TF2.0

Tensorflow2.0学习(一):入门介绍篇

文章目录一、Tensorflow2.0与Tensorflow1.X中的helloWorld二、TF2.0中使用变量Variables三、TF2.0中的一些基础操作3.1赋值3.2测试乘法和加法3.3TF2.0
hjxu2016·2020-06-23 14:06

Tensorflow2.0学习笔记------模型保存和加载

前文已经比较详细的介绍了tf2.0构建网络的几种方式，当模型可以训练起来之后，可持久化就是下一个目标，保存和加载模型是不可或缺的部分。
Forizon·2020-06-23 14:29

Neural machine translation with attention（TF2.0基于注意机制的机器翻译）

学习AttentionMechanism就绕不开最经典的seq2seq模型Encoder-Decoder，本文在TF2.0的框架中实现一个将西班牙语翻译成英语的Seq2Seq模型，中间关于AttentionMechanism
Forizon·2020-06-23 14:29

tensorflow 2.0系列（3）：eager execution和计算图

目录tf2.0的新特性：eagerexecution开启eager模式关闭eager模式构建图默认图创建多个计算图启动会话从公式到计算图绘制心形曲线开根号线性回归tf2.0的新特性：eagerexecutiontensorflow
lxy_Alex·2020-06-23 13:25

如何用tf2.0训练中文聊天机器人chatbot

目前包含seq2seq、seqGAN版本和tf2.0版本。训练的语料是从互联网上找到的shooter的训练语料，语料质量很差劲，仅作为演示代码来用，大家可以使用自己的语料语料下载地
demm868·2020-06-23 03:39

tensorflow 2.0模式下训练的模型转成 tf1.x 版本的pb模型实例

升级到tf2.0后,训练的模型想转成1.x版本的.pb模型,但之前提供的通过ckpt转pb模型的方法都不可用(因为保存的ckpt不再有.meta)文件,尝试了好久,终于找到了一个方法可以迂回转到1.x版本的
·2020-06-22 19:54

TensorFlow2.0 TFrecord数据集的写入、读取和训练示例详解

关于TF2.0中TFrecord的一些基础内容请参考：TFRecord：TensorFlow数据集存储格式参考以上教程，我们设计输入和输出都为图像的端到端卷积网络。
很直很温暖·2020-06-22 06:51

动手学深度学习(tensorflow)---学习笔记整理（八、计算机性能篇）

有关公式、基本理论等大量内容摘自《动手学深度学习》(TF2.0版)）命令式编程和符号式编程是什么？
任菜菜学编程·2020-06-22 04:31

动手学深度学习(tensorflow)---学习笔记整理（九、优化算法篇）

有关公式、基本理论等大量内容摘自《动手学深度学习》(TF2.0版)）优化与深度学习优化在深度学习中有很多挑战。下面描述了其中的两个挑战，即局部最小值和鞍点。
任菜菜学编程·2020-06-22 04:31

动手学深度学习(tensorflow)---学习笔记整理（十、计算机视觉篇）

有关公式、基本理论等大量内容摘自《动手学深度学习》(TF2.0版)）这一部分主要是计算机视觉内容，之前说的cnn模型也是和视觉联系很大的～通过cnn的学习，我们了解了图片的结构和图片分类等内容，计算机视觉还有两个非常重要的内容
任菜菜学编程·2020-06-22 04:31

动手学深度学习(tensorflow)---学习笔记整理（七、卷积神经网络篇）

有关公式、基本理论等大量内容摘自《动手学深度学习》(TF2.0版)）前面我们需要简洁实现都是用的Sequential来实现的，我们可能发现简洁实现很简单，但是内部细节可能很难控制。
任菜菜学编程·2020-06-22 04:30

动手学深度学习(tensorflow)---学习笔记整理（二、线性回归篇）

（有关公式、基本理论等大量内容摘自《动手学深度学习》(TF2.0版)）首先说一下线性回归是什么？个人理解：线性回归利用某种方法来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种分析方法。
任菜菜学编程·2020-06-22 04:59

动手学深度学习(tensorflow)---学习笔记整理（四、多层感知机篇）

（有关公式、基本理论等大量内容摘自《动手学深度学习》(TF2.0版)）多层感知机是什么？个人的理解就是：多层的神经网络+非线形的。
任菜菜学编程·2020-06-22 04:59

动手学深度学习(tensorflow)---学习笔记整理（六、传播相关问题+实战篇）

有关公式、基本理论等大量内容摘自《动手学深度学习》(TF2.0版)）正向传播通过刚刚的学习，我们会发现数据从输入层到输出层之间，会对各层的矩阵做矩阵乘法，然后加上偏置项，然后可能还需要加上激活函数，可能还需要
任菜菜学编程·2020-06-22 04:59

动手学深度学习(tensorflow)---学习笔记整理（五、过拟合和欠拟合相关问题篇）

有关公式、基本理论等大量内容摘自《动手学深度学习》(TF2.0版)）什么是过拟合和欠拟合？
任菜菜学编程·2020-06-22 04:59

tensorflow 2.0模式下训练的模型如何转成 tf1.x 版本的pb模型

升级到tf2.0后,训练的模型想转成1.x版本的.pb模型,但之前提供的通过ckpt转pb模型的方法都不可用(因为保存的ckpt不再有.meta)文件,尝试了好久,终于找到了一个方法可以迂回转到1.x版本的
MatthewHsw·2020-06-22 02:57

TensorFlow 2.0.0（TensorFlow1.xx也可以用）+ Kears 测试、入门例程 (摄氏度-华氏度转换 )

(tf2.0)C:\Users\DELL>pythonPython3.7.3(default,Apr242019,15:29:51)[MSCv.191564bit(A
一念逍遥、·2020-06-21 21:51

TensorFlow2.0 系列开篇： Windows下GPU版本详细安装教程

TF2.0相比于1.x版本默认使用Keras、EagerExecution、支持跨平台、简化了API等。这次更新使得TF2.0更加的接近PyTorc
Datawhale·2020-06-21 19:58

【论文导读】2018阿里CTR预估模型---DIN（深度兴趣网络），后附TF2.0复现代码

点击上方“潜心的Python小屋”关注我们，第一时间推送优质文章。前言大家好，我是潜心。今天分享一篇最近看的，阿里2018在KDD上发表的论文《DeepInterestNetworkforClick-ThroughRatePrediction》。文章的核心就是使用一个局部激活单元（类似Attention机制）来提高与候选广告相关的历史信息的权重。当然文章还提到了两个在工业深度网络上的技术。总体来说
Blank_spaces·2020-06-21 17:02

升级Tensorflow 1.x到Tensorflow 2.0

为了简化更改，并尽可能无缝地过渡到TF2.0，TensorFlow团队创建了tf_upgrade_v2实用程序来帮助将旧代码过渡到新API。
北京杨·2020-06-21 14:46

Tensorflow2.0以下版本（不含）的框架（tf.contrib）

在使用TF2.0时，出现报错ModuleNotFound:Nomodulenamed'tensorflow.contrib原来，TensorFlow2.0中所有tf.contrib被弃用。
一匹老帅·2020-06-21 13:21

推荐TensorFlow2.0的样例代码下载

TensorFlow推出2.0版本后，TF2.0相比于1.x版本默认使用Keras、EagerExecution、支持跨平台、简化了API等。
悄悄的努力·2020-06-21 12:57

tf2.0中自定义模型类、自定义层、自定义损失函数及评估指标

有些时候tf.keras中的接口封装可能不满足我们的要求,那么就需要进行自定义设计，1、自定义模型Keras模型以类的形式呈现，我们可以通过继承tf.keras.Model这个Python类来定义自己的模型。在继承类中，我们需要重写__init__()（构造函数，初始化）和call(input)（模型调用）两个方法，同时也可以根据需要增加自定义的方法。classMyModel(tf.keras.M
Zero_to_zero1234·2020-06-21 07:52

TensorFlow2.0 系列开篇： Windows下GPU版本详细安装教程

TF2.0相比于1.x版本默认使用Keras、EagerExecution、支持跨平台、简化了API等。这次更新使得TF2.0更加的接近PyTorch，一系列烦人的概念将一去不复返。
FMI飞马网·2020-06-21 06:19

tensorflow2.0入门（2）：keras详解和回归模型构建

前言在TensorFlow2.0中，推荐使用Keras(tf.keras)构建神经网络模型，因此学习tf2.0要从keras入手。
1024程序开发者社区·2020-06-21 02:07

动手学深度学习(tensorflow)---学习笔记整理（三、softmax回归篇）

（有关公式、基本理论等大量内容摘自《动手学深度学习》(TF2.0版)）什么是softmax回归？前面学的线性回归最后结果为预测的连续值，而softmax回归更适合预测离散值。这句话可能不太理解。
任菜菜学编程·2020-06-20 23:40

2018阿里广告点击率预估模型---DIN，Tensorflow2.0代码实践，并附上github

DeepInterestNetworkforClick-ThroughRatePrediction》，想复现下，看了文章给出的github开源代码，发现环境是TF1.4的，并且注释太少，有些没大理解【还是太菜了】，因此准备参考原有代码使用TF2.0
Blank_spaces·2020-06-20 21:56

tebsorflow2.0 语义分割(Oxford-IIIT数据集)

本文基于TF2.0,谷歌Colab平台。fromgoogle.colabimportdrive
安静到无声·2020-05-23 18:41

Keras 2.2.x learning_phase 机制源码级解读

由于Keras2.3.0开始适配tf2.0导致代码大规模重构，因此我们讨论和tf1.x适配的Keras2.1.x与2.2.x版本。
youyuge·2020-05-08 19:27

tensorflow可视化神器,tensorboard在tf2.0中的使用

1.神器级的TensorBoardTensorBoard是TensorFlow中的又一神器级工具，想用户提供了模型可视化的功能。我们都知道，在构建神经网络模型时，只要模型开始训练，很多细节对外界来说都是不可见的，参数如何变化，准确率怎么样了，loss还在减小吗，这些问题都很难弄明白。但是，TensorBoard通过结合web应用为我们提供了这一功能，它将模型训练过程的细节以图表的形式通过浏览器可视
paul_xin·2020-05-07 16:02

图算法源码学习stellargraph-1.graphsage

简介此项目基于tf2.0实现了常用的图算法如GraphSage、GCN、Node2Vec等项目结构├──AUTHORS├──CHANGELOG.md├──CONTRIBUTING.md├──CONTRIBUTORS
logi·2020-04-29 22:06

推荐系统 - Google多目标学习MMOE(附tf2.0实现)

本文收录在推荐系统专栏，专栏系统化的整理推荐系统相关的算法和框架，并记录了相关实践经验，所有代码都已整理至推荐算法实战集合(hub-recsys)。1.背景何谓多任务，即在一个模型中考虑多个目标。在推荐系统中，往往需要同时优化多个业务目标，承担起更多的业务收益。如电商场景：希望能够同时优化点击率和转换率，使得平台具备更加的目标；信息流场景，希望提高用户点击率的基础上提高用户关注，点赞，评论等行为，
RecDay2018·2020-04-29 11:56

使用 TensorFlow2.0 实现线性回归

本文是笔者学习TensorFlow2.0（下文都写作TF2.0）的一篇笔记，使用的教材是《动手深度学习》（TF2.0版）。
程序员在深圳·2020-03-21 02:28

解决TF2.0: Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN failed to initialize

解决TF2.0:Failedtogetconvolutionalgorithm.ThisisprobablybecausecuDNNfailedtoinitialize在笔记本电脑上搭建的keras深度学习框架中引入卷积层时报错
阿西是有梦想的咸鱼·2020-03-12 17:25

使用升级脚本进行转换

为了简化更改，并尽可能无缝地过渡到TF2.0,TensorFlow团队创建了tf_upgrade_v2实用程序来帮助将遗留代码转换到新的API。
AnuoF·2020-01-04 02:57

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，如果你在学习TF2.0的官方教程，不妨一观
阿里云云栖号·2019-12-30 12:35

TensorFlow2.0 系列开篇： Windows下GPU版本详细安装教程

TF2.0相比于1.x版本默认使用Keras、EagerExecution、支持跨平台、简化了API等。这次更新使得TF2.0更加的接近PyTorch，一系列烦人的概念将一去不复返。
nanao3o·2019-12-15 20:37

《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
飞龙·2019-12-12 01:30

TF2.0 XLA加速测试

TF2.0XLA加速测试官方介绍，XLA（加速线性代数）是一种针对特定领域的线性代数编译器，能够优化TensorFlow计算，它可以提高服务器和移动平台的运行速度，并改进内存使用情况和可移植性。XLA框架是实验性框架，仍处于积极开发阶段。于是乎，我就想看看XLA对BERT模型的加速的情况。我选了BERT的中文模型，在情感分类任务上做测试。importtensorflowastffromtransf
执笔书卿颜·2019-12-12 00:55

动手学深度学习 + TF2.0开源项目，不容错过

作者|深度传送门来源|深度传送门（ID:deep_deliver)关于项目本项目将《动手学深度学习》(DiveintoDeepLearning)原书中的MXNet实现改为TensorFlow2.0实现，项目已得到李沐老师的同意。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重构。另外，本项目也参考了对此书中文版进行PyTorch重构的项目Dive-into-
AI科技大本营·2019-12-06 17:38

win10系统Anaconda和Pycharm的Tensorflow2.0之CPU和GPU版本安装教程

tf2.0的三个优点：1、方便搭建网络架构；2、自动求导3、GPU加速（便于大数据计算）安装过程（概要提示）step1：安装annaconda3step2：安装pycharmstep3：安装tensorflow2.0cpu
wanfuchun·2019-12-03 11:45

“Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN failed to initialize”错误的解决办法

最近在使用TF2.0。运行程序出现以下错误。
史丹利复合田·2019-11-06 17:32

TensorFlow2.0 学习笔记（三）：卷积神经网络（CNN）

专栏——TensorFlow学习笔记文章目录专栏——TensorFlow学习笔记一、神经网络的基本单位：神经元二、卷积神经网络（CNN）三、基于tf2.0实现LeNet推荐阅读参考文章一、神经网络的基本单位
我是管小亮 :)·2019-10-13 17:09

TensorFlow2.0 学习笔记（三）：卷积神经网络（CNN）

专栏——TensorFlow学习笔记文章目录专栏——TensorFlow学习笔记一、神经网络的基本单位：神经元二、卷积神经网络（CNN）三、基于tf2.0实现LeNet推荐阅读参考文章一、神经网络的基本单位
我是管小亮 :)·2019-10-13 17:09

Facebook开源模型可解释库Captum，这次改模型有依据了

NarineKokhlikyan,VivekMiglani,EdwardWang,OrionReblitz-Richardson译者|Rachel出品|AI科技大本营（ID：rgznai100）【导读】前脚TF2.0
AI科技大本营·2019-10-13 16:02

Facebook开源模型可解释库Captum，这次改模型有依据了

NarineKokhlikyan,VivekMiglani,EdwardWang,OrionReblitz-Richardson译者|Rachel出品|AI科技大本营（ID：rgznai100）【导读】前脚TF2.0
AI科技大本营·2019-10-13 16:02

TensorFlow2.0正式版发布，极简安装TF2.0（CPU&GPU）教程

本篇文章就带领大家用最简单地方式安装TF2.0正式版本（CPU与GPU），由我来踩坑，方便大家体验正式版本的TF2.0。废话不
AI科技大本营·2019-10-02 15:13

『TensorFlow2.0正式版教程』极简安装TF2.0正式版（CPU&GPU）教程

本篇文章就带领大家用最简单地方式安装TF2.0正式版本（CPU与GPU），由我来踩坑，方便大家体验正式版本的TF2.0。废话不多说现在正式开始教程。
小宋是呢·2019-10-01 17:00

『TensorFlow2.0正式版』极简安装TF2.0正式版（CPU&GPU）教程

本篇文章就带领大家用最简单地方式安装TF2.0正式版本（CPU与GPU），由我来踩坑，方便大家体验正式版本的TF2.0。废话不多说现在正式开始教程。
小宋是呢·2019-10-01 14:07

谷歌TF2.0凌晨发布！“改变一切，力压PyTorch”

问耕发自凹非寺量子位出品公众号QbitAITensorFlow2.0终于来了！今天凌晨，这个全球用户最多的深度学习框架，正式放出了2.0版本。Google深度学习科学家、Keras作者FrançoisChollet热情的表示：“TensorFlow2.0是一个来自未来的机器学习平台，它改变了一切”。不少网友表示，TensorFlow2.0比PyTorch更好用，已经准备全面转向这个新升级的深度学习
itwriter·2019-10-01 12:00
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