一、golang介绍与安装1、golang是什么？Go亦称为Golang（译注：按照RobPike说法，语言叫做Go，Golang只是官方网站的网址），是由谷歌开发的一个开源的编译型的静态语言。Golang的主要关注点是使得高可用性和可扩展性的Web应用的开发变得简便容易。（译注：Go的定位是系统编程语言，只是对Web开发支持较好）2、为何选择Golang既然有很多其他编程语言可以做同样的工作，如

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TensorFlow.js是一个用于机器学习的开源JavaScript库。它由Google开发，是Python中TensorFlow的配套库。

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开源项目如Linux、Apache和TensorFlow等，不仅自身不断迭代升级，还促进了人工

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背景：我的计算机GPU版本为NVIDIAGeForceRTX3070首先，查看显卡的版本以及对应的CUDA桌面鼠标右键->NVIDIA控制面板->帮助->系统信息一.TensorFlow安装（试错阶段,

https://blog.csdn.net/weixin_44341962/article/details/91347433ubuntu16.04安装显卡驱动安装cuda8.0安装cudnn5.1安装tensorflow-gpu1.2.0

tensorflow1.13.2版本的gpu环境目录1.1Anaconda安装1.2tensorflow-gpu安装1.3python编译器-pycharm安装1.1Anaconda安装从镜像源处下载anaconda

Ubuntu16.04+Cuda8.0+cudnn6.0+Tensorflow-gpu==1.4硬件环境：Inteli7-4700显卡Nvidiagtx745安装顺序：1.ubuntu16.04系统2.

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wocconda安装失败：condainstalltensorflow-gpu==2.4Collectingpackagemetadata(current_repodata.json):doneSolvingenv

我们都知道：Scikit-Learn，Keras，Tensorflow是机器学习工具链的重要组成部分。

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例如，pandas、numpy、matplotlib、scikit-learn、tensorflow、keras等

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准备数据!wget--no-check-certificate\https://storage.googleapis.com/laurencemoroney-blog.appspot.com/horse-or-human.zip\-O/tmp/horse-or-human.zip该目录下又分别包含horses和humans子目录。简而言之：训练集就是用来告诉神经网络模型"这就是马的样子"、"这就是

(避坑)2.dropout的意义3.WARNING:tensorflow:Callbacksmet

注：本篇内容基于tensorflow2.9.1(python3.10),数据生成器中的batch_size可根据自己计算机的性能设置，防止后续模型运行过程出现显存不足而失败“fromkerastuner.tunersimportHyperbandfromkerastuner.engine.hyperparametersimportHyperParameters

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数据：fromtensorflow.kera

环境：tensorflow2.5，cuda11.4看了C:\ProgramFiles\NVIDIAGPUComputingToolkit\CUDA\v11.1\bin路径下，有cublas64_11.dll

空洞卷积（AtrousConvolution），在TensorFlow中通过tf.nn.atrous_conv2d函数实现，是一种强大的工具，用于增强卷积神经网络的功能，特别是在处理图像和视觉识别任务时

tf.keras.layers.RNN类在TensorFlow中是实现循环神经网络（RNN）的一种灵活且强大的方式。这个类允许在神经网络模型中构建和操作RNN层，提供多种选项以满足特定需求。

矩阵相乘importtensorflowastfimportnumpyasnpimportosos.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'#createtwomatrixesmatrix1

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在算法上，掌握神经网络的数学原理，手动实现简单的神经网络结构，在应用上熟练掌握TensorFlow框架使用，掌握神经网络图像相关案例。

numpy：python科学计算的基础包，随机数生成、快速高效的多维数组对象ndarray，用于对数组执行元素级计算，直接对数组执行数学运算的函数；用于读写硬盘上基于数组的数据集工具等。scipy:微积分、矩阵分解、函数优化器（最小化器）、根查找算法、信号处理工具、稀疏矩阵和稀疏线性系统求解器。pandas：非常重要的库，提供了快速便捷处理结构化数据的大量数据结构和函数；用得最多的pandas对象

要获得与Sentis兼容的模型，您可以执行以下操作之一：在TensorFlow、PyTorch或Keras等框架中训

Sentis中的张量的工作方式与TensorFlow、PyTorch和其他机器学习框架中的张量类似。Sentis中的张量最多可以有8个维度。如果张量的维度为

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知识点卷积：用原始像素数据与过滤器中的值相乘，以后加起来。如下是增强水平特征的过滤器。MaxPooling:每次卷积结束以后用一个MaxPooling用来增强图像的特征。可以看出经过MaxPooling以后的图像，竖直特征增强了很多，像素也小了一半。程序构建卷积神经网络以下是导入库以及数据#设置显卡内存使用率，根据使用率占用importosos.environ["TF_FORCE_GPU_ALLO

基于如下的课程进行的学习记录TensorFlow官方入门实操课程#设置显卡内存使用率，根据使用率占用importosos.environ["TF_FORCE_GPU_ALLOW_GROWTH"]="true