TensorFlow学习总结

Tensorflow 2 单GPU同时训练多个模型

Tensorflow2单GPU同时训练多个模型问题有时我们需要对多个模型进行性能对比。若一次只训练一个模型，我们需要时刻关注训练进度，非常耗费精力。同时进行多个模型的训练能够降低人力成本。

TTTYYZZ·2025-03-25 07:36

Python机器人简单问答系统

目录项目背景与目的整理框架1.导入必要的库2.初始化Flask应用3.读取学习数据4.处理用户请求4.1首页路由4.2问答路由5.根据问题生成回答6.运行Flask应用全部代码HTML结构学习总结项目背景与目的项目背景随着人工智能技术的快速发展

chang_xiaoyi·2025-03-25 04:12

模型部署全流程：SavedModel、TFLite、TF.js、ONNX 的导出与实战

模型部署全流程：SavedModel、TFLite、TF.js、ONNX的导出与实战TensorFlow的最大优势之一，就是拥有“端到端部署闭环”。

AI筑梦师·2025-03-25 00:44

Spring MVC +Spring 框架学习总结-入门必学知识点

Spring框架是由于软件开发的复杂性而创建的。Spring使用的是基本的JavaBean来完成以前只可能由EJB完成的事情。然而，Spring的用途不仅仅限于服务器端的开发。从简单性、可测试性和松耦合性角度而言，绝大部分Java应用都可以从Spring中受益。spring相关视频教程：https://www.bilibili.com/video/BV1nz4y1d7uySpringMVC是Spr

柚子味*·2025-03-24 12:03

【TypeScript学习】TypeScript基础学习总结二

主要记录ts中的类、接口与泛型1.类无论是在哪种语言中，类都是面向对象编程(OOP)的一个主要实现方式。能够实现代码更加灵活，更具有结构化。类作用都是提供一个模板，通过类可以创建多个具有相同结构的对象。//类的定义，与对象的声明classStudent{id:stringname:stringage:numberconstructor(id:string,name:string,age:numbe

JAMJAM_NoName·2025-03-24 08:35

【最新】TensorFlow、cuDNN、CUDA三者之间的最新版本对应及下载地址

TensorFlow、cuDNN、CUDA对应关系官网查询地址CUDA下载地址cuDNN下载地址VersionPythonversionCompilerBuildtoolscuDNNCUDAtensorflow_gpu

江上_酒·2025-03-23 21:25

AI模型技术演进与行业应用图谱

主流深度学习框架如TensorFlow和PyTorch持续优化动态计算图与分布式训练能力，而MXNet凭借高效的异构计算支持在边缘场景崭露头角。

智能计算研究中心·2025-03-23 15:26

模型优化驱动产业应用创新

以自适应学习机制与迁移学习框架为基础的优化策略，显著提升了模型在跨场景应用中的泛化能力，而超参数自动调优技术则通过PyTorch、TensorFlow等主流框架的接口标准化，降低了复杂模型的开发门槛。

智能计算研究中心·2025-03-23 15:56

Adb与monkey命令学习总结

主要内容adb构成和工作原理adb常用命令查看当前连接设备安装apk文件卸载APP获取包名和界面名adbshellam/pmadb文件传输其他常用命令monkey常用命令事件数频率–throttle(毫秒)，延时操作指定执行的应用–p日志-v调试选项完整应用monkey命令进行稳定性测试adb构成和工作原理全称：AndroidDebugBridge就是起到调试桥的作用。顾名思义，adb就是一个de

你醉牛啤·2025-03-23 00:22

3.19学习总结

学习了Java中的面向对象的知识点完成一道算法题，找树左下角的值，错误的以为左下角只能是最底层的左节点，但指的是最底层最左边的节点

2402_88131930·2025-03-22 20:31

TensorFlow和Pytorch在功能上的区别以及优势

功能上的区别1.计算图TensorFlow：使用静态计算图（StaticGraph）。在运行模型之前，需要先构建完整的计算图，然后通过会话（Session）运行图。

Honeysea_70·2025-03-22 10:09

TensorFlow深度学习实战项目：从入门到精通

TensorFlow作为Google开源的深度学习框架，因其强大的功能和灵活的架构，成为了众多开发者和研究者的首选工具。

点我头像干啥·2025-03-21 20:24

12.1-12.7学习周报

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录摘要Abstract一、k-近邻法二、持续学习总结摘要本周主要学习了k邻近算法的原理和应用场景，了解了持续学习的有关概念和原理。

谢m鑫天天揍我·2025-03-21 09:14

查看 CUDA cudnn 版本查看Navicat GPU版本

查看显卡型号：lspci|grepVGA（lspci是linux查看硬件信息的命令），屏幕会打印出主机的集显几独显信息python中查看显卡型号fromtensorflow.python.clientimportdevice_libdevice_lib.list_local_devices

FergusJ·2025-03-21 03:30

错误moduleNotFoundError: No module named 'matplotlib'

错误ModuleNotFoundError:Nomodulenamed‘matplotlib’问题tensorflow2.0中jupyternotebook编写线性回归例子，出现ModuleNotFoundError

逆着tensor·2025-03-21 01:44

下一代模型技术演进与场景应用突破

主流框架如TensorFlow和PyTorch持续迭代优化能力，通过动态参数压缩与自适应超参数调优策略，显著提升模型部署效率。应用层创新呈现垂直化特征，医疗诊断模型通

智能计算研究中心·2025-03-21 01:13

TikTokenizer 项目常见问题解决方案

该项目是基于TensorFlow和Keras开发

齐飞锴Timothea·2025-03-21 01:11

软件定义世界下的教育创新：高校计算机实验室应重心转向开源平台

一、一键式教学环境部署，节省90%准备时间•应用模板库：提供200+预置教学工具模板（如JupyterLab+TensorFlow、MySQL集群），教师可根据课程需求选择模板，5分钟内完成包含依赖库、

·2025-03-20 18:59

使用 TensorFlow 进行图像处理：深度解析卷积神经网络（CNN）

目录使用TensorFlow进行图像处理：深度解析卷积神经网络（CNN）1.什么是卷积神经网络（CNN）？CNN的基本结构为什么CNN适合图像处理？

一碗黄焖鸡三碗米饭·2025-03-20 12:28

LeetCode98-验证二叉搜索树

上个星期和导师去了华农一趟名义上是和导师去参加一个国家级的项目其实没我啥事都是我导师在那口若悬河当时和那边的本科生去了另一间会议室交流了关于GAN的知识偶然听说大家都在用pytorch好像最新版的也挺好用的反正就是学术界目前主要用这个框架工业界主要用Tensorflow

学习的学习者·2025-03-20 09:33

人工智能（AI）系统化学习路线

人工智能技术正在重塑各行各业，但许多初学者容易陷入误区：❌盲目跟风：直接学习TensorFlow/PyTorch，忽视数学与算法基础。❌纸上谈兵：只看理论不写代码，无法解决实际问题。

xiaoyu❅·2025-03-20 00:44

使用TensorFlow、OpenCV和Pygame实现图像处理与游戏开发

在本篇文章中，我们将介绍如何结合使用TensorFlow、OpenCV和Pygame来进行图像处理和游戏开发。

UwoiGit·2025-03-19 22:25

ActiveMQ学习总结（10）——ActiveMQ采用Spring注解方式发送和监听

对于ActiveMQ消息的发送，原声的api操作繁琐，而且如果不进行二次封装，打开关闭会话以及各种创建操作也是够够的了。那么，Spring提供了一个很方便的去收发消息的框架，springjms。整合Spring后，代码不仅变得非常优雅，而且易用性和扩展性更好。1.maven依赖org.apache.xbeanxbean-spring3.16org.springframeworkspring-jms

一杯甜酒·2025-03-19 13:24

MNIST数据集&手写数字识别

TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由Google开发并发布。它提供了一种基于数据流图的编程模型，用于构建和训练机器学习模型。

Zoro｜·2025-03-19 13:18

【教程4＞第2章＞第30节】本章整体思维导图与学习总结

教程4.目录.目录1.本章节目录2.本章节思维导图3.本章节学习案例与实际应用欢迎订阅FPGA/MATLAB/Simulink系列教程《★教程1:matlab入门100例》《★教程2:fpga入门100例》《★教程3:simulink入

fpga和matlab·2025-03-19 12:39

3.14学习总结

今天完成了几道关于二叉树的算法题关于二叉树的最小最大深度和数据流中的第k大元素，用到优先队列，学习了有关java的基础知识，学习了双指针法。

2402_88131930·2025-03-19 12:08

AI模型技术前沿与跨场景应用实践

应用层面，TensorFlow与PyTorch框架在医疗影像诊断、金融时序预测等领域的实战案例，验证了深度学习模型在垂直行业的泛化能力。值得关注的是，工具链整合已成为技术落地的关键环节，MXNet与

智能计算研究中心·2025-03-19 11:36

Java学习总结归纳

202402150625卢芊涵一、第一章：初始java与面向对象程序设计1.1java概述1.1.1计算机编程语言发展史：编程语言从早期的机器语言，逐步发展到汇编语言，再到高级语言。机器语言是二进制代码，直接由计算机硬件执行，但可读性和可维护性极差；汇编语言使用助记符代替二进制指令，一定程度上提高了可读性；高级语言如Java则更接近人类语言，提高了开发效率。例如，机器语言可能是一串010101，而

eyes______·2025-03-18 13:01

大数据开发之Kubernetes篇----安装部署Kubernetes&dashboard

Kubernetes简介由于公司有需要，需要将外后的服务外加Tensorflow模型部署加训练全部集成到k8s上，所以特意记录下这次简单部署的过程。

豆豆总·2025-03-18 06:02

如何使用Python实现生成对抗网络（GAN）

下面是一个简单的Python实现，使用TensorFlow和Keras库。在开始之前，请确保已经安装了TensorFlow和Keras。imp

「已注销」·2025-03-17 16:13

MVC/MVP/MVVM框架学习总结（二）

上次已经了解到MVC的知识，现在是扩展实现MVP/MVVM的框架改进本身项目MVVM框架即Model-View-ViewModel框架，是一种软件架构设计模式，以下是具体介绍：核心组件Model（模型）：代表应用程序的数据结构和业务逻辑，负责数据的存储、检索、验证和处理，定义业务规则和算法，是应用程序的数据核心。比如在一个电商应用中，商品数据、用户订单数据等的存储和相关逻辑处理都属于Model层。

每次的天空·2025-03-17 14:52

从零开始大模型开发与微调：PyCharm的下载与安装

PyTorch和TensorFlow等深度学习框架为训练和微调大型语言模型提供了强大的支持。PyCharm

AI天才研究院·2025-03-17 06:55

【人工智能基础2】机器学习、深度学习总结

文章目录一、人工智能关键技术二、机器学习基础1.监督、无监督、半监督学习2.损失函数：四种损失函数3.泛化与交叉验证4.过拟合与欠拟合5.正则化6.支持向量机三、深度学习基础1、概念与原理2、学习方式3、多层神经网络训练方法一、人工智能关键技术领域基础原理与逻辑机器学习机器学习基于数据，研究从观测数据出发寻找规律，利用这些规律对未来数据进行预测。基于学习模式，机器学习可以分为监督、无监督、强化学习

roman_日积跬步-终至千里·2025-03-16 23:02

tensorflow 不支持python3以下的版本

小白一枚，没用过tensorflow，所以在安装的时候导致版本错误安装不上。遇到这种情况建议换python的版本。

辽宁大学·2025-03-16 22:21

3.13.0 python 配置tensorflow（CPU版本）

condacreate--nametestpython=3.12activatetestpipinstalltensorflow上面3步骤在condaprompt里完成退出时记得condadeactivate

m0_Gattuso·2025-03-16 21:48

模型可解释性：基于博弈论的SHAP值计算与特征贡献度分析（附PyTorch/TensorFlow实现）

一、技术原理与数学推导（含典型案例）1.1Shapley值基础公式SHAP值基于合作博弈论中的Shapley值，计算公式为：ϕi=∑S⊆F∖{i}∣S∣!(∣F∣−∣S∣−1)!∣F∣![f(S∪{i})−f(S)]\phi_i=\sum_{S\subseteqF\setminus\{i\}}\frac{|S|!(|F|-|S|-1)!}{|F|!}[f(S\cup\{i\})-f(S)]ϕi=S

燃灯工作室·2025-03-15 23:43

pytorch训练权重转化为tensorflow模型的教训

shuffleoperation(shuffle操作)这个操作原本是用来将各个通道之间的信息进行打乱后，此时面临重要的问题就是，如果将通道打乱，在pytorch里面与tensorflow中间，两种通道排序是不一样的

小枫小疯·2025-03-15 21:57

OpenCV 深度学习模块 cv2.dnn 与其他深度学习框架的优缺点对比及适用场景

相比于TensorFlow、PyTorch等其他深度学习框架，cv2.dnn有其独特的优点与缺点，适用于不同的应用场景。在这篇文章中，我们将详细分析cv2.dnn的优缺点，并讨论它的适用场景。

白.夜·2025-03-15 21:26

【Transformer-Hugging Face手册 07/10】微调预训练模型

2.1加载数据2.2训练2.2.1使用PyTorchTrainer进行训练2.3训练超参数2.4评价2.5训练类三、使用Keras训练TensorFlow模型3.1为Keras加载数据3.2将数据加载为

无水先生·2025-03-15 13:54

(学习总结28)Linux 基本命令3

Linux基本命令3工具使用命令使用vim编辑器命令vim使用nano文本编辑器命令nano使用gcc/g++编译器命令gcc/g++使用gdb/cgdb调试器命令gdb/cgdb使用自动化构建命令make使用版本控制器命令git系统或进程相关命令读取输入并赋值给变量命令read设置或修改shell环境命令set设置环境变量命令export测试网络连接命令ping显示系统登录记录命令last显示失

瞌睡不来·2025-03-15 07:34

Spring Cloud 与微服务学习总结（14）—— 云原生时代，如何从 Java 开发者转型微服务？

前言根据维基百科定义，微服务不是整体应用程序中的一个层。相反，微服务是一个独立的业务功能，具有清晰的接口，并且可以通过内部组件实现分层架构。从战略角度来看，微服务架构基本上遵循“做一件事，就要做得好”的Unix哲学。为了应对传统单体架构的缺陷，微服务架构被企业广泛应用。然而，实践之前有很多问题都需要提前考虑清楚，比如Java背景的开发者是否更有优势？微服务、容器化、DevOps和CI/CD之间的关

一杯甜酒·2025-03-14 23:24

Git学习总结（9）——如何构建你自己的 Git 服务器

现在我们将开始学习如何构建一个Git服务器，如何在具体的事件中写一个针对特定的触发操作的自定义Git（例如通告），如何发布你的代码到一个网站。

一杯甜酒·2025-03-14 22:14

数据分析及人工智能框架汇总

一、数据分析二、人工智能1、Tensorflow1、简介TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统，其命名来源于本身的运行原理。

xihuanyuye·2025-03-14 21:00

C# WPF学习总结

经过一段时间的学习和实践，我对C#WPF（WindowsPresentationFoundation）有了更深入的理解。WPF作为一个强大的桌面应用程序开发框架，为开发者提供了丰富的UI控件、强大的数据绑定和灵活的布局系统。以下是我对C#WPF学习的一些总结：目录1.基础知识2.UI设计3.数据绑定4.动画和特效5.命令和路由事件6.自定义控件和扩展性7.性能优化和内存管理8.实战项目经验9.学习

战族狼魂·2025-03-14 09:23

playWright学习总结

注意，这里并没有学过selenium自动化。playwright对比selenium来说，不需要不断下载驱动。且playWright最大的优点是可以录制操作，并自动生成自动化脚本。视频：快速上手-3-示例_哔哩哔哩_bilibili资料：Xpath/Role/视觉定位方法-白月黑羽安装：直接使用命令安装：pipinstallplaywright安装需要的浏览器：playwrightinstall安

one day321·2025-03-13 20:30

本地部署时，如何通过硬件加速（如 CUDA、TensorRT）提升 DeepSeek 的推理性能？不同显卡型号的兼容性如何测试？

GPU加速验证：运行以下代码检查硬件加速状态：importtensorflowastfprint("可用GPU数量：",len(tf

百态老人·2025-03-13 14:43

训练大模型LLM选择哪种开发语言最好

大0马浓·2025-03-13 05:09

开发ai模型最佳的系统是Ubuntu还是linux？

在AI/ML开发中，Ubuntu是更优选的Linux发行版，原因如下：1.开箱即用的AI工具链支持Ubuntu预装了主流的AI框架（如TensorFlow、PyTorch）和依赖库，且通过apt包管理器可快速部署开发环境

俺足·2025-03-12 22:18

如何增强机器学习基础，提升大模型面试通过概率

面试官不仅要求候选人熟练使用深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow），还希望他们具备扎实的机器学习理论基础、算法实现能力和实际问题解决经验。本文将从机器学习基础入手

weixin_40941102·2025-03-12 19:55

机器学习入门指南：从 TensorFlow 到 PyTorch

机器学习入门指南：从TensorFlow到PyTorch机器学习（MachineLearning）是人工智能的核心领域之一，近年来在图像识别、自然语言处理、推荐系统等领域取得了巨大进展。

6v6-博客·2025-03-12 06:23

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