CV
深度学习DL_NLP
【tensorflow2.0教程 常用操作集合系列4】损失函数正则化—
tf2.0
如何解决模型过拟合问题
在tensorflow2.0建模系列教程中,前三节我们用代码演绎了:1如何用
tf2.0
进行自定义层网络的设计(add.weight)2如何用
tf2.0
进行自定义模型的设计(Model)3如何用
tf2.0
AI深度学习算法实战代码解读
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2020-06-28 20:23
深度学习
人工智能技术
tensorflow2.0 rc版使用教程 常用操作集合系列1——Layer自定义层的设计add.weight(w,b权重设置)
自定义层的设计常用操作集合系列2—Model自定义模型的设计常用操作集合系列3—Model自定义模型的训练和参数调优lossgradientoptimizer常用操作集合系列4—损失函数正则化解决模型过拟合常用操作集合系列5:
tf2.0
AI深度学习算法实战代码解读
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2020-06-28 20:20
深度学习
人工智能技术
TensorFlow 2.0+Keras 防坑指南
本文主要记录了一次曲折的使用Keras+TensorFlow2.0的BatchNormalization的踩坑经历,这个坑差点要把
TF2.0
的新特性都毁灭殆尽,如果
weixin_34319640
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2020-06-28 16:46
TF2.0
TensorFlow 2 / 2.0 官方文档中文版
关键字:TF2.0TF2TensorFlow2TensorFlow2.0Python版本:Python3.7文档地址文档地址:TensorFlow2/2.0中文文档Github:Github-tensorflow2-docs知乎专栏:Zhihu-Tensorflow2-docs目录(持续更新)基础-机器学习基础MLbasics图像分类Classifyimages文本分类Classifytext结构
极客兔兔
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2020-06-27 08:19
机器学习
tensorflow2
tf2.0
机器学习
中文文档
TensorFlow 2.0 /
TF2.0
强化学习入门教程实战案例
相关链接知乎专栏机器学习笔试面试题,GithubTensorFlow2.0中文文档,GithubTensorFlow2.0图像识别&强化学习实战,Github一、实战教程之强化学习TensorFlow2.0(九)-强化学习70行代码实战PolicyGradientTensorFlow2.0(八)-强化学习DQN玩转gymMountainCarTensorFlow2.0(七)-强化学习Q-Learn
极客兔兔
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2020-06-27 08:19
机器学习
keras源码全解析
前言做为一个tensorflow的忠实用户,一直对keras有一种‘嫌弃’之情,网上大部分人对keras的评价也是low+灵活性差+慢,直到
tf2.0
决定添加keras的api后,我改变了自己的看法,keras
爱编程真是太好了
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2020-06-27 04:07
深度学习
keras
深度学习框架
动手学深度学习学习笔记
tf2.0
版(4.1 自定义模型)
让我们回顾一下在3.10节(“多层感知机的简洁实现”)一节中含单隐藏层的多层感知机的实现方法。我们首先构造Sequential实例,然后依次添加两个全连接层。其中第一层的输出大小为256,即隐藏层单元个数是256;第二层的输出大小为10,即输出层单元个数是10。我们在上一章的其他节中也使用了Sequential类构造模型。这里我们介绍另外一种基于tf.keras.Model类的模型构造方法:它让模
Zero_to_zero1234
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2020-06-26 15:49
tf2.0
tf2.0之动手学深度学习
Transformer学习总结附
TF2.0
代码实现
Transformer学习总结附
TF2.0
代码实现Transformer1.Transformer详解1.1transformer总体架构1.2输入部分1.3Multi-HeadAttention1.4AddandLayernormalization1.5FeedForward1.6Encoder
yuenobel
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2020-06-26 01:37
自然语言处理
基于Tensorflow2.0和Transformer实现机器翻译代码详解
关于Transformer理论详解及源码实现,参考博主的《Transformer学习总结附
TF2.0
代码实现》文章,本博客以IWSLT2016德英翻译为数据集,基于Tensorflow2.0,详细介绍Transformer
yuenobel
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2020-06-26 01:06
自然语言处理
Tensorflow 2.0 !!!! No module named 'tensorflow.examples.tutorials'解决办法,有用
TensorFlow提供了一个库,可以直接用来自动下载与安装MNIST,见如下代码:代码5-1MNIST数据集(此下为旧版本(tf1.X)的代码,可能不适用,解决办法2是根据旧版代码进行解决,方法1为新版
tf2.0
码奋
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2020-06-26 01:58
Tensorflow2.0学习
Python学习
Tensorflow 2.0 TFrecord的输出与读入
前言最近新建了一个conda环境,搞上了tensorflow2.0(Beat),,,
TF2.0
改变确实很多,比如删除了Session……这对于我等习惯了先建图——再Session执行的人来说,我现在方的雅痞
XBCoder
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2020-06-26 00:22
Tensorflow
TF2.0
GradientTape()类讲解
TF2.0GradientTape类讲解概述用法举个小例子进阶例子拓展升华概述GradientTape()是一个Class,其Methods有batch_jacobian,gradient,jacobian,reset,stop_recording,watch,watched_variables;本文主要介绍其gradientMethod的用法用法tensorflow.GradientTapeAP
Stealers
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2020-06-25 18:39
人工智能
#
TF2.0
API讲解
Tensorflow2.0与Tensorflow1.0的理解
Tensorflow1.x与Tensorflow2.x的理解首先,作者接触过tf1.0和
tf2.0
,结合说明一下!
jak0018
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2020-06-25 12:22
人工智能
Tensorflow2.0学习笔记之一
但是感觉
tf2.0
版本的就很不错,融合了keras,相对来说比较容易上手。所以写下自学
tf2.0
的笔记。难免会有不足或是错误,李姐万岁。
小炮哥哥
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2020-06-25 08:30
【NLP】文本分类TextCNN
一、理论二、代码TextRNN(
tf2.0
实现,主要使用其中的keras包)fromtensorflow.keras.layersimportDense,Embedding,Conv1D,Dropout
h
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2020-06-25 05:11
NLP
TF2.0
学习NOTE5: 探索解析 过拟合/欠拟合
对模型的训练的准确性,会先达到峰值,然后下降.模型训练的目的:使模型能够适用于大部分泛化测试数据,并保持较高的准确率."名词解析""模型数据较少时,使用正则化等技术,限制了模型可以存储的信息的数据量和类型,如果网络只能记住少量模式,那么优化过程将迫使它专注于最突出的模式,这些模式有更好的泛化性"1.过拟合:模型训练时间过长,训练数据较少;2.欠拟合:模型设置不够强大,过度正则化以及无足够长时间训练
爱发呆de白菜头
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2020-06-25 04:23
机器学习
TF2.0
项目实战一:汽车质量检测
1.获取数据集car-evaluation下载链接:https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Car+Evaluation在下载页面有对数据的详细描述,参照数据描述,对数据进行处理.2.对数据进行处理将数据分为7大类要素,其中包括分类结果Result.column_names=['Buying','Maint','Doors','Persons','Lug_b
爱发呆de白菜头
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2020-06-25 04:22
机器学习
深度学习
神经网络
Tensorflow 2.0 目标识别(三)——
TF2.0
安装TF命令,gpu版本:pipinstalltensorflow_gpu==2.1.0-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple安装好后可能会报错的几个地方:找不到dll,可能的地方CUDA的环境变量没弄对,cudnn版本和CUDA不匹配。cudart64_*.dll,类似100改101之类的,能自然匹配最好,不行就搜素后改下名字。运行GPU版本的时候会
马超514
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2020-06-25 03:31
收藏ai资料有关nlp和cv(一直更新)
神经网络框架
tf2.0
资料推荐https://github.com/lyhue1991/eat_tensorflow2_in_30_dayspytorch框架https://pytorch.org/tutorials
hufei_neo
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2020-06-23 16:36
学习资料
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