二、变形金刚  适用于PyTorch、TensorFlow和JAX的先进机器学习。  Transformers提供API和工具，可轻松下载和训练最先进的预训练模型。

1，tf.random_normaltf.random_normal(shape,mean=0.0,stddev=1.0,dtype=tf.float32,seed=None,name=None)random_normal:正态分布随机数，均值mean,标准差stddevrandom_normal2，tf.truncated_normaltf.truncated_normal(shape,mean

之前的文章分别介绍了TensorFlow中张量的一些基本知识：tf2.0学习（一）——基础知识tf2.0学习（二）——进阶知识现在介绍一下TensorFlow中关于神经网络的操作。

转载自：https://blog.csdn.net/foreseerwang/article/details/80572182注意，Dataset.from_generator在旧版Tensorflow

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前向推理在modelscope中开源了，但是训练没开源，且是基于TensorFlow的，复现起来是比较麻烦的。

用tensorflow写了几个例子，CNN的，然后在我的15年版的MacbookPro上跑了跑了，训练速度真是不忍直视，而且，风扇呼呼转，真是心疼我这个Mac了。于是意识到显卡这个东西真是个门槛。

tensorflow库在2.11及以上版本中，都取消了对Windows平台的GPU支持，如果想要用GPU来训练网络，需要安装2.10及以下版本的tensorflow。

导航任务在Habitat-sim任务中的实现官方教程概述重要概念1、HelloWorld程序1.0.1基础设置Basicsettings1.0.2模拟器设置Configurationsforthesimulator1.0.3

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4、构建语料表构建语料表，基于词频来进行统计

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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。

随着大数据技术和人工智能技术的发展，各种框架应运而生，比如大数据领域中的MapReduce和Spark，人工智能领域中的TensorFlow和PyTorch等。

importtensorflowastfimportnumpyasnptf.

Ubuntu16.04下安装Tensorflow(GPU)安装之前参考安装英伟达驱动的文章安装相关的显卡驱动。

在机器学习的领域里，不乏优秀的库和框架，如scikit-learn、TensorFlow和PyTorch等。然而，xLearn以其独特的优势，在处理特定类型的数据和问题时显得尤为出色。

1.理解卷积神经网络中的通道channel2.手把手教你用TensorFlow实现卷积神经网络3.tensorflow笔记：多层CNN代码分析

学习途径：在线markdown编辑器_微信公众号markdown排版工具Markdown基本语法|Markdown官方教程标题要创建标题，请在单词或短语前面添加井号(#)。#的数量代表了标题的级别。

在工作中，需要在训练模型的过程中，读入大规模稀疏矩阵，因此考虑用tfrecord进行加载1.生TFRecordimporttensorflowastfimportnumpyasnp"""txt文件中保存的是矩阵每一行的行坐标

#coding=utf-8'''CreatedonFeb9,2019@author:zhongzhu'''importmathimporttensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_data

目录1、卸载之前的旧的或者不匹配的CUDA、cuDNN2、提前查电脑显卡支持的CUDA版本，便于后续下载对应的CUDA版本3、下载CUDA、cuDNN4、tensorflow和CUDA、cuDNN版本型号要匹配

序言本文目标：本文所总结的版本适配涉及显卡版本\python\cuda\cudnn\torch\torchvision\tensorflow-gpu\numpy等，这些模块之间互相都有联系，最好先用小本本记下来

1.下载指令指定-ignore-installed渠道condainstall--upgrade--ignore-installedtensorflowcondainstall--upgrade--ignore-installedtensorflow-gpu

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

TensorFlowCore不论您是机器学习新手还是专家，都可使用完整的端到端示例了解如何使用TensorFlow。请试用GoogleColab中的教程

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importtensorflowastfimportnumpyasnptf.

tensorflow中在运行时动态设置某个变量的值，先使用placeholder占位。运行时动态给占位符“喂”数据。

整体介绍光源选择参考：https://www.cnblogs.com/profession/p/5482445.html工业相机镜头光源选型--光源-知乎机器视觉全栈|机器视觉教程|docsify|pytorch官方教程中文版

Tensorflow>=2.10版的CPU加速尝试Tensorflow我在Tensorflow上遇到的问题版本和Bug让我痛不欲生（1周）决定就用CPU了CPU也是可以加速的结语补充Tensorflow

由于在Windows上tensorflow在2.10之后的版本不再支持GPU运算，只能使用Linux，所以需要基于WSL2搭建环境（WSL2的环境搭建教程，点击此处查看）必要的软件安装：1、下载Firefoxsudoaptinstallfirefox

加速为什么要用WSL（WindowsSubsystemLinux）安装WSL2，miniconda，cuda，cudnn，TA-Lib安装WSL2安装Miniconda3安装CUDA安装cuDNN安装TensorFlow

方法：一、设置https方式访问1、获取ssl证书获取证书有两种方法，一种是用官方教程可以获得自签名证书，但是通过域名访问时，会提示不安全，有时会直接无法访问。另一种是自己购买证书。

用pytorch复现Deeplabv3+(第一步)-----环境配置本文是使用的Linux发行版之一的Ubuntu18.04，在pytorch下复现的，使用Windows或者在tensorflow上复现的同学自动略过

代码链接内容简述原文链接状态1AttentionIsAllYouNeed（2017年）AshishVaswani∗，NoamShazeer∗模型,transformer,自然语言处理https://github.com/tensorflow

本笔记记录tensor的填充和tile操作，对应tf.pad和tf.tileimporttensorflowastfimportnumpyasnptf.

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的步骤指南：1.理解Python的应用在开始之前，了解Python能做什么：Web开发（如使用Django或Flask）、数据分析（使用Pandas、NumPy）、机器学习（使用scikit-learn、TensorFlow

PyTorch中的保存模型和调用模型：1.保存整个模型PyTorch提供了torch.save函数，可以用来保存整个模型，包括模型的架构和参数。torch.save(model,'model.pth')调用整个模型，可以使用torch.load函数。model=torch.load('model.pth')2.保存模型的参数你可以选择只保存模型的参数，而不包括模型的架构。torch.save(mo

数据区域缩放组件（dataZoom）基本操作官方教程地址入口dataZoom组件现在支持几种子组件：内置型数据区域缩放组件（dataZoomInside）：内置于坐标系中。

安装torch-cuda1.8，torchtext0.9.0，huggingface的transformers库anaconda虚拟环境添加第三方的库系列文章目录前言一、torchvision的安装二、tensorflow

安装anacondaconda使用清华源pip也使用清华源见tensorflow安装创建虚拟环境condacreate-npytorchpython==3.7.7pip安装pip3installtorch

还有就是最恶心的深度学习环境，配置Cuda，Cudnn，Pytorch，TensorFlow，Opencv，G

转自：Anaconda中Python安装包下载超时-代码先锋网前言在使用conda安装tensorflow，pytorch,opencv等包时，可能时由于包大小比较大，网络连接等原因导致安装包下载超时，

简单介绍输入是技术绘图图像。对象检测模型获取图像后对其进行分类，找到边界框，分配维度，计算属性。示例图像（输入）分类后，找到“IPN”部分。之后，它计算属性，例如惯性矩。它适用于不同类型的部分（IPN、UPN、相等或不相等的支路、组合）。结果（输出）你可以从这里查看相关的github存储库：https://github.com/ramazanaydinli/Steel-AI/tree/main/f

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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