TensorFlow源码分析第3页

TensorFlow：tensorflow.keras.Model.fit（）报错： TypeError: Failed to convert elements of xxx

一、问题在使用TensorFlow进行数据训练的时候，报了下面这样的一个错误。

向小凯同学学习·2025-02-03 12:45

解决：AttributeError: module ‘tensorflow‘ has no attribute ‘variable_scope‘

AttributeError:module'tensorflow'hasnoattribute'variable_scope'报错的原因是，tf.variable_scope在TensorFlow2.x

小桥流水---人工智能·2025-02-03 12:43

解决：tf.placeholder(“float“, [None, width]) AttributeError: module ‘tensorflow‘ has no attribute ‘plac

这个错误表明正在使用TensorFlow2.x，而代码是基于TensorFlow1.x编写的。

小桥流水---人工智能·2025-02-03 12:13

完美解决TypeError: Unable to convert function return value to a Python type! The signature was () -＞

从报错信息来看，这个问题主要是由于TensorFlow与NumPy版本不兼容引起的。

小桥流水---人工智能·2025-02-03 12:10

tf.Keras (tf-1.15)使用记录4-model.fit方法及其callbacks参数

model.fit()方法是TensorFlowKeras中用于训练模型的核心方法。

普通攻击往后拉·2025-02-03 07:32

基于TensorFlow 2.0的DBN故障诊断程序

以下是一个基于TensorFlow2.0的DBN故障诊断程序，包含特征可视化和结果分析。程序使用合成振动数据进行演示，可直接运行。

ydlhnust·2025-02-03 07:27

tensorflow编码错误：TypeError: unsupported operand type(s) for *: ‘float‘ and ‘NoneType‘

tensorflow编码出现错误：TypeError:unsupportedoperandtype(s)for*:‘float’and‘NoneType’原码如下：importtensorflowastfw

Ding_99·2025-02-03 02:46

solr 的admin.html 详细使用讲解

目录视图摘要视图订阅征文|从高考，到程序员深度学习与TensorFlow入门一课搞定！

qq_37300675·2025-02-03 01:36

Java 中 List 源码解析：深度剖析与实现

通过对List接口及其常见实现类的源码分析，开发者可以深入理解其内部机制和实现方式，进而优化应用程序的性能，做出更合适的选择。

HelloZheQ·2025-02-03 00:34

深入解析 Python 装饰器：高级用法、最佳实践与源码剖析

本文将从装饰器的底层原理、高级用法、性能优化、常见陷阱及源码分析等多个角度，深度解析Python装饰器的强大之处。1.Python装饰器的底层原理装饰器本质

赵大仁·2025-02-03 00:26

TensorFlow 示例摄氏度到华氏度的转换（一）

TensorFlow实现神经网络模型来进行摄氏度到华氏度的转换，可以将其作为一个回归问题来处理。我们可以通过神经网络来拟合这个简单的转换公式。

李建军·2025-02-02 17:42

lstm的tensorflow代码实现几个函数的源码及解释

对这三行代码：1.tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell总的来说，这个函数就是用来计算cell里面的运算的，比如加入三个门的计算，对应于所有列出的lstm的公式，如果说对应于普通的神经元，就相当于w*x+b这一步运算。源码：@tf_export("nn.rnn_cell.BasicLSTMCell")classBasicLSTMCell(LayerRNNCell):"""Basi

yolan6824·2025-02-02 14:54

【llm对话系统】大模型 Llama 源码分析之并行训练方案

1.引言训练大型语言模型(LLM)需要巨大的计算资源和内存。为了高效地训练这些模型，我们需要采用各种并行策略，将计算和数据分布到多个GPU或设备上。Llama作为当前最流行的开源大模型之一，其训练代码中采用了多种并行技术。本文将深入Llama的训练代码，分析其并行训练方案，主要关注参数并行和部分结构参数共享。2.并行训练策略概述常见的并行训练策略包括：数据并行(DataParallelism,DP

kakaZhui·2025-02-02 13:14

【llm对话系统】大模型 Llama 源码分析之 LoRA 微调

1.引言微调(Fine-tuning)是将预训练大模型(LLM)应用于下游任务的常用方法。然而，直接微调大模型的所有参数通常需要大量的计算资源和内存。LoRA(Low-RankAdaptation)是一种高效的微调方法，它通过引入少量可训练参数，固定预训练模型的权重，从而在保持性能的同时大大减少了计算开销。本文将深入分析LoRA的原理，并结合Llama源码解读其实现逻辑，最后探讨LoRA的优势。2

kakaZhui·2025-02-02 13:14

【llm对话系统】大模型 Llama 源码分析之 Flash Attention

1.写在前面近年来，基于Transformer架构的大型语言模型(LLM)在自然语言处理(NLP)领域取得了巨大的成功。Transformer的核心组件是自注意力(Self-Attention)机制，它允许模型捕捉输入序列中不同位置之间的关系。然而，标准的自注意力机制的计算复杂度与序列长度的平方成正比，这使得它在处理长序列时效率低下。为了解决这个问题，FlashAttention被提出，它是一种高

kakaZhui·2025-02-02 13:43

【python】在【机器学习】与【数据挖掘】中的应用：从基础到【AI大模型】

数据预处理数据清洗数据变换数据归一化高级预处理技术1.2特征工程特征选择特征提取特征构造二、Python在机器学习中的应用2.1监督学习分类回归2.2非监督学习聚类降维三、Python在深度学习中的应用3.1深度学习框架TensorFlowPyTorch

小李很执着·2025-02-01 23:43

人脸识别国内镜像

Finishedhttps://mirrors.huaweicloud.com/repository/maven/org/tensorflow/tensorflow-lite/0.0.0-nightly

未来之窗软件服务·2025-02-01 21:28

自定义数据集使用tensorflow框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测

在TensorFlow中实现逻辑回归、保存模型并加载模型进行预测的过程可以分为以下几个步骤：准备数据：创建或加载你的自定义数据集。构建逻辑回归模型。训练模型。保存模型。加载模型。

知识鱼丸·2025-02-01 21:53

【Python TensorFlow】入门到精通

TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由Google开发，广泛应用于机器学习和深度学习领域。

极客代码·2025-02-01 06:49

深度学习篇---深度学习框架

文章目录前言第一部分：框架简介1.PyTorch简介特点动态计算图易于上手强大的社区支持与Python的集成度高核心组件2.TensorFlow简介特点静态计算图跨平台强大的生态系统Keras集成核心组件

Ronin-Lotus·2025-01-31 21:05

简述Caffe、TensorFlow、TensorFlow Lite、ONNX、DarkNet、PyTorch 等模型

以下是对Caffe、TensorFlow、TensorFlowLite、ONNX、DarkNet和PyTorch等模型的简述：Caffe：Caffe（ConvolutionArchitectureForFeatureExtraction

科学的发展-只不过是读大自然写的代码·2025-01-31 12:21

超实用的Python深度学习教程 - 基于TensorFlow和Keras框架（含实例及完整代码）

一、深度学习概述（一）深度学习的定义与发展历程深度学习在当今的科技领域占据着极为重要的地位。它是人工智能的一个重要分支，其定义为通过构建具有很多层的神经网络模型，让计算机自动从大量数据中学习复杂模式的一种技术。深度学习的发展历程可谓波澜壮阔，早期它源于对人工神经网络的研究，从简单的感知机模型开始。在发展初期，由于计算资源的限制以及数据量的不足等因素，发展较为缓慢。然而，随着计算机技术的飞速发展，尤

AI_DL_CODE·2025-01-31 12:49

TensorFlow 简介

TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由Google开发。它提供了一个强大的工具集，用于构建和训练各种机器学习模型。

九月十九·2025-01-31 05:14

使用numpy自定义数据集使用tensorflow框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预

在本篇博客中，我们将使用numpy生成一个简单的自定义数据集，并使用TensorFlow框架构建和训练逻辑回归模型。训练完成后，我们会保存模型，并演示如何加载保存的模型进行预测。

辞落山·2025-01-31 04:11

pycharm、anaconda安装tensorflow问题

(pythonconda01)C:\Users\lvd13>condainstalltensorflowChannels:-defaultsPlatform:win-64Collectingpackagemetadata

努力的南波万·2025-01-30 17:41

【llm对话系统】大模型源码分析之llama模型的long context更长上下文支持

1.引言Llama模型的一个重要特性是支持长上下文处理。本文将深入分析Llama源码中实现长上下文的关键技术点，包括位置编码(positionembedding)的外推方法、注意力机制的优化等。我们将通过详细的代码解析来理解其实现原理。2.位置编码的外推实现2.1旋转位置编码(RoPE)基础Llama采用旋转位置编码(RoPE,RotaryPositionEmbedding)来编码token的位置

kakaZhui·2025-01-30 12:57

YOLOv11小白的进击之路（六）创新YOLO的iou及损失函数时的源码分析

iou或者说是损失函数的修改经常作为论文的创新点之一，那这篇文章就总结分析了在对YOLO11进行损失函数创新时需要关注的源代码，新的一年祝大家论文与财都发发发！总的来看需要关注三个函数，分别位于YOLO庞大源码的不同文件，下面逐一分析：bbox_iou函数bbox_iou函数位于/ultralytics-main/ultralytics/utils/metrics.py，这个函数的目的是计算两个边

水静川流·2025-01-30 12:23

skynet源码分析（7）--skynet中的timer

作者:[email protected]，转载请注明作者skynet的timer是做游戏用得比较频繁的一个功能，分析一下它的源码还是有意义的。而且核心的C源码除了timer和网络以外，已经基本分析得差不多了。其它都是跟luacapi相关，或者是跟lua交互比较多的。timer的源码在skynet-timer.c和skynet-timer.h中。在开始看代码之前，请大家默念三遍：1秒=10

心中那自由的世界·2025-01-30 08:56

TorchServe环境构建+模型更新+新模型注册

环境搭建2.2python环境搭建2.3启动服务2.3.1注册模型2.3.2模型查看2.3.3接口调用3进阶功能3.1模型多版本管理3.2新模型注册1.背景由于技术路线调整，需求调整原本的模型推理服务——tensorflow-serving

有来有去9527·2025-01-30 04:53

【llm对话系统】大模型源码分析之 LLaMA 位置编码 RoPE

在自然语言处理（NLP）领域，Transformer模型已经成为主流。然而，Transformer本身并不具备处理序列顺序的能力。为了让模型理解文本中词语的相对位置，我们需要引入位置编码（PositionalEncoding）。本文将深入探讨LLaMA模型中使用的RotaryEmbedding（旋转式嵌入）位置编码方法，并对比传统的Transformer位置编码方案，分析其设计与实现的优势。1.传

kakaZhui·2025-01-29 23:17

QT核心模块源码解析：组件化开发与模块化设计

QT核心模块源码解析：组件化开发与模块化设计使用AI技术辅助生成QT界面美化视频课程QT性能优化视频课程QT原理与源码分析视频课程QTQMLC++扩展开发视频课程免费QT视频课程您可以看免费1000+个

QT性能优化QT原理源码QT界面美化·2025-01-29 20:26

【人工智能】Python常用库-TensorFlow常用方法教程

TensorFlow是一个广泛应用的开源深度学习框架，支持多种机器学习任务，如深度学习、神经网络、强化学习等。以下是TensorFlow的详细教程，涵盖基础使用方法和示例代码。

IT古董·2025-01-29 15:07

Tensorflow入门——训练结果的保存与加载

，不是一个常规操作，毕竟有些复杂的模型需要训练好几天甚至更久所以将训练好的模型进行保存，当有需要的时候重新加载这个模型进行预测或者继续训练，这才是一个常规操作我们依然使用最简单的例子进行说明，这里沿用Tensorflow

weixin_34087301·2025-01-29 08:32

tensorflow1.x 基础案例3

.为什么还有很多人都选择使用TensorFlow1.x兼容性问题:TensorFlow1.x在一些旧项目中已经得到了广泛应用，这些项目可能依赖于1.x版本的特定API或行为。

慢慢学习python·2025-01-29 08:58

python3+TensorFlow 2.x（四）反向传播

目录反向传播算法反向传播算法基本步骤：反向中的参数变化总结反向传播算法反向传播算法（Backpropagation）是训练人工神经网络时使用的一个重要算法，它是通过计算梯度并优化神经网络的权重来最小化误差。反向传播算法的核心是基于链式法则的梯度下降优化方法，通过计算误差对每个权重的偏导数来更新网络中的参数。反向传播算法基本步骤：前向传播：将输入数据传递通过神经网络的各层，计算每一层的输出。计算损失

刀客123·2025-01-29 07:53

Linux内存管理：（一）物理页面分配流程及 Linux6.5源码分析（中）

《Linux6.5源码分析：内存管理系列文章》本系列文章将对内存管理相关知识进行梳理与源码分析，重点放在linux源码分析上，并结合eBPF程序对内核中内存管理机制进行数据实时拿取与分析。

Albert XUU·2025-01-29 07:47

ffmpeg源码分析：结构体成员管理系统-AVOption

AVOption用于在FFmpeg中描述结构体中的成员变量。一个AVOption可以包含名称，简短的帮助信息，取值等等。下面开始从代码的角度记录AVOption。AVOption结构体的定义如下所示。libavutil\Opt.h/** *AVOption */typedefstructAVOption{ constchar*name; /** *shortEnglishhelptext

风雨兼程8023·2025-01-29 04:26

AI软件外包需要注意什么外包开发AI软件的关键因素是什么如何选择AI外包开发语言

例如：编程语言：Python是最常用的语言，因为它有强大的AI/ML库，如TensorFlow、PyTorch、scikit-learn等。开发平台：你可以使用本地环境、

北京动点飞扬软件·2025-01-28 18:34

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CHEN_RUI_2200·2025-01-28 14:27

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掌握人工智能学习框架（如TensorFlow、PyTorch、Keras等）已成为开发智能系统、研究前沿技术的必备技能。

一ge科研小菜鸡·2025-01-28 11:07

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阿鹏哥哥01·2025-01-28 07:13

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一、使用tensorflow框架实现逻辑回归1.数据部分：首先自定义了一个简单的数据集，特征X是100个随机样本，每个样本一个特征，目标值y基于线性关系并添加了噪声。

加德霍克·2025-01-28 01:26

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wang_yq0728·2025-01-27 15:46

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Shenkh的Java壁橱·2025-01-27 02:54

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