这就导致了，很多用Tensorflow1.x版本写的代码放到GoogleColab上运行的时候出现很多版本不匹配错误。例如在Tensorflow2.x版本就弃用了Contirb包

Tensorflow2.0的安装问题tensorflow2.0的版本早已更新了，相比tensorflow1.x的版本tensorflow2.0显然更将的强大，但是它的安装过程是真的让人痛苦，下面和我一起来配置

TensorFlow1.x主要是用于处理静态计算图的框架。计算图中的节点是Tensors，当图形运行时，它将保持n维数组;图中的边表示在运行图以实际执行有用计算时将在张量上运行的函数。

——《原则》，生活原则2.3.c在线阅读ApacheCN面试求职交流群724187166ApacheCN学习资源目录精通TensorFlow1.x一、TensorFlow101二、TensorFlow的高级库三

可惜的是，OpenAI原始Code基于tensorflow1.x，不熟悉tf的同学可能无从下手，这主要是由于陌生环境1导致的。本文的意愿是帮助那些初次接

bert模型在tensorflow1.x版本时，也是先发布的命令行版本，随后又发布了bert-tensorflow包，本质上就是把相关bert实现封装起来了。

Tensorflow1.x系列为个人入门Tensorflow1的简要笔记，最近学习的论文涉及到了bilevelprogram和hypergradient的求解，对应的代码基于Tensorflow1实现，

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步骤：1、打开AnacondaPrompt；2、启动tensorflow：activatetensorflow由于tensorflow1.X版本不会自动安装cudatoolkit和cudnn3、先安装cudatoolkit10.0

文章目录特别说明TensorFlow简介一、TensorFlow1.x二、TensorFlow2.xTensorFlow基本语法介绍一、TensorFlow1.x计算图（数据流图）的概念常量与变量常量constant

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimporttensorflow.compat.v1astf#tf.enable_eager_execution()#在TensorFlow1

首先，说明问题是出在tensorflow2.x与tensorflow1.x的用法不同上。

Tensorflow2.1无痛入门——官方API中文搬运及注释神经网络小白，寒假开始学习神经网络，本来想根据B站慕课之类的demo进行学习，但是发现很多课程都是关于TensorFlow1.x的，本来以为差别不大

以下内容来自b站tf2.0实战视频学习同步笔记1.到底是tensorflow2.0还是1.X如果没接触过tensorflow1.X，可以直接学习tensorflow2.02.核心高阶APItf.kerastf.eagertf.datatf.function3

从代码上讲，那个例子更多的是为了延续从TensorFlow1.x而来的解题思路，我不想在这个系列的第一篇就

由于个人原因造成window10的账户出现问题，修复了账户问题后，需要将之前安装的tensorflow1.x重新安装，在直接使用pip安装时到之前安装tensorflow遇到的问题，特此记录pipinstalltensorflow

由于Tensorflow1.X版本与2.X版本存在较大的差异，在Tensorflow1.X实现的项目，有些并不能够直接在Tensorflow2.X上运行。

tensorflow1.x时，使用conda安装tensorflow-gpu的最大好处是会自动安装cuda、cudnn等依赖。现在2.0出来了，但conda暂时还不支持其安装，最新的版本仍是1.14。

tensorflow模型训练好后有几个文件，其中".ckpt"是模型参数数据，“.meta”存有网络结构；如何打印显示网络中各个节点的名称（op），代码如下：importtensorflowastfckpt_path='./model.ckpt'saver=tf.train.import_meta_graph(ckpt_path+'.meta',clear_devices=True)graph=t

安装方案1已有环境卸载：condauninstallenv_name创建新的环境：第一步：导入下载镜像地址，加速下载。配置国内源condaconfig--addchannelshttps://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/condaconfig--addchannelshttps://mirrors.tuna.tsinghua.ed

1配置环境1.1安装tensorflow+cuda+cudnn+anaconda配置tensorflow环境，最好安装tensorflow1.X，2以上可能会遇到训练问题。

BERT源码首先BERT源码来自谷歌官方tensorflow版：https://github.com/google-research/bert注意，这是tensorflow1.x版本的。

tensorflow1.x版本叫以前有很大改动，那个rnn的cell和别的一些地方有了作用域，具体可以看官网，下面是报错和解决办法。

1、前言以前在做深度学习项目的时候常常使用TensorFlow框架，但是明显感觉到，TensorFlow1.X版本在运行深度学习程序之前需要进行建立计算图、会话等操作，对于快速入门和尝试自己的小想法来说是一个不小的麻烦

采用tensorflow1.x编写，python短期电力负荷预测是电力系统安全调度、经济运行的重要依据,随着电力系统的市场化,负荷预测的精度直接影响到电力系统运行的可靠性、经济性和供电质量。

专用的SavedModel（.pb文件）文件，详细请参考：详解tensorflow2.0的模型保存方法（一）本文会专门介绍tensorflow中的checkpoint，以及在tensorflow2.x以及tensorflow1

往下拉可以看到各种：ImportError:DLLloadfailed:找不到指定的模块查看官网可以看到相关说明卸载最新的tensorflow2.0pipuninstalltensorflow-y安装tensorflow1

系列文章本教程有同步的github地址0.统领篇1.计算图的创建与启动2.变量的定义及其操作3.Feed与Fetch4.线性回归5.构建非线性回归模型6.简单分类问题7.Dropout与优化器8.手动调整学习率与TensorBoard9.卷积神经网络（CNN）10.循环神经网络（RNN）11.模型的保存与恢复手动调整学习率与TensorBoard系列文章前言知识点示例前言学习率的调整对模型的收敛较

要实现Tensorflow1.x与Tensorflow2.x版本并存，我们安装一个Python的虚拟环境，兼容Tensorlfow的各个版本，在本地电脑上运行多个Python环境：（1）Tensorflow2

温故TensorFlow2.x的封装度比TensorFlow1.x高了很多。由于太长时间没有写过TensorFlow相关的代码，很多知识点有些遗忘，因此比照着官方文档，重新学习一下。通过代码学习!

TensorFlow2.0和TensorFlow1.x有着较大的差异，不能直接兼容1.x的代码，但还是提供了TensorFlow1.x的API支持。

2020/03/09更新提示：原文是Windowspython3.7下安装TensorFlow1.x版本，因为谷歌已经将TensorFlow升级到了2.0稳定版（beta版），且1.x与2.x版本变化比较大

深度学习入门视频-唐宇迪（笔记加自我整理）深度学习第三章tensorflow手写数字识别1.tensorflow常见操作这里使用的是tensorflow1.x版本，tensorflow基本构成单位是张量

2.4hdf5和saved模型转tensorflow1.xpb模型2.5加载并测试pb模型总结1、训练模型我们将把训练好的模型分别保存成hdf5和savedmodel格式，然后完成它们之间的互相转换以及分别转tensorflow1

这里刚好有一个非常好的实战例子，基于tensorflow1.x的，比较全面。文章目录1安装TensorFlowServing2keras-H5格式转变为tensorflow

一tf.Session()vsEagerexecutiontf1:tf2:a=tf.constant(1)a=tf.constant(1)b=tf.constant(2)b=tf.constant(2)c=tf.add(a,b)c=tf.add(a,b)withtf.Session()assess:print(c)print(sess.run(c))如果要取得tensor中的值：c.numpy()

来源：斯坦福大学cs231nHistoricalbackgroundonTensorFlow1.xTF1.x的历史背景TensorFlow1.xisprimarilyaframeworkforworkingwithstaticcomputationalgraphs.NodesinthecomputationalgraphareTensorswhichwillholdn-dimensionalarr

（本人小白一名，总结了一些自己的操作经验，仅供参考）前段时间Tensorflow2.0Alpha版本发布，作为刚入门深度学习的小白之前没有学过Tensorflow1.x系列，只学过一些keras，也懒得再学习

文章目录特别说明数据集波士顿房价简介波士顿房价数据集解读多元线性回归多元线性回归原理多元线性回归梯度下降多元线性回归数据预处理多变量线性回归TensorFLow1.x实现知识储备numpy简易矩阵运算向量属于矩阵范畴

所以现在也开始学习pytorch框架，之前一直用的是tensorflow1.x版本，今年正好迎来了新的tensorlfow大

Tensorflow1.x与Tensorflow2.x的理解首先，作者接触过tf1.0和tf2.0，结合说明一下！

概述tensorflow2.0发布已经一年多了，实在觉得tensorflow1.x比较难用，很多地方API混乱，对新手不太友好。

自编码器原理CODE原理自编码器是一种将它们的输入复制到输出的神经网络，通过将输入压缩成一种隐藏空间表示，然后再重构这种表示的输出。这种网络由编码器和解码器两种部分组成。xhr编码器：h=f(x)h=f(x)h=f(x)解码器：r=g(x)r=g(x)r=g(x)自编码器的整体是可以用函数g(f(x))=rg(f(x))=rg(f(x))=r来描述，我们的目的是想得到rrr与原始输入xxx相近。如

首先介绍tf.contrib.layers这是TensorFlow1.x中的一个封装好的高级库，里面有很多函数的高级封装，卷积函数tf.contrib.layers.conv2d()，池化函数tf.contrib.layers.max_pool2d

tensorflow1.x和tensorflow2.x对比与总结1.主要区别有如下几点1.0.易于使用（Easeofuse）1.1.使用Eager模式（EagerExecution）1.2.建立模型和部署变得容易

文章目录一、Tensorflow2.0与Tensorflow1.X中的helloWorld二、TF2.0中使用变量Variables三、TF2.0中的一些基础操作3.1赋值3.2测试乘法和加法3.3TF2.0

本指南基于您对TensorFlow1.x有一定的了解的

最近发现tf升级2.0之后有些api更新了，所以代码就无法直接迁移，所以做一下记录。目录单脚本转换文件夹批量转换注意事项单脚本转换先进入到你要转换脚本(eg:yolov3.py)的目录，然后：tf_upgrade_v2--infileyolov3.py--outfileyolov3.py文件夹批量转换先进入你要转换的文件夹根目录（eg:yolov3/），然后可以转换文件下所有py文件：tf_upg

公众号：【程序员管小亮】专栏——TensorFlow学习笔记一、TensorFlow2.0的变量保存与恢复1_典型代码框架2_多层感知机（MLP）实例3_删除旧的Checkpoint以及自定义文件编号二、TensorFlow1

0写在前面官网有详细教程但令人难以下咽，网上找到了链接，但是也太啰嗦，简化如下。1具体操作首先cd到你想转换的比如foo.py脚本下，终端运行tf_upgrade_v2--infilefoo.py--outfilefoo-upgraded.pyfoo-upgraded.py就是转换后的代码对于批量转换，可以使用目录树转换目录下的所有文件：tf_upgrade_v2--intreefoo/--out