用tensorflow写了几个例子，CNN的，然后在我的15年版的MacbookPro上跑了跑了，训练速度真是不忍直视，而且，风扇呼呼转，真是心疼我这个Mac了。于是意识到显卡这个东西真是个门槛。

tensorflow库在2.11及以上版本中，都取消了对Windows平台的GPU支持，如果想要用GPU来训练网络，需要安装2.10及以下版本的tensorflow。

TensorFlow2实战-系列教程总目录有任何问题欢迎在下面留言本篇文章的代码运行界面均在JupyterNotebook中进行本篇文章配套的代码资源已经上传4、构建语料表构建语料表，基于词频来进行统计

TensorFlow2实战-系列教程总目录有任何问题欢迎在下面留言本篇文章的代码运行界面均在JupyterNotebook中进行本篇文章配套的代码资源已经上传6、构建训练数据所有的输入样本必须都是相同shape

TensorFlow2实战-系列教程总目录有任何问题欢迎在下面留言本篇文章的代码运行界面均在JupyterNotebook中进行本篇文章配套的代码资源已经上传1、残差连接深度学习中出现了随着网络的堆叠效果下降的现象

TensorFlow2实战-系列教程总目录有任何问题欢迎在下面留言本篇文章的代码运行界面均在JupyterNotebook中进行本篇文章配套的代码资源已经上传8、压缩版本网络模型classModel(tf.keras.Model

背景HuggingfaceTransformers是基于一个开源基于transformer模型结构提供的预训练语言库，它支持Pytorch，Tensorflow2.0，并且支持两个框架的相互转换。

随着大数据技术和人工智能技术的发展，各种框架应运而生，比如大数据领域中的MapReduce和Spark，人工智能领域中的TensorFlow和PyTorch等。

importtensorflowastfimportnumpyasnptf.

Ubuntu16.04下安装Tensorflow(GPU)安装之前参考安装英伟达驱动的文章安装相关的显卡驱动。

在机器学习的领域里，不乏优秀的库和框架，如scikit-learn、TensorFlow和PyTorch等。然而，xLearn以其独特的优势，在处理特定类型的数据和问题时显得尤为出色。

1.理解卷积神经网络中的通道channel2.手把手教你用TensorFlow实现卷积神经网络3.tensorflow笔记：多层CNN代码分析

在工作中，需要在训练模型的过程中，读入大规模稀疏矩阵，因此考虑用tfrecord进行加载1.生TFRecordimporttensorflowastfimportnumpyasnp"""txt文件中保存的是矩阵每一行的行坐标

#coding=utf-8'''CreatedonFeb9,2019@author:zhongzhu'''importmathimporttensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_data

目录1、卸载之前的旧的或者不匹配的CUDA、cuDNN2、提前查电脑显卡支持的CUDA版本，便于后续下载对应的CUDA版本3、下载CUDA、cuDNN4、tensorflow和CUDA、cuDNN版本型号要匹配

序言本文目标：本文所总结的版本适配涉及显卡版本\python\cuda\cudnn\torch\torchvision\tensorflow-gpu\numpy等，这些模块之间互相都有联系，最好先用小本本记下来

张量操作与线性回归1.张量的操作：拼接、切分、索引和变换1.1张量的拼接与切分torch.cat()功能：将张量按维度dim进行拼接（不会扩充张量的维度）tensors：张量序列dim：要拼接的维度torch.stack()功能：在新创建的维度dim上进行拼接（创建新的维度扩充张量）tensors：张量序列dim：要拼接的维度torch.chunk()功能：将张量按维度dim进行平均切分返回值：张

1.下载指令指定-ignore-installed渠道condainstall--upgrade--ignore-installedtensorflowcondainstall--upgrade--ignore-installedtensorflow-gpu

文章目录tensor的合并与分割合并分割数据统计tf.norm(范数)reduce_min/max/meantf.argmax、tf.argmintf.equal(a,b)tf.unique(a)张量排序tf.sort(a,axis=-1,direction="")、tf.argsort(a,direction="")tf.math.top_k(a,k)填充与复制tf.pad(a,[[行维度上，下

TensorFlowCore不论您是机器学习新手还是专家，都可使用完整的端到端示例了解如何使用TensorFlow。请试用GoogleColab中的教程

importtensorflowastfimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp%matplotlibinlineimportglobimage_filenames1

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tensorflow中在运行时动态设置某个变量的值，先使用placeholder占位。运行时动态给占位符“喂”数据。

Tensorflow>=2.10版的CPU加速尝试Tensorflow我在Tensorflow上遇到的问题版本和Bug让我痛不欲生（1周）决定就用CPU了CPU也是可以加速的结语补充Tensorflow

由于在Windows上tensorflow在2.10之后的版本不再支持GPU运算，只能使用Linux，所以需要基于WSL2搭建环境（WSL2的环境搭建教程，点击此处查看）必要的软件安装：1、下载Firefoxsudoaptinstallfirefox

加速为什么要用WSL（WindowsSubsystemLinux）安装WSL2，miniconda，cuda，cudnn，TA-Lib安装WSL2安装Miniconda3安装CUDA安装cuDNN安装TensorFlow

用pytorch复现Deeplabv3+(第一步)-----环境配置本文是使用的Linux发行版之一的Ubuntu18.04，在pytorch下复现的，使用Windows或者在tensorflow上复现的同学自动略过

代码链接内容简述原文链接状态1AttentionIsAllYouNeed（2017年）AshishVaswani∗，NoamShazeer∗模型,transformer,自然语言处理https://github.com/tensorflow

本笔记记录tensor的填充和tile操作，对应tf.pad和tf.tileimporttensorflowastfimportnumpyasnptf.

TensorFlow2实战-系列教程总目录有任何问题欢迎在下面留言本篇文章的代码运行界面均在JupyterNotebook中进行本篇文章配套的代码资源已经上传1、文本分类任务1.1文本分类数据集构建：影评数据集进行情感分析

的步骤指南：1.理解Python的应用在开始之前，了解Python能做什么：Web开发（如使用Django或Flask）、数据分析（使用Pandas、NumPy）、机器学习（使用scikit-learn、TensorFlow

  弹出层模块layer是Layui的重要模块，layui官网教程中的原话是：“layer作为Layui的代表性组件”。弹出层模块layer的作用主要是在页面中以消息框、弹出框等形式进行信息提醒、信息交互等操作，类似于C/S架构中的MessageBox.Show、自定义窗口的Show或ShowDialog等函数。由于layui模块的弹出层形成多样、属性设置较多，本文从最基本的消息框、提示框的用法学

  layui中的日期与时间选择模块laydate主要用于弹出或内嵌时间与日期的选择组件，并将选择结果返回到指定的输入元素内，从layui官网教程及示例来看，一般主要是配合文本框（inputtype=“text”）使用。  laydate模块中最重要的函数是laydate.render，使用该函数可以绑定输入元素（文本框）、设置日期和时间格式等，本文结合layui官网教程及示例，逐一学习并记录测试

PyTorch中的保存模型和调用模型：1.保存整个模型PyTorch提供了torch.save函数，可以用来保存整个模型，包括模型的架构和参数。torch.save(model,'model.pth')调用整个模型，可以使用torch.load函数。model=torch.load('model.pth')2.保存模型的参数你可以选择只保存模型的参数，而不包括模型的架构。torch.save(mo

安装torch-cuda1.8，torchtext0.9.0，huggingface的transformers库anaconda虚拟环境添加第三方的库系列文章目录前言一、torchvision的安装二、tensorflow

安装anacondaconda使用清华源pip也使用清华源见tensorflow安装创建虚拟环境condacreate-npytorchpython==3.7.7pip安装pip3installtorch

还有就是最恶心的深度学习环境，配置Cuda，Cudnn，Pytorch，TensorFlow，Opencv，G

转自：Anaconda中Python安装包下载超时-代码先锋网前言在使用conda安装tensorflow，pytorch,opencv等包时，可能时由于包大小比较大，网络连接等原因导致安装包下载超时，

简单介绍输入是技术绘图图像。对象检测模型获取图像后对其进行分类，找到边界框，分配维度，计算属性。示例图像（输入）分类后，找到“IPN”部分。之后，它计算属性，例如惯性矩。它适用于不同类型的部分（IPN、UPN、相等或不相等的支路、组合）。结果（输出）你可以从这里查看相关的github存储库：https://github.com/ramazanaydinli/Steel-AI/tree/main/f

TensorFlow2实战-系列教程总目录有任何问题欢迎在下面留言本篇文章的代码运行界面均在JupyterNotebook中进行本篇文章配套的代码资源已经上传1、迁移学习用已经训练好模型的权重参数当做自己任务的模型权重初始化一般全连接层需要自己训练

TensorFlow2实战-系列教程总目录有任何问题欢迎在下面留言本篇文章的代码运行界面均在JupyterNotebook中进行本篇文章配套的代码资源已经上传1、TFRecords在训练过程中，基本都是使用

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TensorFlow2实战-系列教程总目录有任何问题欢迎在下面留言本篇文章的代码运行界面均在JupyterNotebook中进行本篇文章配套的代码资源已经上传对于图像数据，将其进行翻转、放缩、平移、旋转操作就可以得到一组新的数据

本人环境：python3.6tensorflow1.13问题如下图：解决方法：找到包的位置，查看tensorflow中是否下载了contrib包，如果有的话，建议重新装一次TensorFlow如果没有找找

准备工作如果想要在机器学习的过程中马上动手尝试点什么，比较好的方案是把环境配置起来后，上手跑一把程序，现在让我们开始吧。先安装一个Anaconda，然后把Python环境跑起来。下载地址：FreeDownload|AnacondaAnaconda'sopen-sourceDistributionistheeasiestwaytoperformPython/Rdatascienceandmachin

#1、创建图,启动图importtensorflowastf#创建两个常量op:m1,m2m1=tf.constant([[1,2,3],[2,3,4]])m2=tf.constant([[3,5],[

一、简述这里主要介绍了TensorFlow的自动微分（autodiff）功能如何工作，以及与其他解决方案的比较。

1、项目介绍1、关键词：Python语言、TensorFlow、卷积神经网络CNN算法、PyQt5界面、Django框架、深度学习包含：训练

1、项目介绍技术栈：Python语言、facenet人脸识别算法TensorflowMySQL数据库，可实现人脸的录入，人脸识别，识别记录查