TensorFlow2

关于python版本与TensorFlow安装的版本问题

实测在conda环境下，python3.12的版本无法安装TensorFlow2.14.0（截至2024.5.21）最新版本在python3.7版本下正常安装ps：上述安装均在anacondanavigator
iiimharrygGc.·2024-09-13 19:03

安装tensorflow2.5.0 发现 tensorflow 和 numba 两者对应Numpy版本冲突

问题：python3.8安装tensorflow2.5.0发现tensorflow和numba两者对应Numpy版本冲突tensorflow-gpu2.5.0requiresnumpy~=1.19.2numba0.58.1requiresnumpy
GJK_·2024-09-12 08:16

python3.7安装keras教程_python 3.7 安装 sklearn keras(tf.keras)

scipy的环境，scipy，然后sklearn#2anocondaanaconda原始的环境已经自带了sklearn，这里说一下新建环境（比如创建了一个tensorflow的环境），activatetensorflow2.0
weixin_39641103·2024-09-12 04:52

AttributeError: ‘tuple‘ object has no attribute ‘shape‘

AttributeError:‘tuple’objecthasnoattribute‘shape’在将keras代码改为tensorflow2代码的时候报了如下错误AttributeError:'tuple'objecthasnoattribute'shape
晓胡同学·2024-09-10 07:35

MacBook Air M1 使用 miniconda 安装python3.11.7 和 tensorflow2.16.1详细 - TensorFlow自学笔记1

1m1mac安装xcode命令工具在Terminal终端执行以下代码：xcode-select--install2下载支持m1芯片arm64的miniconda在miniconda官网，找到下图中保护AppleM1的bash安装包，Miniconda—Anacondadocumentation3安装miniconda在Terminal执行下列代码：1）cd"miniconda下载目录"2）bash
青瓷看世界·2024-09-08 21:30

Tensorflow2.16中的Keras包含哪些层(layers)?层的功能及参数详细解释 -- TensorFlow自学笔记6

在Keras中，层（Layer）是构建神经网络的基本组件。Keras提供了多种类型的层，用于处理不同类型的输入数据和执行特定的数学操作。英文版可参考TensorFlow官方文档：Module:tf.keras.layers|TensorFlowv2.16.1一.层的分类‌1.基本网络层‌1.1.Dense层用于执行全连接操作；1.2.卷积层Conv1D、Conv2D、Conv3D层，用于执行一维、
青瓷看世界·2024-09-08 09:42

Tensorflow2 如何扩展现有数据集(缩放、随机旋转、水平翻转、平移等)，从而提高模型的准确率 -- Tensorflow自学笔记14

实际生活中的数据集，往往不是标准的数据，而是有倾斜角度、有旋转、有偏移的数据，为了提高数据集的真实性，提高模型预测的准确率，可以用ImageDataGenerator函数来扩展数据集importtensorflowastffromtensorflow.keras.preprocessing.imageimportImageDataGeneratorimage_gen_train=ImageData
青瓷看世界·2024-09-08 09:07

大模型中 .safetensors 文件、.ckpt文件、.gguf和.pth以及.bin文件区别、加载和保存以及转换方式

在大模型中，.safetensors、.ckpt、.gguf、.pth和.bin文件都是用于保存和加载模型参数的文件格式，它们之间的区别和转换方式如下：.safetensors文件：这是TensorFlow2
nanshaws·2024-09-05 07:22

python 打包docker

requirements.txt列出项目所安装依赖，如：flaskstatsmodels==0.14.2neuralprophet==0.9.0keras==3.4.1scikit-learn==1.5.1tensorflow2
风行傲天·2024-08-31 18:02

第T10周：数据增强

>-**本文为[365天深度学习训练营]中的学习记录博客**>-**原作者：[K同学啊]**第10周：数据增强难度：夯实基础⭐⭐语言：Python3、TensorFlow2要求：学会在代码中使用数据增强手段来提高
OreoCC·2024-08-31 00:55

[2020]tensorflow2.1-GPU + CUDA +CUDNN配置过程记录

最近几天做视频数据集的时候要用到tensorflow2的gpu训练版本，要安装对应版本的cuda和cudnn，网上的教程五花八门，我尝试了很多论坛的方法，有些能用有些不可以（也可能是我操作错误），经过两天调试终于能够运行了
夏迪End·2024-08-30 15:56

运行《tensorflow21天》的warning

在运行第一章的时候所出现得提示信息wt@wt-desktop:~/software/AI/chapter_1$pythondownload.pyWARNING:tensorflow:Fromdownload.py:5:read_data_sets(fromtensorflow.contrib.learn.python.learn.datasets.mnist)isdeprecatedandwill
guxue365·2024-02-20 20:32

【conda环境 安装 tensorflow2.2】 解决方案

1.检查anaconda安装：在cmd输入conda--version2.检测已经安装的环境：condainfo--envs3.新建一个python3.5的环境，tensorflow：###condacreate-nxxxpython=3.5xxx为虚拟环境名###condacreate-nxxxpython=3.6xxx为虚拟环境名condacreate-nxxxpython=3.7xxx为虚拟
Casia_Dominic·2024-02-20 12:14

Anaconda Tensorflow2.0稳定版安装教程

Anaconda安装Anaconda安装国内因为某些原因，可以在清华镜像站下载。Anaconda默认自带python，所以无需提前下载python清华镜像站Anaconda官网image-20191124164832545.pngimage-20191124165041433.png此处两个高级设置的解释:将Anaconda添加到环境变量中。(无需勾选)可以让其他IDE检测到Anaconda的Py
YeahQing·2024-02-15 10:27

jupyter notebook出现闪退解决办法

1.打开anacondaprompt,在命令行里输入：condaactivatetensorflow2.之后继续在命令行输入：jupyternotebook之后就会打开jupternotebook网页
Nothing to Lose-YL·2024-02-13 15:05

前向传播网络实现（类与函数）——TensorFlow2.4

文章目录前言一、基于类的前向传播二、基于函数的前向传播总结前言最近开始着手语义分割方面的内容，由于刚开始入门深度学习，看了一下deeplab的源码，里面所有网络结构基本上都是由类进行定义的（目的是为了方便复用），而大部分博主的复现代码基本上都是基于函数实现，作为小白的我一时有点蒙圈。为了更好地理解前向传播吧以及类与函数定义的网络结构，本文分别用类核函数实现了简单的前向传播函数提示：以下是本篇文章正
SatVision炼金士·2024-02-12 11:21

Tensorflow2.0 查看网络中每层的名称、权重及特征图绘制

文章目录项目介绍实现过程1、构建网络2、查看每层名称3、查看指定层的权值4、特征图绘制项目介绍在网络训练过程中，我们经常需要查看某层权重的变化过程，这其实只需要简单的API就能实现。为了方便演示，我们使用迁移学习到的MobileNetV2网络。实现过程1、构建网络我们将冻结迁移到的MobileNetV2网络，然后将它最后的分类层换成我们自己定义的分类层即可。mobile=tf.keras.appl
cofisher·2024-02-09 19:00

Tensorflow2.0 评价模型复杂度：参数量、FLOPs 和 MACC 计算

文章目录项目介绍代码实现：对于迁移学习网络（复杂）1、迁移学习不带分类层的简化版MobileNetV2网络2、查看网络结构3、提取需要分析的层4、计算FLOPs和MACC代码实现：对于自编写网络（简单）1、导入网络2、查看网络结构3、提取需要分析的层4、计算FLOPs和MACC项目介绍在论文写作时，我们经常会对所提出模型的复杂度进行分析，主要用到的评价指标包括参数量、FLOPs和MACC，它们的计
cofisher·2024-02-09 19:00

Tensorflow2.0 对自己的图片数据集进行分类

文章目录项目介绍数据集网络模型代码实现1、导入需要的库2、定义图像加载和预处理函数3、定义构造Dataset数据集函数4、构造Dataset数据集5、构建网络6、初始化优化器和损失函数7、定义损失函数8、定义梯度下降函数9、保留Checkpoint文件10、训练过程11、保存模型到.h5文件中12、绘制准确率曲线
cofisher·2024-02-09 19:30

为使用tensorflow2.0 以上版本。卸载cuda8.0 安装cuda10.1 cudnn7.6

配置一个虚拟环境名为tfkeras：python3.5-3.8+cuda10.1+tensorflow-gpu==2.1-2.3+cudnn7.6>condacreate-ntf2keraspython=3.8#先创建一个名为tfkeras，环境为python3.8的环境下一步开始在tfkeras这个虚拟环境下面装package卸载cuda8.0因为winserver2012原本装的是cuda8.
xuanxi·2024-02-08 22:46

Tensorflow2.0实现像素归一化与频谱归一化，一次彻底地梳理

中的像素归一化(Pixelnormalization，或称为像素规范化)和频谱归一化(Spectralnormalization，或称频谱规范化)，在高清图片生成中，这两种归一化技术得到了广泛使用，最后使用Tensorflow2
人工智能T哥·2024-02-07 12:29

易 AI - 使用 TensorFlow 2 Keras 实现 AlexNet CNN 架构

为了加深理解，本文带大家使用TensorFlow2Keras实现AlexNetCNN架构。网络结构image从上一篇可以得到Al
CatchZeng·2024-02-06 17:57

最精简：windows环境安装tensorflow-gpu-2.10.1

Tensorflow2.10是最后一个在本地windows上支持GPU的版本1.通过.whl文件方式安装2.创建anaconda虚拟环境3.安装对应的cuda与cudnn版本，local不必装cuda和
漠北尘-Gavin·2024-02-05 20:25

Window10中成功安装TensorFlow-GPU版本！

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,不想安装TensorFlow2
格噜·2024-02-05 20:24

Tensorflow horse-or-human识别 --（1）kerastuner 调整模型参数

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
冲冲冲@chong·2024-02-05 10:44

tensorflow调用gpu时报错：找不到cupti64_112.dll

环境：tensorflow2.5，cuda11.4看了C:\ProgramFiles\NVIDIAGPUComputingToolkit\CUDA\v11.1\bin路径下，有cublas64_11.dll
桶的奇妙冒险·2024-02-05 09:01

tensorflow2.0的cpu与gpu运行时间对比

文章目录前言一、导入环境二、定义函数三、测试前言这里运用一个自定义大小的矩阵数据计算，来测试gpu与cpu运算时间的对比。以下为实现方法一、导入环境示例：pandas是基于NumPy的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。#设置显卡内存使用率，根据使用率占用importosos.environ["TF_FORCE_GPU_ALLOW_GROWTH"]="true"importtensor
尘埃飞舞·2024-02-04 09:02

centos7安装CUDA11.2+CUDNN8.1+tensorflow2.4

TeslaV100*4查看CPU信息：cat/proc/cpuinfo查看GPU信息：nvidia-smi一、安装CUDA11.2参照该博客附：TensorFlow/cuda版本对照：官方文档版本对照链接二、安装TensorFlow2.4pipinstalltensorflow-gp
slibra_L·2024-02-03 13:54

如何用 Python 和 Tensorflow 2.0 神经网络分类表格数据？

以客户流失数据为例，看Tensorflow2.0版本如何帮助我们快速构建表格（结构化）数据的神经网络分类模型。变化表格数据，你应该并不陌生。
nkwshuyi·2024-02-03 10:55

OpenAI Gym 中级教程——强化学习实践项目

1.安装依赖首先，确保你已经安装了必要的依赖：pipinstallgym[box2d]tensorflow2.强化学习项目实践2.
Echo_Wish·2024-02-02 16:22

Tensorflow2.0笔记 - where，scatter_nd, meshgrid相关操作

本笔记记录tf.where进行元素位置查找，scatter_nd用于指派元素到tensor的特定位置，meshgrid用作绘图的相关操作。importtensorflowastfimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplttf.__version__#where操作查找元素位置#输入的tensor是True,False组成的tensortensor=tf.
亦枫Leonlew·2024-02-01 13:38

TensorFlow2实战-系列教程14：Resnet实战2

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Resnet实战1Resnet实战2Resnet
机器学习杨卓越·2024-02-01 13:08

TensorFlow2实战-系列教程15：Resnet实战3

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Resnet实战1Resnet实战2Resnet
机器学习杨卓越·2024-02-01 07:33

TensorFlow2实战-系列教程10：RNN文本分类2

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
机器学习杨卓越·2024-01-31 07:18

TensorFlow2实战-系列教程11：RNN文本分类3

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
机器学习杨卓越·2024-01-31 07:18

TensorFlow2实战-系列教程14：Resnet实战1

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
机器学习杨卓越·2024-01-31 07:18

TensorFlow2实战-系列教程12：RNN文本分类4

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
机器学习杨卓越·2024-01-31 07:40

huggingface 的trainer训练框架优势

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。
be_humble·2024-01-31 07:57

Tensorflow2.0笔记 - Tensor的限值clip操作

本笔记主要记录使用maximum/minimum,clip_by_value和clip_by_norm来进行张量值的限值操作。importtensorflowastfimportnumpyasnptf.__version__#maximum/minimumz做上下界的限值tensor=tf.random.shuffle(tf.range(10))print(tensor)#maximum(x,y,
亦枫Leonlew·2024-01-31 07:12

tensorflow2.0---笔记2 tensor高阶操作

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
weixin_43543210·2024-01-30 17:00

Tensorflow2.0基础-笔记-图像识别-猫狗数据集

importtensorflowastfimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp%matplotlibinlineimportglobimage_filenames1=glob.glob('./DataSet/猫狗数据集_2000/dc_2000/train/cat/*.jpg')image_filenames2=glob.glob('./DataSe
二流子学程序·2024-01-30 17:58

Tensorflow2.0笔记 - tensor排序操作

本笔记主要记录sort,argsort,以及top_k操作，加上一个求TopK准确度的例子。importtensorflowastfimportnumpyasnptf.__version__#sort,argsort#对1维的tensor进行排序tensor=tf.random.shuffle(tf.range(10))print(tensor)#升序print("======tf.sort(di
亦枫Leonlew·2024-01-30 17:27

Tensorflow2.0笔记 - tensor的padding和tile

本笔记记录tensor的填充和tile操作，对应tf.pad和tf.tileimporttensorflowastfimportnumpyasnptf.__version__#pad做填充#tf.pad(tensor,paddings,mode='CONSTANT',name=None)#1维tensor填充tensor=tf.random.uniform([5],maxval=10,dtype=
亦枫Leonlew·2024-01-30 08:55

TensorFlow2实战-系列教程9：RNN文本分类1

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
机器学习杨卓越·2024-01-30 07:56

TensorFlow2实战-系列教程6：迁移学习实战

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
机器学习杨卓越·2024-01-29 09:10

TensorFlow2实战-系列教程8：TFRecords数据源制作1

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
机器学习杨卓越·2024-01-29 09:10

TensorFlow2实战-系列教程9：TFRecords数据源制作2

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5、图像数据处理实例5.1读数据importosimportglobfromdatetimeimportdatetimeimportcv2importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportmat
机器学习杨卓越·2024-01-29 09:10

TensorFlow2实战-系列教程5：猫狗识别任务数据增强实例

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、猫狗识别任务importosimportwarningswarnings.filterwarnings
机器学习杨卓越·2024-01-29 09:40

TensorFlow2实战-系列教程4：数据增强：keras工具包/Data Augmentation

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
机器学习杨卓越·2024-01-29 09:07

使用Model.fit_generator时收到弃用警告： Model.fit_generator is deprecated and will be removed

Tensorflow2.1版本以后在使用Model.fit_generator时收到了此弃用警告：WARNING:tensorflow:Model.fit_generator(fromtensorflow.python.keras.engine.training
there2belief·2024-01-28 14:28
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