TensorFlow2.0

搭建网络常见问题：例如ImportError: `save_model` requires h5py等

也有朋友问了我一些问题：1.在保存模型的时候，报错：ImportError:`save_model`requiresh5py解决方法：安装tensorflow2.0版本以上的版本，1.X版本会报错，重新搭建环境
秦天宝.·2022-06-05 07:04

Mask Rcnn成功运行（配置其运行环境的艰辛路程，做了详细的记录，也希望能让大家少走点弯路）

ballon.py文件的修改：1.2.2、ballon.py-配置的添加1.2.2.1训练配置参数1.2.2.2训练配置参数2、MaskRcnn虚拟环境配置2.1、尝试过跑不通的环境（避坑）2.1.1、tensorflow2.0
☞源仔·2022-05-30 07:39

Tensorflow2.0 用遗传算法进行网络架构搜索

导入需要的库2、导入数据集3、构造模型4、训练模型GA.py1、导入需要的库2、设置遗传算法参数3、导入数据集4、适应度函数5、选择函数6、交叉函数7、变异函数8、初始化种群9、迭代寻优项目介绍本文将基于Tensorflow2.0
cofisher·2022-05-28 07:01

深度学习（基于Tensorflow2.0）学习笔记——实战Tensorflow分类器

引言经过一番折腾，我们终于配置好了Tensorflow2.0的环境，接下来通过Tensorflow来一起揭开深度学习的神秘面纱吧。
十八岁数学想考满分·2022-05-26 07:16

深度学习（基于Tensorflow2.0）学习笔记——Tensorflow2.0环境搭建

Tensorflow2.0环境配置刚开始在配置Tensorflow2.0环境的时候（准确来说是2.0alpha，当时正式版还没有发布），费了不少的时间，而且直到最后也
十八岁数学想考满分·2022-05-26 07:16

TensorFlow笔记_TFRecord生成和读取

学习视频链接：TFRecord生成和读取-深度学习框架应用开发-TensorFlow2.0|百科荣创在线学习平台TFRecord格式介绍正常读取数据集是从硬盘直接读取数据，这样需要先将数据读取出来再进行训练
精灵耶·2022-05-25 07:31

TensorFlow笔记_采用迁移学习的方法搭建MobileNetV2网络实现自建数据集的图像分类任务

学习视频链接：图像分类项目实战-深度学习框架应用开发-TensorFlow2.0|百科荣创在线学习平台迁移学习把已训练好的模型参数迁移到新的模型来帮助新模型训练。
精灵耶·2022-05-25 07:17

Tensorflow2.0安装以及安装过程中遇到的问题（mac）

自己也是花了大量的时间来进行安装Tensorflow2.0查阅了很多资料下面推荐一个目前安装我安装成功的流程1.先去官网anaconda官网下载anaconda3，本人下载的python为3.7版本的2
大鹏的编程之路·2022-05-25 02:09

【神经网络】(1) 简单网络，实例：气温预测，附python完整代码和数据集

各位同学好，今天和大家分享一下TensorFlow2.0深度学习中的一个小案例。案例内容：现有348个气温样本数据，每个样本有8项特征值和1项目标值，进行回归预测，构建神经网络模型。
立Sir·2022-05-19 07:58

Tensorflow2.0 基于神经网络预测天气

标题tensorflow2.0的高级API使用起来非常方便如果使用过程中需要查资料可以直接去官网查Api和使用教程网址：https://www.tensorflow.org/api_docs/python
dpoerpoiwetiop·2022-05-19 07:58

经典卷积网络--ResNet残差网络

经典卷积网络--ResNet残差网络1、ResNet残差网络2、tf.keras实现残差结构3、tensorflow2.0实现ResNet18(使用CIFAR10数据集)借鉴点：层间残差跳连，引入前方信息
别团等shy哥发育·2022-05-17 07:20

【TensorFlow2.0】高级API中关于tf.keras.layers.Conv2D()函数的参数详细说明(建议保存）

文章目录参数说明：1.位置参数`filters`2.位置参数`kernel_size`3.关键字参数`strides=(1,1)`，滑动步长4.关键字参数`padding='valid'`，默认是边缘不填充5.关键字参数`data_format='channels_first'`，输入的数据格式6.关键字参数`dalition_rate=(1,1)`，这个含义是,卷积核的膨胀系数7.关键字参数ac
量化Mike·2022-05-12 07:44

【TensorFlow2.0】TensorFlow 2.0高阶API: Keras—使用Keras基于Squential的序列编排模式创建神经网络过程(附带源码）

在TensorFlow2.0版本中完全移除了tf.contrib这个高阶API库，官方推荐的高阶API只有tf.keras。
量化Mike·2022-05-12 07:01

Tensorflow2.0：（三）神经网络搭建八股

第三章神经网络搭建八股本次Tensorflow2.0学习笔记参考北京大学曹健老师《人工智能实践：Tensorflow笔记》课程。
黑小板·2022-05-04 07:46

【tensorflow2】object detection API 环境搭建

tensorflow1.15+ssd_mobilenet_v2的环境搭建，发现tensorflow2.0+早已经支持TensorflowobjectdetectionAPI，因此肯定要与时俱进，下面就开始tensorflow2.0
摇曳的树·2022-05-03 07:37

初学者学习gan建议

首先就是安装tensorflow环境，这里非常需要注意的是版本问题，tensorflow2.0只支持python3.6以上的版本。
波菜蔡·2022-04-29 07:46

Tensorflow2.0（二）：常用函数记录

√强制tensor转换为该数据类型tf.cast(张量名，dtype=数据类型)√计算张量维度上元素的最小值tf.reduce_min(张量名)√计算张量维度上元素的最大值tf.reduce_max(张量名)√axis在一个二维张量或数组中，可以通过调整axis等于0或者1控制执行维度、axis=0代表跨行（经度，down，表示对第一个纬度进行操作），而axis=1代表跨列（纬度，across，表
C.DLording·2022-04-28 13:39

繁凡的对抗攻击论文精读（二）CVPR 2021 元学习训练模拟器进行超高效黑盒攻击（清华）

《繁凡的深度学习笔记》，包含深度学习基础和TensorFlow2.0，PyTorch详解，以及CNN，RNN，GNN，AE，GAN，Transformer，强化学习，元学习，对抗攻击防御，迁移学习等主流研究方向万字综述
繁凡さん·2022-04-19 07:43

YOLOV4 -- SE注意力机制

YOLOV4–SE注意力机制在YOLOV4与YOLOV3的区别主要介绍了V3和V4之间的区别，但是仔细研究代码Tensorflow2.0—YOLOV4-tiny网络原理及代码解析（一）-特征提取网络会发现其实在
入门--入土·2022-04-14 07:45

Tensorflow2.0 十行代码实现SRCNN

超分辨率技术（Super-Resolution,SR）是指从观测到的低分辨率图像重建出相应的高分辨率图像，在监控设备、卫星图像和医学影像等领域都有重要的应用价值。SRCNN是深度学习用在超分辨率重建上的开山之作(ImageSuper-ResolutionUsingDeepConvolutionalNetworks)，SRCNN的网络结构非常简单，仅仅用了三个卷积层，网络结构如下图所示。SRCNN首
清风思月·2022-04-04 07:54

张量（tensor）的理解以及TensorFlow2.0 tensor与array的相互转化

TensorFlow用张量这种数据结构来表示所有的数据.你可以把一个张量想象成一个n维的数组或列表.一个张量有一个静态类型和动态类型的维数.张量可以在图中的节点之间流通.让我们先来看看tensor（张量）是什么？张量=容器张量是现代机器学习的基础。它的核心是一个数据容器，多数情况下，它包含数字，有时候它也包含字符串，但这种情况比较少。因此把它想象成一个数字的水桶。张量有多种形式，首先让我们来看最基
weixin_40744639·2022-04-04 07:32

图像 引言 深度学习_TensorFlow2.0与深度学习（引言）

《深度学习》教科书由IanGoodfellow，YoshuaBengio和AaronCourville撰写，本书旨在帮助学生和从业者进入机器学习领域，特别是深度学习。这是一本关于深度学习的优秀，全面的教科书，目前为止，并且贯穿始终优雅和严谨。本书主要分为三个部分：第一部分：应用数学和机器学习基础第二部分：实用的深度神经网络第三部分：深度学习研究《深度学习》包含了解深度学习算法时需要了解的几乎所有内
weixin_39769406·2022-04-04 07:49

Tensorflow2.0 医学图像分割(大脑肿瘤识别)

医学图像分割是医学图像处理与分析领域的复杂而关键的步骤，其目的是将医学图像中具有某些特殊含义的部分分割出来，并提取相关特征，为临床诊疗和病理学研究提供可靠的依据，辅助医生作出更为准确的诊断。本次实验使用大脑肿瘤数据集，经过网络训练之后可以将大脑CT图像中的肿瘤区域识别出来。1.数据集链接：https://pan.baidu.com/s/1z9zaR6bItUnXFtKDjFmm_g提取码：9kdn
姚先生97·2022-04-04 07:00

Tensorflow2.0 U-Net医学图像分割(胸部X光图像分割)

1.U-Net网络结构论文题目：《U-Net:ConvolutionalNetworksforBiomedicalImageSegmentation》论文地址：https://arxiv.org/abs/1505.04597U-Net发表于2015年，其初衷是为了解决生物医学图像方面的问题，由于效果确实很好后来也被广泛的应用在语义分割的各个方向，比如卫星图像分割，工业瑕疵检测等。U-Net网络结构
姚先生97·2022-04-04 07:29

TensorFlow 2.0学习笔记-段曹辉

最近开始接触TensorFlow2.0，进行深度学习MRI图像重建、医学图像分类方面的研究。之前使用的是TensorFlow1.4，和2.0差别非常大，因此把一些学习心得记录下来。
段曹辉·2022-04-04 07:10

机器学习笔记 - 使用TensorFlow2.0 + ResNet进行疟疾预测

一、疟疾数据库（血液样本的图片）数据集下载地址，美国国立卫生研究院网站LHNCBCFullDownloadListhttps://ceb.nlm.nih.gov/repositories/malaria-datasets/该数据集由属于两个不同类别的27,588张图像组成。每个类别的图像数量均等分布，每个类别有13,794张图像。寄生：暗示该地区含有疟疾。未感染：意味着该地区没有疟疾的证据。美国国
bashendixie5·2022-04-04 07:06

机器学习笔记 - Keras + TensorFlow2.0 + Unet进行语义分割

1、U-Net简介u-net用于生物医学图像分割的卷积网络（MICCAI，2015年）在生物医学图像处理中，为图像中的每个细胞获取分类标签非常重要。生物医学任务的最大挑战是成千上万张用于训练的图像不容易获得。论文（https://arxiv.org/abs/1505.04597）建立在完全卷积层的基础上，并对其进行了修改，以处理一些训练图像并产生更精确的分割。由于只有很少的训练数据可用，因此该模型
bashendixie5·2022-04-04 07:32

_使用transformers和tensorflow2.0跑bert模型

BERT模型提出已经有接近两年的时间了，学术界和工业界也都在不断迭代。想要深入掌握的话，不仅要知道原理，更要懂得源码细节，以及亲手实战BERT精调，了解这两年来一系列模型的发展脉络。想要全面地学习这些知识点的话，可以学习bienlearn上的BERT专栏。这个BERT专栏由自然语言处理领域的KOL——「夕小瑶的卖萌屋」作者团主笔，帮助新手以及有一定基础的同学快速上手BERT，既包括原理、源码的解读
weixin_39604276·2022-04-01 07:07

GraphSAGE 模型解读与tensorflow2.0代码实现

上一篇文章，我们讲了图神经网络：图卷积神经网络(GCN)理解与tensorflow2.0代码实现，也提到GCN的缺点：GCN属于直推式学习(TransductiveLearning)，它在固定的图上学习每个节点的
VariableX·2022-03-21 09:24

TensorFlow2.0——gpu设置

Tensorflow2.0GPU的使用与分配或者参考TensorFlow中文文档:讲述了各种情况查看有什么设备defset_soft_gpu(soft_gpu):importtensorflowastfifsoft_gpu:gpus=tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')ifgpus:#Currently,memorygrowthne
卢容和·2022-03-19 09:46

python神经网络库 keras_在Python和R中使用Keras和Tensorflow进行深度学习

了解TensorFlow2.0和Keras在Python和R中的深度学习并构建神经网络深入了解人工神经网络(ANN)和深度学习了解Keras和Tensorflow库的用法了解适用人工神经网络(ANN)的业务场景使用
weixin_39587113·2022-03-16 07:54

tensorflow2.0

tensorfolw2.0pytorch的默认格式是[b,h,w,c];tensorflow的默认格式是[b,c,h,w]数据类型创建tensor索引与切片维度变换pytorch的默认格式是[b,h,w,c];tensorflow的默认格式是[b,c,h,w]把a数据从pytorch转到tensorflow可以用tf.transpose(a,[0,3,1,2])数据类型一般常用.is_tensor
ljc_coder·2022-03-15 14:48

从零开始TensorFlow---利用Keras 搭建CNN网络

TensorFlow2.0以后的版本中都集成了Keras高级API，仅需要一本Keras
我的迁移学习不会学习·2022-03-14 07:34

人工智能实践Tensorflow2.0 第五章--6.八股法搭建ResNet18网络--北京大学慕课

第五章–卷积神经网络基础–八股法搭建ResNet18网络本讲目标：  介绍八股法搭建ResNet18网络的流程。参考视频。八股法搭建ResNet18网络1.ResNet18网络介绍1.1-网络分析2.六步法训练ResNet18网络2.1六步法回顾2.2完整代码2.3输出结果1.ResNet18网络介绍1.1-网络分析  借鉴点：引入了层间残差跳连，引入前方信息，减少梯度消失，使神经网络层数增加成为
AI Chen·2022-03-07 07:18

人工智能实践Tensorflow2.0 第五章--经典卷积神经网络总结及tensorflow2.0实现--北京大学慕课

第五章–经典卷积神经网络总结及tensorflow2.0实现  以cifar10数据集为例，分别用以下网络训练50次，得到最终的训练集、验证集准确率，训练集、验证集损失值。
AI Chen·2022-03-07 07:18

人工智能实践Tensorflow2.0 第五章--4.八股法搭建VGGNet网络--北京大学慕课

第五章–卷积神经网络基础–八股法搭建VGGNet网络本讲目标：  介绍八股法搭建VGGNet网络的流程。参考视频。八股法搭建VGGNet网络1.VGGNet网络介绍1.1-网络分析1.2-卷积层搭建2.六步法训练VGGNet网络2.1六步法回顾2.2完整代码2.3输出结果1.VGGNet网络介绍1.1-网络分析  VGGNet诞生于2014年，当年ImageNet竞赛的亚军，Top5错误率减小到7
AI Chen·2022-03-07 07:17

人工智能实践Tensorflow2.0 第五章--3.八股法搭建AlexNet网络--北京大学慕课

第五章–卷积神经网络基础–八股法搭建AlexNet网络本讲目标：  介绍八股法搭建AlexNet网络的流程。参考视频。卷积神经网络基础1.AlexNet网络介绍1.1-网络分析1.2-卷积层搭建2.AlexNet网络搭建2.1六步法回顾2.2完整代码2.3输出结果1.AlexNet网络介绍1.1-网络分析  AlexNet网络诞生于2012年，当年ImageNet竞赛的冠军，Top5错误率为16.
AI Chen·2022-03-07 07:47

人工智能实践Tensorflow2.0 第四章--1.增强八股搭建神经网络--北京大学慕课

第四章–增强八股搭建神经网络本讲目标：  用增强八股搭建神经网络。参考视频。增强八股搭建神经网络0.回顾八股0.1-回顾六步法1.数据增强，扩充数据集1.1-API:tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator1.2-数据增强可视化2.断点续训，存取模型2.1-读取模型2.2-保存模型3.参数提取3.1-设置输出格式：np.set_pointopt
AI Chen·2022-03-07 07:46

人工智能实践Tensorflow2.0 第三章--2.用八股的方式写mnist数据集手写数字识别--北京大学慕课

第三章–八股搭建神经网络本讲目标：  用八股的方式写mnist数据集手写数字识别。参考视频。mnist数据集手写数字识别1.数据集导入2.查看数据集3.函数式API搭建神经网络3.1八股第一步->import导入库文件3.2八股第二步->读入train和test数据集3.3八股第三步->用函数式API搭建神经网络Model3.4八股第四步->compile配置神经网络3.5八股第五步->fit训练
AI Chen·2022-03-07 07:46

人工智能实践Tensorflow2.0 第五章--2.八股法搭建LeNet5网络--北京大学慕课

第五章–卷积神经网络基础–八股法搭建LeNet5网络本讲目标：  介绍八股法搭建LeNet5网络的流程。参考视频。卷积神经网络基础1.LeNet5网络介绍1.1-网络分析1.2-卷积层搭建2.六步法训练LeNet5网络2.1六步法回顾2.2完整代码2.3输出结果1.LeNet5网络介绍  借鉴点：共享卷积核，减少网络参数（通过共享卷积参数，避免了像全连接层那样存在大量参数）。  LeNet由Yan
AI Chen·2022-03-07 07:46

人工智能实践-Tensorflow2.0 笔记1

人工智能实践-Tensorflow2.01.神经网络1.1.人工智能三学派1.2.神经网络设计过程1.3.张量创建1.4.TF2常用函数1.5.TF2常用函数21.6.鸢尾花数据集读入1.7.神经网络实现鸢尾花分类1.8.Tensorflow2安装2.神经网络优化2.1.预备知识2.2.复杂度、学习率2.3.激活函数2.4.损失函数2.5.过拟合2.6.优化器3.使用keras快速搭建神经网络3.
老青蛙嘎嘎嘎·2022-03-07 07:08

人工智能实践Tensorflow2.0 第五章--1.卷积神经网络基础--八股法搭建卷积神经网络--北京大学慕课

第五章–卷积神经网络基础–八股法搭建卷积神经网络本讲目标：  介绍神经网络基本概念，用八股法实现卷积神经网络（以cifar10为例，本节建立的框架作为后续网络的baseline，在baseline中修改实现其他网络）。参考视频。卷积神经网络基础0.回顾全连接神经网络1.卷积计算过程1.1-卷积概念1.2-卷积核的表示1.3-单通道图像卷积计算1.4-RGB通道图像卷积计算2.感受野2.1-感受野（
AI Chen·2022-03-07 07:23

人工智能实践Tensorflow2.0 第五章--5.八股法搭建Inception网络--北京大学慕课

第五章–卷积神经网络基础–八股法搭建Inception网络本讲目标：  介绍八股法搭建Inception网络的流程。参考视频。八股法搭建Inception网络1.Inception网络介绍1.1-网络分析2.六步法训练LeNet5网络2.1六步法回顾2.2完整代码2.3输出结果1.Inception网络介绍1.1-网络分析  借鉴点：一层内使用不同尺寸的卷积核，提升感知力（通过padding实现输
AI Chen·2022-03-06 07:49

深度学习------tensorflow2.0，keras实现卷积神经网络（mnist:GoogleNet-22）

1.GoogleNet-22GoogleNet采用9个Inception模块化的结构，共22层，除了最后一层的输出，其中间结点的分类效果也很好。还使用了辅助类结点（auxiliaryclassifiers），将中间某一层的输出用作分类，并按一个较小的权重加到最终分类结果中。这样相当于做了模型融合，同时给网络增加了反向传播的梯度信号，也提供了额外的正则化，对于整个网络的训练大有益处。下图是网络的结构
小飞龙程序员·2022-03-01 07:15

图像去雾毕业论文准备11-深度学习框架（tensorflow2.0）——超级详细（过拟合、欠拟合）

图像去雾毕业论文准备11-深度学习框架（tensorflow2.0）——超级详细（过拟合、欠拟合）可以使用Dropout抑制过拟合好啦，先了解这么多！
贪玩老学长·2022-02-27 11:44

PyTorch 最新安装教程（2021-07-27）

记得前不久刚陷入Tensorflow2.0的安装困境，这一次又被PyTorch搞哭辽。孩子太难了o(╥﹏╥)o
ZSYL·2022-02-27 07:33

在Tensorflow2.0的环境中，运行Tensorflow1.x

开头使用这个即可importtensorflow.compat.v1astftf.disable_v2_behavior()
strike_rf·2022-02-22 07:58

tensorflow2.0基础简介

tensorflow2.0简介1、tensorflow2.0基础知识简介tensorflow2.0是谷歌在2019年3月份发布更新的一款到端开源机器学习平台，其目的在于优化tensorflow1.x版本
Daisy和她的单程车票·2022-02-22 07:54

Tensorflow2.x教程

现在Tensorflow2.0经过蜕变强势归来，其主要有以下几大特性：使用tf.keras作为高级API，将KerasAPI指定为构建和训练
谈笑风生...·2022-02-22 07:18

TensorFlow2.0 - C2 Guide - 2 Keras

1Kerasoverviewhttps://www.tensorflow.org/guide/keras建立模型步骤compilefitevaluatepredict和输入dataset高级方法functionalAPI,subclassingmodel,customlayer,callbackssaveandrestore,eagerexecution,distribution1.1Import
左心Chris·2022-02-21 23:49
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