TensorFlow2 第22页

关于tensorflow2.X下使用CUDA11.X版本，编译时报缺少cusolver64_10.dll文件的解决过程

关于tensorflow2.X下使用CUDA11.X版本，编译时报缺少cusolver64_10.dll文件的解决过程我是在anaconda环境下使用tensorflow，所以cuda,cudnn等工具包也是使用

Jay_Vim_Lyu·2022-12-26 09:30

Windows系统配置tensorflow2环境

Windows系统配置Tensorflow2环境安装NVIDIA驱动程序安装CUDA创建环境配置环境参考资料本文整理了笔者在windows系统下配置tensorflow2的GPU运行环境时遇到的一些问题

略胜亿筹·2022-12-26 09:57

Windows或Linux系统环境下成功配置TensorFlow2.x的GPU版本全过程，附带每个步骤需要用的链接

总览：我以Windows安装TensorFlow2.2.1为例：需要工具：anaconda、pycharm、TensorFlow2.2.1、cuda10.1、cudnn10.1（cudnn10.1需下载带有

DK数据工作室·2022-12-26 07:58

一定能看懂的：windows环境下的Tensorflow2 环境配置，一键导入，一键配置，绝不出错，一定能看懂，一键安装

这里的方法基于Anaconda3的import功能/导入功能。直接导入已经配置好的环境文件即可，省时省力。不出错。Up已经配置好环境并且经过测试可用。已经安装了TensorflowGPU，numpy，jupyternotebook，matplotlib等常用需求。（不定时更新配置）没有安装Anaconda3的同学参考另一篇文章：一定能看懂的：Windows下安装anaconda3与换源！（包含换源

动量核心·2022-12-26 07:27

模型转换：pytorch模型转onnx, onnx转tensorflow, tensorflow转tflite

文章目录软件版本：pytorch模型转onnxonnx模型转tensorflowtensorflow模型转tflite软件版本：tensorflow2.3.1pytorch1.6.0onnxruntime1.8.1cv24.5.3onnx_tf1.8.0onnx1.10.1pytorch

城俊BLOG·2022-12-26 03:28

tensorflow2.x学习笔记二十七：TFLite的转换、解释和量化

一、转换TensorFlowLite转换器根据输入的TensorFlow模型生成TensorFlowLiteFlatBuffer文件(.tflite)。该转换器支持SavedModel目录、tf.keras模型和concretefunctions。1、saved_model转换成TFLite，注意这里提供的是.pb文件的目录saved_model_to_tflite_converter=tf.li

耐心的小黑·2022-12-26 03:58

tensorflow2.0学习记录-张量与操作之张量tensor

总览在进行tensorflow的使用之前，我们可以使用importtensorflowastfprint(tf.__version__)print(tf.test.is_gpu_available())来查看安装的tf版本以及gpu是否可使用。关于张量（tensor）通俗一点讲：张量是对标量，矢量，矩阵的推广。一阶张量可以理解成一个向量，二阶张量可以理解成矩阵，三阶张量可以理解成立方体，四阶张量可

batmanchen·2022-12-26 02:45

tensorflow2.x gpu版本和pytorch安装

importtensorflowastfprint(tf.__version__)print(tf.test.is_gpu_available())importtorchprint(torch.__version__)print(torch.cuda.is_available())#cuda是否可用print(torch.cuda.device_count())print(torch.cuda.g

小杨变老杨·2022-12-25 23:05

tensorflow2 ValueError: slice index 0 of dimension 0 out of bounds.

问题描述Traceback(mostrecentcalllast):File"E:\PythonProjects\cotton5\main.py",line19,intrain.start()File"E:\PythonProjects\cotton5\train.py",line38,instartself.start_train()File"E:\PythonProjects\cotton5\

heue·2022-12-25 20:45

Windows下编译带CUDA 11.2的TensorFlow 2.4.1

Windows下编译带CUDA11.2的TensorFlow2.4.1参考链接：https://blog.csdn.net/u012440550/article/details/113361176?

A寒树·2022-12-25 10:10

cannot import name ‘dtensor‘ from ‘tensorflow.compat.v2.experimental‘报错

cannotimportname‘dtensor’from'tensorflow.compat.v2.experimental’报错环境cuda11.2tensorflow2.6python3.9在网上查了好久

岐轩·2022-12-25 09:52

使用深度学习中的循环神经网络（LSTM）进行股价预测

tushareID:468684一、开发环境：操作系统：Windows10开发工具：PyCharm2021.1.1(ProfessionalEdition)Python版本：Python3.6深度学习框架TensorFlow2.6.2

苏小鹏·2022-12-25 08:21

交通流预测爬坑记（二）：最简单的LSTM预测交通流，使用tensorflow2实现

下面使用tensorflow2.0来实现预测不得不说tensorflow2.0太香了，太简单了，真的是有手就行在tensorflow中只需要调用已经tensorflow的LSTM模块就行了，比如下面的代码

__Meursault__·2022-12-24 19:56

TensorFlow2.0保存模型

介绍模型保存有5种：1、整体保存；2、网络架构保存；3、权重保存；4、回调保存；5、自定义训练模型的保存1、整体保存：权重值，模型配置（架构），优化器配置整个模型可以保存到一个文件中，其中包含权重值、模型配置乃至优化器配置。这样，您就可以为模型设置检查点，并稍后从完全相同的状态继续训练，而无需访问原始代码。在Keras中保存完全可以正常使用的额模型非常有用，您可以在TensorFlow.js中加载

Hong_Youth·2022-12-24 19:22

Tensorflow2.3用SaveModel保存训练模型.pb等文件+opencvino转IR文件

#在Tensorflow2.3框架下训练的深度网络模型，目标用于工业部署，所以需要将训练好的模型保存，转成用于C++工业部署的文件格式，期间不断遇到问题，最终成功转换，记录下过程，避免后人踩坑。

Pamxz·2022-12-24 18:51

tensorflow2.3手动下载mnist.npz数据集

简介本文介绍了在Ubuntu下如何手动下载mnist.npz数据集并且放到指定位置供tensorflow使用。tensorflow版本：2.3解决办法先写解决办法：下载，百度网盘下载链接https://pan.baidu.com/s/1jH6uFFC密码:dw3d。不是我的网盘，感谢这位大哥的写的博文以及其中的网盘连接。下载完成之后放到~/.keras/dataset/目录下，命名为mnist.n

sha256sum·2022-12-24 18:53

关于CIFAR10数据集的探索

365天深度学习训练营第二周——彩色图片分类选题：彩色图片分类难度：新手入门语言：Python3、TensorFlow2时间：8月1-8月5日要求：学习如何编写一个完整的深度学习程序了解分类彩色图片会灰度图片有什么区别测试集

Jessica2017lj·2022-12-24 18:49

Tensorflow2.0入门基础——多元线性回归（波士顿房价）以及网络搭建方法

**Tensorflow2.0入门基础——多元线性回归（波士顿房价）以及网络搭建方法（1）第一步首先导入数据集，这里我们选用波士顿房价预测如果已经下载好了可以直接导入数据（也可以直接加我qq1217649965

生活明朗，万物可爱，人间值得，未来可期·2022-12-24 16:22

YOLO V3基于Tensorflow 2.0的完整实现

Tensorflow来实现YOLOV1版本，之后我自己也用Tensorflow1.X版本实现了YOLOV3，现在Tensorflow演进到了2.0版本，相比较１.X版本做了很大的改进，也更加易用了，因此我记录一下如何用Tensorflow2.0

gzroy·2022-12-24 12:37

Windows下配置Python TensorFlow深度学习环境（GPU版） TensorFlow2.7_Python3.7

目录一、获取Anaconda二、安装CUDA（1）检查系统（2）查看对应关系（3）下载CUDA三、安装TensorFlow（1）为TensorFlow创建虚拟环境（2）安装TensorFlow——命令行安装（3）安装TensorFlow——自行下载安装（4）测试一、获取Anaconda要使用TensorFlow，建议先安装Anaconda，配置对应的虚拟环境。首先去Anaconda的官网下载安装包

Mactav·2022-12-24 09:10

Windows系统 Python 配置tensorflow 2.7.0 （最简易）

本篇是不需要下载acaconda，直接通过Python的pip进行安装tensorflow2.7.0（CPU版）首先默认您已经装好pip安装包的前提下，进行如下操作：1：Win+R打开Windows系统的运行窗口

gudugududu·2022-12-24 09:08

Tensorflow2.x 模型保存(持续更新)

至少从我个人使用的角度Tensorflow2.x的模型保存、checkpoint的官方教程也太乱了。

纯洁的小火车·2022-12-24 08:14

tensorflow2.4 用checkpoint保存网络，读取后继续训练！

Tensorflow2学习记录提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加例如：第一章Tensorflow2网络的保存与恢复后继续训练。

CHD_helte·2022-12-24 08:39

机器学习之信用卡欺诈检测（零基础，附数据及详细python代码2022年Tensorflow2）

首先该数据参考：机器学习项目实战之信用卡欺诈检测（零基础，附数据及详细python代码）(4条消息)机器学习项目实战之信用卡欺诈检测（零基础，附数据及详细python代码）_西南交大-Liu_z的博客-CSDN博客_信用卡欺诈检测pythonhttps://blog.csdn.net/qq_40683479/article/details/89221558对于参考链接上的pandas的ix提取数据

Victor__Zhang·2022-12-24 00:41

TensorFlow2实现协同过滤算法中的矩阵分解（首家基于TS2版本）

目标：用TensorFlow2，实现协同过滤算法中的矩阵分解。网上找的绝大部分是基于一个模板复制出来的，且基于TensorFlow1，因此本人亲自动手，用TensorFlow2实现。

浪漫的数据分析·2022-12-23 22:29

【Jetson-Nano】2.Tensorflow和Pytorch的安装

1.1Protobuf安装1.2安装依赖包及tensorflow1.151.3安装其它常用库1.4测试python包是否安装成功1.5TensorRT和Opencv的安装1.6pycuda和onnx安装1.7Tensorflow2.3

普通网友·2022-12-23 21:42

【Jetson-Nano】2.Tensorflow object API和Pytorch的安装

1.1Protobuf安装1.2安装依赖包及tensorflow1.151.3安装其它常用库1.4测试python包是否安装成功1.5TensorRT和Opencv的安装1.6pycuda和onnx安装1.7Tensorflow2.3

普通网友·2022-12-23 21:42

window10下用anaconda3安装python3.8 opencv4.5.5,tensorflow2.6版本。或使用纯安装实现

flybird_zj·2022-12-23 21:08

ubuntu20.04下安装python3.8,opencv5.6,tensorflow2.6

ubuntu20.04自带python3.10,目前很多开发库并不支持python3.10，需要降低版本1.安装python3.8sudoadd-apt-repositoryppa:deadsnakes/ppasudoapt-getupdatesudoapt-getinstallpython3.82.切换默认为python3.8版本列举出系统可用python版本：输入update-alternat

flybird_zj·2022-12-23 21:08

TensorFlow2.X——tf.GradientTape() && Optimziers结合使用

tf.GradientTape()&&Optimzier结合使用一、tf.GradientTape()首先讲解一下tf.GradientTape()中的参数：tf.GradientTape( persistent=False,watch_accessed_variables=True)persistent:布尔值，用来指定新创建的gradientTape是否是可持续性的。默认是False，意味着

一只工程狮·2022-12-23 19:19

TensorFlow2.0自动求导机制(tf.GradientTape的用法)

文章目录1使用tf.GradientTape()计算y=x2y=x^2y=x2的导数2当使用常量tf.constant时3对多个数求导时4使用求导机制进行线性回归的案例在机器学习中，我们经常需要计算函数的导数，Tensorflow提供了自动求导机制来计算导数。1使用tf.GradientTape()计算y=x2y=x^2y=x2的导数计算当x为3时x平方的导数(注意，变量x要设置为浮点型，不能为整

宛如近在咫尺·2022-12-23 19:17

Tensorflow2基础：自动微分机制(tf.GradientTape)

神经网络通常依赖反向传播求梯度来更新网络参数，求梯度过程通常是一件非常复杂而容易出错的事情。而深度学习框架可以帮助我们自动地完成这种求梯度运算。Tensorflow一般使用梯度磁带tf.GradientTape来记录正向运算过程，然后反播磁带自动得到梯度值。这种利用tf.GradientTape求微分的方法叫做Tensorflow的自动微分机制。预备知识:with的使用Python中的with语句

Code_LT·2022-12-23 19:17

关于tf.GradientTape()的常用方法

而eager模式是TensorFlow2.0的默认模式，什么是eager模式呢，简单来说就是简化了Tensorflow1.0一些复杂的操作，省略了session等用法，可以直接打印输出变量等tf.GradientTape

打篮球的程序员·2022-12-23 19:17

TensorFlow2.0学习笔记 2.1：神经网络优化过程——函数知识

tf.where()np.random.RandomState.rand()np.vstack()

落雪wink·2022-12-23 18:47

基于深度学习的天气识别算法对比研究-TensorFlow实现-卷积神经网络（CNN） | 第1例（内附源码+数据）

我的环境：语言环境：Python3深度学习环境：TensorFlow2相关教程：编译器教程：新手入门深度学习|1-2：编译器JupyterNotebook深度学习环境配置教程：新手入门深度学习|1-1：

明天依旧可好·2022-12-23 18:41

Win10/Win11下解决bert-serving报错server TypeError: cannot unpack non-iterable NoneType object

Thiserrorcanbecausebymultiplereasons:(1)InstallingthewrongversionofTensorFlow;YoushouldinstallTensorFlow>=1.10and<=1.15(don'tinstallTensorFlow2.0

JP刹不住车·2022-12-23 16:53

WINDOWS下的启动BERT-SERVING-SERVER报错 TypeError: ‘NoneType‘ object is not iterable

原因分析python3.7.3版本下安装tensorflow默认2.0.0，不支持tensorflow1.10.0，而暂时bert-serving-server不支持tensorflow2.0.0，建议

江水居士·2022-12-23 16:21

AttributeError: ‘Sequential‘ object has no attribute ‘predict_classes‘ 解决方法

问题描述今天使用tensorflow2.6训练了一个模型，在使用predict_classes(x_test[0:10])预测类别的时候报错：（如下图）AttributeError:'Sequential'objecthasnoattribute'predict_classes

晓亮.·2022-12-23 15:27

ModuleNotFoundError: No module named ‘keras‘

遇到的问题ModuleNotFoundError:Nomodulenamed'keras'解决思路到Anaconda3\Lib\site-packages\目录下找到keras，发现没有查到网上资料说tensorflow2.4

LHshooter·2022-12-23 12:10

【TensorFlow】(三)tf.feature_column.shared_embedding_columns()函数的用法

在TensorFlow2.0中叫tf.feature_column.shared_embeddings()。

凝眸伏笔·2022-12-23 08:41

这是一篇价值1500的文章：tensorflow2.0 feature_columns 如何输入到keras 功能性模型（funtional api）

这是一篇价值1500的文章：tensorflow2.0feature_columns如何输入到keras功能性模型（funtionalapi）因为一开始这个问题解决不了，找谋宝代做，（只是要个案例而已哦

anavanab99·2022-12-23 08:06

AttributeError: module ‘tensorflow_core.compat.v1‘ has no attribute ‘contrib‘

由于tensorflow版本问题，在tensorflow2.x版本里没有contrib组件，因此无法使用LSTMRNN实例中的sequence_loss_by_example函数。

qq_38766019·2022-12-23 07:05

[python] module ‘tensorflow.compat.v2‘ has no attribute ‘_internal‘

tensorflow2的安装问题tensorflow2.5要求安装python3.9/8，对应版本keras是测试版本tensorflow2.2.0安装时，会出现module‘tensorflow.compat.v2

(∩ᵒ̴̶̷̤⌔ᵒ̴̶̷̤∩)·2022-12-23 07:35

人工智能实践：Tensorflow2.0笔记北京大学MOOC（2-1）

人工智能实践：Tensorflow2.0笔记北京大学MOOC（2-1）说明一、神经网络的优化1.神经网络复杂度2.学习率策略2.1学习率概念回顾2.2动态调整学习率2.2.1指数衰减学习率及其API2.2.2

寂灭如一·2022-12-23 05:21

人工智能实践：Tensorflow2.0笔记北京大学MOOC（1-2）

人工智能实践：Tensorflow2.0笔记北京大学MOOC（1-2）说明二、TensorFlow2.1基本概念与常用函数1.基本概念-张量Tensor1.1TensorFlow库中的数据类型1.2张量