在TensorFlow2.x的基本用法中，介绍两种风格的代码，一种使用低阶API进行代码编写，一种使用高阶API进行代码编写，在网上的一些资料中，有时也会出现两种风格混

CNN训练可视化（tensorflow2.x实现）原理介绍实例化VGG16加载图片并进行预处理预测图片获取指定层对应的输出可视化CNN训练过程原理介绍卷积层由多个卷积核组成，可以将每个卷积核视为一种特征提取方式

项目介绍TensorFlow2.X搭建卷积神经网络（CNN），实现交通标志识别。

项目介绍TensorFlow2.X搭建卷积神经网络（CNN），实现人脸识别（可以识别自己的人脸哦！）。

TypeError:unsupportedoperandtype(s)for*:'float'and'NoneType'报错在我们使用Tensorflow2.X版本的时候，当我们在前向传播求参数的时候，

⚽开发平台：jupyterlab运行环境：python3、TensorFlow2.x《基于Tensorflow的知识图谱实战》（王晓华著）知识图谱（KnowledgeGraph）的概念由谷歌首先提出，旨在实现更智能的搜索引擎

目录Tensorflow1.xTensorflow2.xTensorflow1.xTensorFlow1.x和TensorFlow2.x的API存在很大差异，如果您想要将TensorFlow1.x中的tensor

.概述tensorflowobjectdetectionapi一个框架，它可以很容易地构建、训练和部署对象检测模型，并且是一个提供了众多基于COCO数据集、Kitti数据集、OpenImages数据集、AVAv2.1数据集和iNaturalist物种检测数据集上提供预先训练的对象检测模型集合。tensorflowobjectdetectionapi是目前最主流的目标检测框架之一，主流的目标检测模型

Ubuntu20.4下安装TensorFlow2.x基本配置系统：Ubuntu20.04显卡：GTX960M1、显卡驱动安装首先检查一下系统配置，使用uname-a查看系统版本$uname-aLinuxbing-Lenovo-Y50p

我的Aanconda3为2021版，对应python环境是3.82.Tensorflow2.x安装（1）Tensorflow2.x安装分为CPU和GPU两个版本，如果自己电脑中没有GPU，就安装CPU版本

本篇文章介绍如何使用Anaconda快速搭建Python环境下的TensorFlow2.x开发框架Anaconda搭建TensorFlow2.x过程关于AnacondaAnaconda就是可以便捷获取包且对包能够进行管理

ACGAN（AuxiliaryClassifierGAN）详解与实现（tensorflow2.x实现）ACGAN原理ACGAN实现模块导入生成器鉴别器模型构建模型训练虚假图像生成及绘制plot_images

Tensorflow内置了许多数据集，但是实际自己应用的时候还是需要使用自己的数据集，这里TensorFlow官网也给介绍文档，官方文档。这里对整个流程做一个总结（以手势识别的数据集为例）。1、收集手势图片方法多种多样了。我通过摄像头自己采集了一些手势图片。保存成如下形式，以同样的形式在建立一个测试集，当然也可以不弄，在程序里处理。2、构建数据集导入相关的包importtensorflowastf

对于转置卷积和卷积，输入高宽(i)，输出高宽(o)，步长(s)，卷积核的高宽(k)(设定高宽相等都为k)满足以下关系：1.卷积：padding='same’时，o=i/s向上取整padding='valid’时，o=(i-k)/s+1向下取整2.转置卷积：padding='same’时，o=i*spadding='valid’时，o=(i-1)*s+k下面使用jupyter进行验证：importt

目录一、开发环境二、代码实现2.1准备操作2.1.1导入所需模块2.1.2matplotlib无法正常显示中文的解决方案（若无此情况可跳过）2.2加载数据集2.3数据处理2.3.1数据清洗2.3.2数据转换2.3.3数据集划分2.3.4真实值设定2.3.5标准化数据2.3.6查看各字段对MPG的影响2.4创建网络2.5训练与测试2.6误差结果可视化三、结果分析一、开发环境作者：嘟粥yyds时间：2

最近在学习道路线检测，在网上找了很多资源，在github上找到的开源的LaneNet项目数目较少，只有基于tensoflow1.x，但是在配置环境的时候过于麻烦，同时由于tensorflow2.x的缘故

Tensorflow2.x目前官方的版本暂时只支持到CUDA10.1，但是RTX3090显卡只支持CUDA11及以上的版本，因此本次实验采用了从源码编译的方法来构建面向CUDA11的tensorflow

saved_model模式（包含pb文件和variables）；3.纯pb模式；（只有一个pb文件）4.keras的h5模式前面的两篇文章已经分别介绍了高层API与低层API关于各种模型的保存，比如在tensorflow2

环境：windows1064bitpython:3.7opencv4.2.0tensorflow:2.1**目的：**利用opencv中的dnn模块对tensorflow模型进行加载。opencv的dnn模块有函数dnn.readNetFromTensorflow，根据函数文档可知是调用pb格式的tensorflow模型，这里就入坑了，tensorflow保存的文件格式多种多种：TFLite,fr

TensorFlow2.x中的常用函数合并与分割tf.concat()在特定的维度上进行合并tf.concat(tensor,axis)其中tensors保存了所有需要合并的张量List，axis指定需要合并的维度

文章目录前文GitHub前文一、Windows系统下安装Tensorflow2.x（2.6）二、深度学习-读取数据三、Tensorflow图像处理预算四、线性回归模型的tensorflow实现逻辑回归模型的

算法流程代码importmatplotlib.pyplotaspltimporttensorflowastfimportnumpyasnpimportgymimportcopydefbuild_actor_network(state_dim,action_dim):model=tf.keras.Sequential([tf.keras.layers.Dense(units=128,activati

一、数据集调用数据集调用与预处理和上一篇完全相同#数据集调用,在tensorflow2.x中调用数据集importt

前两篇文章详细讲解了如何并行训练多个tf模型，要知道对于深度学习模型，批量训练不同模型结构、不同参数都是家常便饭。如果你还是手动整理参数结果、手动整理模型，或者充其量使用tensorboard来观察训练曲线，那就太low啦！这里，我们介绍如何使用Mlflow平台来管理tensorflow模型。（Mlflow可以管理市面上几乎任何机器学习模型，不仅仅是tensorflow）有兴趣、有能力的自己跳转M

目录一、hanlp简介二、安装hanlp三、测试使用四、hanlp的预训练模型五、词性标注六、命名实体识别一、hanlp简介面向生产环境的多语种自然语言处理工具包，基于PyTorch和TensorFlow2

已经确定在电脑上已经安装成功tensorflow版本并且成功在tensorflow环境下运行实例代码的前提下，运行importtensorflow.compat.v1astf报错如下，原因是：这段代码是如果在tensorflow2

定义模型2.训练模型3.结果可视化4.模型预测5.TensorBoard可视化三、TensorFlow2.x1.定义模型2.训练模型3.结果可视化4.模型预测总结前言记录使用TensorFlow1.x和TensorFlow2

占位符6.TensorBoard可视化工具二、TensorFlow2.x1.Tensor类2.张量创建3.维度变换4.张量索引5.张量运算总结前言简单记录一些TensorFlow1.x中的操作，主要记录TensorFlow2

文章目录前言一、数据集生成二、TensorFlow1.x1.定义模型2.训练模型3.模型预测三、TensorFlow2.x1.定义模型2.训练模型3.模型预测总结前言记录使用TensorFlow1.x和TensorFlow2

多分类问题二、数据集调用三、TensorFlow1.x1.定义模型2.训练模型3.结果可视化四、TensorFlow2.x1.定义模型2.训练模型3.结果可视化总结前言记录分别在TensorFlow1.x与TensorFlow2

tensorflow1.x&2.x转化成onnx文件一、tensorflow1.x转化成onnx文件1、ckpt文件生成2、打印权重参数名称3、ckpt文件转pb4、ckpt文件转onnx（--checkpoint）二、tensorflow2

2、TensorFlow2.x（2019年2.0发布）Eagerexecution不在全局化FunctionsAPI清理TensorF

下面都是我自己的一些简单的总结，如果有错误的地方，还请大家指出来。一、BinaryCrossentropy类和binary_crossentropy函数BinaryCrossentropy类的使用：tf.keras.losses.BinaryCrossentropy(from_logits=False,label_smoothing=0,reduction=losses_utils.Reducti

【深度强化学习实战】tensorflow2.x训练muzero玩井字棋（tic-tac-toe）参考资料：[1]ColinFred.蒙特卡洛树搜索（MCTS）代码详解【python】.2019-03-2323

【深度强化学习】tensorflow2.x训练muzero玩五子棋(Gomoku)github代码地址：https://github.com/NickNameHaveBeenSwallowed/muzero-tensorflow2

论文地址.策略网络的损失函数不是按照原论文所写。(X)更新：策略网络的损失函数已按照原论文更新。更新：加入了自适应温度参数alpha控制策略熵。requirements.txt:tensorflow-gpu==2.4.0gym[all]==0.21.0tensorflow_probability==0.14.0keras==2.6.0matplotlib==3.5.1fromtensorflow.

importtensorflowastfimportnumpyasnpimportcv2classGenerator(tf.keras.Model):def__init__(self):super(Generator,self).__init__()self.fc=tf.keras.Sequential([tf.keras.layers.Dense(128,activation='relu'),t

【深度强化学习】tensorflow2.x复现muzero训练CartPole-v1参考资料：[1]ColinFred.蒙特卡洛树搜索（MCTS）代码详解【python】.2019-03-2323:37

复制以下命令语句打开cmd输入随后找到User文件找到以下文件用记事本打开复制以下内容替换原来文件内容并且保存结束前置工作，正式开始安装2.打开AnacondaNavigator3.在环境管理页面创建Tensorflow2

文章目录前言tensorflow发展历程基本概念张量神经网络、层模型超参数损失函数交叉熵函数激活函数梯度和自动微分优化器tensorflow2.x和tensorflow1.xtensorflow开发流程

首先这是一个tensorflow1.x和tensorflow2.x的一个冲突，很多tensorflow1.x的包都被删除和移动到别的地方，网上面最多的做法就是降级，降级了不是可能会引发更多的冲突吗，我不是很理解

对于TensorFlow2.X，使用最新版本即可。

3.1Dual-signalTransformationLSTMNetwork简介https://github.com/breizhn/DTLN用于实时噪声抑制的堆叠双信号变换LSTM网络(DTLN)的Tensorflow2

本文先介绍了VGG的基本原理，然后详细介绍了如何使用tensorflow2.x实现VGG网络。

当创建了一个多层感知机模型后，如何调用接口获取该模型的参数量和计算量？首先，打印出模型结构，可通过graphviz模块实现#加载模型model=keras.models.load_model(modelPath)tf.keras.utils.plot_model(model,to_file='model.png',show_shapes=True)可得到模型层次结构即模型的输入层为（，18），由N

只需要把原来importtensorflowastf改成importtensorflow.compat.v1astf然后再加tf.disable_v2_behavior()复制以下代码就可以了importtensorflow.compat.v1astftf.disable_v2_behavior()

1、AttributeError:module‘tensorflow’hasnoattribute‘ConfigProto’File"D:\desktop\lane-yolo2\Test_Detections_On_Video.py",line48,insess_config=tf.ConfigProto(device_count={'GPU':0})AttributeError:module't

tensorflow2.x兼容tensorflow1.x版本，分为两布：1、importtensorflow.compat.v1astf代替importtensorflowastf2、执行tf.disable_eager_execution

问题描述：问题分析安装的是TensorFlow2.0但是使用的是TensorFlow1.0版本的代码。解决办法把整个TensorFlow2.0的调用转换为TensorFlow1.0的调用，无需对单个函数就行修改。#importtensorflowastf#2021-11-03tensorflow2.0version#2021-11-03tensorflow2.0versionusingversio

python安装了tensorflow2.x版本，但是代码使用的是tensorflow1.x版本，不用安装tensorflow1.x版本，也可以使用tensorflow1.x的方法，解决方案如下：把整个