TensorFlow2.0 第5页

基于TensorFlow 实战案例：气温预测（附 Python 完整代码和数据集)

文章目录1、数据获取2、数据可视化3、特征处理4、构建网络模型（1）网络搭建（2）优化器和损失函数（3）网络训练（4）网络模型结构（5）预测结果5、结果展示完整代码及数据各位同学好，今天和大家分享一下TensorFlow2.0

Python数据开发·2023-01-19 18:45

使用conda安装Tensorflow2.0过程，以及出现的问题

https://www.jianshu.com/p/12127f2a4488?utm_campaign=haruki一.我遇到的报错安装出现报错–ERROR:CannotunpackfileC:\Users\ochen\AppData\Local\Temp\pip-unpack-n4x31f5q\simple(downloadedfromC:\Users\ochen\AppData\Local\T

LYWY_XJL·2023-01-19 10:06

tensorflow2.0报错：Function call stack:distributed_function

可以明确地说是GPU资源不足，更要声明的是，在使用各类平台提供的jupyter使用GPU时，开启多个tap页面时，由于Tensorflow占用资源机制是有多少就全部占用，那么在没有提前设置资源使用量时，只有第一个开启的才会成功启动，其余的都会造成上述报错可以先关闭所有页面，然后重新启动，并进行如下配置#importtensorflowastfimportosos.environ['CUDA_VIS

ninetyfour·2023-01-18 07:50

TensorFlow2.0 Guide 官方教程学习笔记5- Save and serialize models with Keras

本笔记参照TensorFlow官方教程，主要是对‘WritingcustomlayersandmodelswithKeras’教程内容翻译和内容结构编排，原文链接：SaveandserializemodelswithKerasKeras模型的保存和序列化操作创建环境（Setup）一、保存顺序模型或功能模型1.1保存整个模型1.2输出到已经保存的模型（ExporttoSavedModel）1.3仅保

黄水生·2023-01-18 07:19

深度学习理论向应用的过渡课程【北京大学_TensorFlow2.0笔记】学习笔记（十二）——Embedding，LSTM，GRU

目录1、Embedding使用RNN实现输入一个字母预测下一个字母（Embedding）使用RNN实现输入四个连续字母预测下一个字母（Embedding）2、使用RNN实现股票预测3、LSTM可以这样理解如何用TF实现LSTM使用LSTM实现股票代码4、GRU如何用TF实现GRU使用GRU实现股票代码1、Embedding独热码：位宽要求与词汇量一致，若词汇量增大则过于稀疏，非常浪费资源；映射之间

m0_58586235·2023-01-17 15:49

mumpy，h5py和tensorflow版本不匹配导致报错

自己开发了一个股票智能分析软件，功能很强大，需要的点击下面的链接获取：https://www.cnblogs.com/bclshuai/p/11380657.html1.问题描述一开始用pycharm，tensorflow2.0

bclshuai·2023-01-17 09:01

【小白学PyTorch】16.TF2读取图片的方法

>扩展之tensorflow2.0|15TF2实现一个简单的服装分类任务小白学PyTorch|14tensorboardX可视化教程小白学PyTorch|13EfficientNet详解及PyTorch

风度78·2023-01-17 05:19

tensorflow2.0踩坑记录

个人其他链接githubblogtensorflow2.0设计理念ref:https://blog.tensorflow.org/2019/01/what-are-symbolic-and-imperative-apis.htmlSymbolic(orDeclarative)APIsSequentialAPIsimporttensorflowastfmnist=tf.keras.datasets.

布鲁克泰勒·2023-01-16 12:13

机器学习实战第二版---第五节：神经网络

环境搭建使用anaconda搭建tensorflow2.0的环境，创建第一个模型，使用keras学习库中的序贯模型1.了解keras3.shape构建如下网络：几个注意点：1.在做输出层的选择上：创建模型后必须

菜椒爱菜鸟·2023-01-16 11:08

刚刚涉足神经网络，基于TensorFlow2.0以实现鸢尾花分类为例总结神经网络代码实现的几个步骤，附代码详细讲解

前言总体来看，一个简单的神经网络，在准备数据和参数定义后就已经被搭建起来了，这便是神经网络的骨架。我们后面补入的参数优化是为了让这个神经网络能够朝着我们希望的方向进行迭代，最后能获取到符合我们预期的参数，如果把整个神经网络闭嘴一个完整的人的话，骨架已经有了，参数优化就附着在上面的皮肉，我们想胖，想瘦即是调整皮下脂肪含量，想胖则Lossfunction变大，想瘦则Lossfunction变小（默认精

阳阳的小笔记本·2023-01-16 08:18

【1-神经网络计算】北京大学TensorFlow2.0

课程地址：【北京大学】Tensorflow2.0_哔哩哔哩_bilibiliPython3.7和TensorFlow2.1六讲：神经网络计算：神经网络的计算过程，搭建第一个神经网络模型神经网络优化：神经网络的优化方法，掌握学习率、激活函数、损失函数和正则化的使用，用Python语言写出SGD、Momentum、Adagrad、RMSProp、Adam五种反向传播优化器神经网络八股：神经网络搭建八股

如何原谅奋力过但无声·2023-01-16 06:32

【yolo目标检测】(1) yolov3，网络结构Darknet53，特征提取

各位同学好，今天和大家分享一下使用Tensorflow2.0进行yolov3目标检测，如何构建Darknet53整体网络结构，如何使用特征金字塔强化特征提取。

立Sir·2023-01-14 13:47

MAC M1与tensorflow2.0兼容性问题

1.下载miniforge下载miniforge链接2.运行脚本切换到Miniforge3-MacOSX-arm64.sh所在目录运行脚本bashMiniforge3-MacOSX-arm64.sh关于这个安装问题，就是一路同意就行，选择yes3.创建conda虚拟环境(已安装好conda)papercode为自己定义的虚拟环境名称，可以自行修改condacreate-npapercodepyth

一道题目写一天·2023-01-14 00:54

TF2.0使用预训练网络与模型存取

前言：Tensorflow2.0的keras中为我们封装了许多优秀的模型结构，并且这些模型结构基于imagenet数据集已经trian好，我们可以直接拿来使用，非常方便；这样做的最大好处可以解决训练集不足的问题

我会像蜗牛一样努力·2023-01-13 16:02

tensorflow报错:tensorflow.python.framework.errors_impl.InternalError: Blas GEMM launch failed :

一、原因分析在tensorflow2.0里面，要想一个高阶迭代多次调用tf.GradientTape()时报错，因为tape是一次性的，算完就会释放，所以要想重复调用必须设置persistent=’True

尚墨1111·2023-01-13 15:49

Tensorflow2.0 自定义余弦退火学习率衰减策略

代码实现在Tensorflow2.0中自定义学习率衰减策略其实很简单，可以参考文章：Te

cofisher·2023-01-13 09:17

Tensorflow2.0 求梯度返回None（WARNING:tensorflow:Gradients do not exist for variables）

问题说明利用梯度带计算梯度时发现有些层的梯度返回None。解决方法将正向传播中所有的操作都用tensorflow中的API执行，不能使用numpy等其他库中的API，比如np.concatenate需要被换成tf.concat。

cofisher·2023-01-12 21:31

【人工智能学习笔记1】入门介绍tensorflow2.0

人工智能学习笔记-1-入门介绍tensorflow2.0人工智能三学派三学派定义神经网络设计过程张量生成常用函数笔记来自【北京大学】Tensorflow2.0笔记来自:https://www.bilibili.com

双木又一人·2023-01-11 18:42

tf.feature_column详解

在tensorflow2.0环境下的tfrecord读写及tf.io.parse_example和tf.io.parse_single_example的区别中已经讲到了从tfrecord中读取数据需要提供一个

kangshuangzhu·2023-01-11 15:22

在tensorflow2.0环境下使用RandLA-Net训练S3DIS数据集

之前的文章介绍了在tensorflow2.0环境下使用RandLA-Net训练Semantic3D数据集，这里我们记录一下如何在在tensorflow2.0环境下使用RandLA-Net训练S3DIS数据集

GHZhao_GIS_RS·2023-01-11 02:00

TensorFlow中读取图像数据的三种方式

Updateon2019.06.18从tesorflow1.11之后，（大概是这个版本号），谷歌推出了tf.data模块来读取数据，甚至在tensorflow2.0中，取消了数据队列管道，所以我建议大家学习

咆哮的阿杰·2023-01-10 15:44

Keras 2.3.0 发布：支持TensorFlow 2.0

昨天，Keras团队宣布发布Keras2.3.0，这是第一个支持TensorFlow2.0的多后端Keras版本。这也是多后端Keras的最后一个主要版本。

程九十·2023-01-10 14:57

CTR深度学习模型之 DeepFM 模型解读

CTR系列文章：广告点击率(CTR)预测经典模型GBDT+LR理解与实践（附数据+代码）CTR经典模型串讲：FM/FFM/双线性FFM相关推导与理解CTR深度学习模型之DeepFM模型解读【CTR模型】TensorFlow2.0

VariableX·2023-01-09 13:06

联邦学习（六）：Tensorflow 实现联邦迁移学习

为每个客户端制作数据集2.1导入并处理MNIST数据2.2定义相关变量2.3为每个客户端制作训练集和测试集3、建立模型3.1建立服务器模型3.2建立客户端模型4、定义训练过程5、模型训练项目说明本项目旨在使用Tensorflow2.0

cofisher·2023-01-09 11:55

联邦学习（三）：Tensorflow2.0 实现联邦学习

文章目录项目说明代码实现1、导入需要的库2、定义相关的类2.1Data2.2Aggregator2.3Model2.4Bank3、导入并处理原始数据4、联邦学习4.1划分数据并重采样4.2模型训练4.2.1仅使用Data_Global训练服务器模型4.2.2联邦学习训练服务器模型4.3模型测试5、非联邦学习模型对比5.1建立模型5.2模型训练5.2.1使用不平衡数据训练5.2.2使用平衡数据训练

cofisher·2023-01-09 11:54

Tensorflow2.0基础-笔记- softmax多分类任务

importtensorflowastfimportpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinline#输入训练数据集和测试数据集(train_image,train_label),(test_image,test_label)=tf.keras.datasets.fashion_mnist.load_dat

二流子学程序·2023-01-08 15:42

tensorflow2.0如何实现cnn的图像识别

目录tensorflow2.0实现cnn图像识别cnn+tensorflow实现识别图片总结tensorflow2.0实现cnn图像识别importtensorflowastffromtensorflow.kerasimportlayers

·2023-01-08 04:05

使用bert提取中文句子向量遇到的问题

version必须使用tensorflow1.10.0以上的版本，并且不能使用tensorflow2.0以上的版本查看方式:model下载中文预训练模型：bert中文数据集installpipinstallbert-serving-server

_lilian_·2023-01-08 00:38

神经网络求解偏微分方程代码分析

运行环境：python3.6+tensorflow1.2.1+CPU若要tensorflow2.0及以上的版本运行需要添加一行代码偏微分方程代码分

啦啦无畏·2023-01-07 12:46

使用Tensorflow2.0中keras版本模型训练小案例

importtensorflowastfimportnumpyasnp#一、构建模型inputs=tf.keras.Input(shape=(32,))x=tf.keras.layers.Dense(64,activation='relu')(inputs)x=tf.keras.layers.Dense(64,activation='relu')(x)predictions=tf.keras.la

小鹿~·2023-01-07 11:56

Tensorflow2.0 keras版本模型训练使用样本加权和类别加权（可运行代码案例）

importtensorflowastfimportnumpyasnp#构建模型defget_uncompiled_model():inputs=tf.keras.Input(shape=(32,),name='digits')x=tf.keras.layers.Dense(64,activation='relu',name='dense_1')(inputs)x=tf.keras.layers.

小鹿~·2023-01-07 11:56

【060】tensorflow2.0 与tensorflow1.0 的性能区别和迁移

内容目录一、TensorFlow2.0介绍二、tf1和tf2的主要变化1、Eager执行2、AutoGraph3、tf.keras4、模型训练三、TF1.0到2.0迁移一、TensorFlow2.0介绍

小麦粒·2023-01-07 11:26

【Tensorflow1.0 和 Tensorflow2.0】—— 区别

定义输入PlaceHolderstep03：搭建模型step04：定义损失函数及优化器step05：初始化所有变量step06：创建会话sessionstep07：传参计算session.run()对于Tensorflow2.0

玛丽莲茼蒿·2023-01-07 11:25

tensorflow2.0与tensorflow1.0区别

1.1.X默认方式是先要定义一个静态结构，然后训练操作流程时独立的。这样运行效率比较高，但是调试起来费劲。最直观的一点，就是一些在函数中预先定义静态结构“彷佛”是不执行的，而写在后面的语句彷佛先执行了一样。2.X默认采用动态图处理的方式，和python风格更接近（Eagerexecution）。2.1.X版本有很多额外的概念比如，graph，session，run，placeholder，feed

花花花哇_·2023-01-07 11:25

谷歌官方解读：TensorFlow 2.0 哪些新特性值得关注？

对于即将发布的TensorFlow2.0，TensorFlow团队感到非常兴奋。相比于旧版本，这个被团队视为另一重要里程碑的版本又新增了哪些功能呢？

woliuqiangdong·2023-01-07 10:54

Tensorflow 2.0 的新特性介绍——最详细版本

文章目录有效的TensorFlow2重大变化的简要摘要API清理急于执行没有更多的全局变量功能而不是会话惯用TensorFlow2.0的建议将代码重构为较小的函数使用Keras图层和模型来管理变量结合使用

猫咪钓鱼·2023-01-07 10:53

TensorFlow2.0的新特性

TensorFlow2.0的新特性2020年1月，TensorFlow迎来了2.0正式版的更新，新的框架在使用上与1.x差别较大，本文将对2.0的新特性进行一些经验总结，不从技术上进行对比，实时补充，与君共勉

NLP小讲堂·2023-01-07 10:51

Tensorflow基础（1）---Tensorflow2.0特性

**谷歌公司对Tensorflow的定义：**Anend-to-endopensourcemachinelearningplatform。一个端到端的开源机器学习平台1.发展历程2011：DistBelief2015.11：TensorFlow0.5.02017.2：TensorFlow1.0·高层API，将Keras库整合进其中·EagerExecution（动态图机制）、TensorFlowL

王YuHao·2023-01-07 10:20

第一章 Tensorflow2.0主要特性及环境搭建

前言公司在去年要做一个关于人脸识别的项目，然后我就使用了python当中的一个人脸识别的开源库做了第一版，说实话效果不是很好，在生产环境下对人脸的识别率比较低，所以后来集成了一个成熟公司提供的产品SDK才算是交了差。不过也因此，让我对机器学习，人工智能，等等这样的字眼产生了浓厚的兴趣，本系列文章旨在将本人的学习的过程做一个记录，如能在此过程当中结交更多的同道中人，甚至是那些这条路上的诸位前辈，深感

leeoohoo·2023-01-07 10:47

TensorFlow2.0新特性

Anend-to-endopensorcemachinelearningplatformend-to-end：端到端opensource：开放源代码，开放设计和实现框架machinelearning：机器学习生态系统TensorFlow的发展历程2011：DistBelief2015.11：TensorFlow0.5.02017.2：TensorFlow1.0高层APi，将Keras库整合进其中E

奋斗在阿尔卑斯的皮卡丘·2023-01-07 10:46

谷歌官方解读 TensorFlow 2.0 所有新特性

（给Python开发者加星标，提升Python技能）转自：机器之心（ID：almosthuman2014）最近，TensorFlow2.0预览版终于上线了，看来稳定版距离我们也不会太远——按照官方说法会是今年的第一个季度

Python开发者·2023-01-07 10:44

tensorflow2.0 GPU 版本安装测试教程及新特性初探

安装与测试TensorFlow2.0安装：pipinstalltensorflow-gpu==2.2.0-ihttps://pypi.douban.com/simple/condainstallcudnn

VariableX·2023-01-07 10:14

解决Win10安装Anaconda，pip install tensorlow，使用Jupyter出现ImportError: No module named 'tensorflow'的问题

1.在B站上看视频《深度学习框架Tensorflow学习与应用》的第三课，按老师教的在命令提示符cmd输入:2.未成功，总是提示网络出错，后来参考TensorFlow2.0正式版发布，极简安装TF2.0

qq_39966944·2023-01-06 21:38

10.20卸载tensorflow2.0,安装tensorflow1.14.0

卸载tensorflow2.0安装1.14.0已安装python版本3.8.5，最开始误装了tensorflow2.0，发现2.0和1.0版本语句不兼容解决办法：1.tensorflow版本问题（1版本和

艾黎呀·2023-01-06 15:11

AttributeError: module tensorflowhas no attribute placeholder

报错原因：tensorflow2.0版本去掉了placeholder，而tensorflow1.*版本才有。因此修改tensorflow_ba

zhuiyuan2012·2023-01-06 15:05

tensorflow2.0

简单的tensorflow模型搭建刚开始学习tensorflow框架，跟着莫烦的视频做一些实验，但是他用的是tensorflow1,好多语句需要改，我整理了一下，大家一起交流进步吧代码importtensorflowastfimportnumpyasnp#creatdatax_data=np.random.rand(100).astype(np.float32)#随机创建数据100个随机数列y_d

让我三行代码、·2023-01-06 12:14

Tensorflow2.0安装（win10系统cpu版本）

知乎默认安装完Anaconda步骤一：启动AnacondaPrompt命令，利用conda创建一个tensorflow开发环境，输入下面代码:condacreate-ntf2.0python=3.7步骤二：激活tensorflow2.0

JeffchenITM·2023-01-06 12:14

Tensorflow2.0 -搭建模型的多种方式

Tensorflow1.0搭建模型一、搭建深度学习模型的区别（背过！！！）Tensorflow1.xTensorflow1.x最重要的在于Graph的概念，个人认为搭建相对较为麻烦，但是tf1.x也较为灵活。Tensorflow2.xTensorflow2.x兼容keras，非常好用。对于Tensorflow1.0，step01：准备输入数据step02：定义输入PlaceHolderstep03

Zhang,Xuewen·2023-01-06 12:12

Tensor Flow 2.0 快速掌握手册

我们知道全新的TensorFlow2.0Alpha已经于2019年3月被发布，新版本对TensorFLow的使用方式进行了重大改进，为了满足各位AI人对TensorFlow2.0的需求，我们推出了专栏《

人工智能与算法学习·2023-01-06 12:12

TensorFlow2.0 实现 ESPCN

1.数据处理dataset.py训练集选用T91，测试集选用Set5低分辨图片（x）切割成17x17，高分辨图片（y）切割成17scalex17scaleimportcv2importglobimportnumpyasnpimporttensorflowastffromkerasimportbackendaskdefpsnr(y_true,y_pred):#assumeRGBimagereturn

张辕·2023-01-06 12:42

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