基于tensorflow2.x版本python代码实现深度学习分类预测（以lstm为例）1代码实现（能直接跑通本文中的代码）代码中训练数据已自动生成，能直接跑通本文中的代码。

前言本文主要介绍在TensorFlow2中使用KerasAPI保存整个模型，以及如果使用保存好的模型。保存整个模型时，有两种格式可以实现，分别是SaveModel和HDF5；在TF2.x中默认使用SavedModel格式。文章分为简约版、实践版、代码版，首先从简约版认识基本流程、要点、代码等；再到实践版查看每一步的代码调试结果；最后通过代码版，可以自己尝试实践。简约版一、HDF5格式HDF5标准提

前言本文介绍最新版本的TensorFlow开发与应用，目前最新版本是TensorFlow2.5.0；首先简单介绍一下TensorFlow，然后安装TensorFlow2，最后使用TensorFlow开发。一、简介1.1）什么是TensorFlow？TensorFlow是一种用于表达机器学习算法的接口，也是一种用于执行此类算法的实现。它是端到端的方式进行机器学习开发，可以帮助我们开发和训练机器学习模

现在各大顶会开源代码没有一丝丝的tensorflow2.x，就连谷歌家自己的论文也是只有torch和jax

基于Tensorflow2.x手动复现BERTWhat’sIcan’tcreate,Idon’tunderstand.——RichardFeynman这次来造一个NLP领域的大轮子——BERT。

本文仅供学习交流使用，如侵立删！联系方式及demo下载见文末tensorflow2.2.0下载官方下载地址：https://pypi.org/project/tensorflow/#files选择对应版本下载即可tensorflow2.2.0安装安装命令：pipinstalltensorflow-2.2.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl错误：由于操作系统错误而无法安装软件包：[

文章目录具有序列特征的数据序列任务为什么需要RNNRNN结构LSTMLSTM结构使用LSTM实现一个写诗机数据集数据预处理从txt中读出数据为词嵌入做准备模型设计设计思路模型搭建——前向计算词嵌入LSTM层Output模型搭建——反向传播损失函数训练诗词生成测试模型具有序列特征的数据文本是一种典型的序列数据，在计算机中往往以字符串的形式体现。想象一下我们阅读文字的步骤：一般是从左到右，过程中不断根

MobileNet为什么写这篇文章引言深度可分离卷积Mobile神经网络结构将Mobile神经网络轻量化参考文献未完待续为什么写这篇文章最近在研究UNetUNetUNet在语义分割中的应用，该UNetUNetUNet的编码部分是基于MobileNetMobileNetMobileNet实现的，因而打算通过本文进行总结式学习。文章参考了MobileNetMobileNetMobileNet的原论文以

自从接触了python，再到机器学习和深度学习，要学习的东西向越拉越多了！！！因为课题的需要接触了tensorflow，我直接就是一个好家伙，光安装就看了好多教程，装了好几天，回头看看其实就几句命令就可以了，对小白来说太不友好了。用习惯了windows系统，换成其他系统的话有需要学好久。这里以windows10+anaconda+tensorflow2.3+python3.8为例。第一步：下载环境

windows系统Tensorflow2.x安装（日常学习的笔记记录）自从接触了python，再到机器学习和深度学习，要学习的东西向越拉越多了！！！

最近入门了下深度学习，实战练手写了个定长的字符型验证码识别模型。网上对于验证码这一块好多都是tf1的案例和解决办法，tf2的还是比较少，git上的开源项目也大都基于tf1.x。最大的感触果然还是，纸上得来终觉浅，看书看文档读别人的代码总觉得会了，自己写还是遇到了各种各样的问题，梯度更新的一个大坑，卡了我两天多。。记录一下踩坑的过程。我这边调试开发过程用的conda环境，对于我这种小白比较友好..t

完整代码写在最后首先给出一个非线性的关系y=x2y=x^2y=x2，再加上一个正态分布的噪声，通过神经网络训练得到输入输出关系tf.compat.v1.disable_eager_execution()是由于tensorflow2

随着TensorFlow2.x的发布，很多TensorFlow1.x的API接口在高版本中被弃用，那么我们在使用中，尤其是看之前的一些大佬源码时，会出现无法复现代码的问题。

关注专栏《一起来学TensorFlow2.x》，解锁更多相关内容~目录一、数据集准备1.1数据描述与加载1.2查看数据二、数据预处理2.1查看某图像2.2归一化处理三、构建模型3.1设置模型的层3.1.1

tensorflow2.xCPU/GPU安装攻略首先的首先，需要解决一个疑问，tensorflow2.x通过pipinstall是不需要装什么tensorflow-gpu的，只装一个tensorflow

从今天起咱们就算是正式开始学习TensorFlow2.x了，工欲善其事，必先利其器。

其实在很久之前小编就想开设这样一个专栏了，毕竟TensorFlow2.x已经问世很久了。

前言最近做实验比较焦虑，因此准备结合推荐算法梳理下Tensorflow2.x的知识。

前言最近做实验比较焦虑，因此准备结合推荐算法梳理下Tensorflow2.x的知识。

文章目录1、DockerEngine安装1.1填加dockerce安装源到系统1.2dockerce安装1.3国内安装环境设置1.3.1docker国内源设置1.3.2dockerhub国内源设置1.3.3Apt-get国内源设置2、NvidiaContainerToolkit安装3、Tensorflow安装3.1版本选择3.2容器启动本文将讲一下如何基于docker来安装Tensorflow2.

前言在上一篇Keras模型构建的文章中，我们介绍了在TensorFlow2.x版本中使用Keras构建模型的三种方法，那么本篇将在上一篇的基础上着重介绍使用Keras模型进行本地训练、评估以及预测的流程和方法

系列文章目录人脸检测的例子-Tensorflow2.xkeras人脸识别的例子-Tensorflow2.xKeras实时人脸识别例子-Tensorflow2.xKeras人脸识别的例子-Tensorflow2.xKeras系列文章目录1.什么是人脸识别2.环境准备3.数据准备3.1.模型准备3.2.数据集准备4.人脸识别代码讲解4.1利用MTCNN抽取人脸图片。4.2利用FaceNet提取人脸的特

前言：本节要讲的人脸识别主要是借鉴了一位研究生前辈的文章我只是在他的基础上进行了改动，让代码能在现在的TensorFlow2.X等的环境下运行先看一下效果图完整工程请点击链接下载：人脸识别工程一、准备工作

前言本文主要对机器学习、神经网络介绍；TensorFlow框架介绍；带大家搭建TensorFlow开发环境；TensorFlow入门与基本运算；最后基于TensorFlow2实现对服装图像进行分类。目录前言一、机器学习、神经网络简单介绍1）机器学习简介2）解决机器学习问题的步骤3）神经网络剖析4）训练神经网络二、TensorFlow介绍篇1）什么是TensorFlow？2）TensorFlow特点

前言基于TensorFlow2.x的框架，使用PYthon编程语言，实现对服装图像进行分类。

在利用TensorFlow2.x中进行计算时，可能会出现这种错误“RuntimeError:TheSessiongraphisempty.Addoperationstothegraphbeforecallingrun

2019.4.17更新到tensorflow2.x,添加自动求导和新版本的optimizer因为tensorflow2.x相对于tensorflow1.x的变动，API变更和思路也变化了，这节重点介绍的为梯度带

本系列为tensorflow官方教程与文档学习笔记，结合个人理解提取其中的关键内容，便于日后复习。数据处理与管道Thetf.dataAPIenablesyoutobuildcomplexinputpipelinesfromsimple,reusablepieces.API的用途举例：从分布式文件系统中聚合数据对图片做随机扰动在批处理时进行随机选取1.1Dataset对象1.1.1基础用法为了创建并

写在前面，tensorflow2.x已经出炉好久了，然而当前大部分资料仍是对应1.x版本，推荐新手们还是将1.x版本当作入门练习（1.14系列，1.15系列，1.16系列均可）下面为MNIST相关代码详解

一、创建张量二，索引切片张量的索引切片方式和numpy几乎是一样的。切片时支持缺省参数和省略号。对于tf.Variable,可以通过索引和切片对部分元素进行修改。对于提取张量的连续子区域，也可以使用tf.slice.此外，对于不规则的切片提取,可以使用tf.gather,tf.gather_nd,tf.boolean_mask。tf.boolean_mask功能最为强大，它可以实现tf.gathe

特征列feature_column特征列通常用于对结构化数据实施特征工程时候使用，图像或者文本数据一般不会用到特征列。一，特征列用法概述使用特征列可以将类别特征转换为one-hot编码特征，将连续特征构建分桶特征，以及对多个特征生成交叉特征等等。要创建特征列，请调用tf.feature_column模块的函数。该模块中常用的九个函数如下图所示，所有九个函数都会返回一个Categorical-Col

一、tf.data.Dataset.from_tensor_slices，它有三种用法，可以传入tensor、元组以及字典。下面就举几个例子：直接传入tensor，有一点需要注意的是，它是按照传入的tensor的第0维进行划分以产生数据集传入元组传入字典二、使用from_tensor_slices生成的dataset的一些属性方法，apply、as_numpy_iterator、repeat和ba

一、数据准备，使用的是房价预测的数据集fromsklearn.datasetsimportfetch_california_housinghousing=fetch_california_housing()#数据划分fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitx_train_all,x_test,y_train_all,y_test=train

我们可以从以下七种数据结构中构建数据通道：Numpyarray,PandasDataFrame,Pythongenerator,csv文件,文本文件,文件路径,tfrecords文件由于从tfrecord文件中构建数据通道比较复杂，所以接下来就只介绍前面六种情况。下面在介绍的时候也会指出使用了的tf.data下的五种API，其中Numpyarray和PandasDataFrame使用的是同一种AP

下面使用一段伪代码来说明如何使用LearningRateScheduler：1、返回值为lr的衰减函数，作为LearningRateScheduler的参数fromtensorflow.python.keras.callbacksimportLearningRateSchedulernum_epochs=20learning_rate=0.3#定义学习率衰减函数defscheduler(epoch

概述  本文是一篇较为基础的深度学习框架Tensorflow2.x入门文章，在开始之前先安装Tensorflow，当然如果你已安装，可以直接跳过。!

一、前言如果使用多GPU训练模型，推荐使用内置fit方法，较为方便，仅需添加2行代码。MirroredStrategy过程简介：训练开始前，该策略在所有N个计算设备上均各复制一份完整的模型；每次训练传入一个批次的数据时，将数据分成N份，分别传入N个计算设备（即数据并行）；N个计算设备使用本地变量（镜像变量）分别计算自己所获得的部分数据的梯度；使用分布式计算的All-reduce操作，在计算设备间高

一、前言有三种计算图的构建方式：静态计算图，动态计算图，以及Autograph。TensorFlow2.0主要使用的是动态计算图和Autograph。动态计算图易于调试，编码效率较高，但执行效率偏低。静态计算图执行效率很高，但较难调试。而Autograph机制可以将动态图转换成静态计算图，兼收执行效率和编码效率之利。当然Autograph机制能够转换的代码并不是没有任何约束的，有一些编码规范需要遵

文章目录0.Reference1.准备数据2.转换输入流、分割数据集3.构造Features4.创建、编译Keras模型5.训练模型6.使用自定义Features输入流的完整代码7、输入流简化版—输入特征均为连续性数值数据本实验是在tensorflow-gpu2.2环境下完成，实验数据集由ClevelandClinicFoundationforHeartDisease提供，该数据集是二分类数据集，

遇到的问题很多小伙伴在使用TensorFlow2.x的时候会进行自定义的循环，也就是自己采用for循环来逐个Epoch循环；同时又想将此时的网络图绘制在TensorBoard中。

从csv文件中读取数据生成tfrecord文件代码示例：importtensorflowastfimportosimportpprintimportnumpyasnp#读取csv文件将其转为tfrecord文件source_dir="./customize_generate_csv/"print(os.listdir(source_dir))[‘test_00.csv’,‘test_01.csv’

前言：tensorflow是一个庞大的系统，里面的函数很多，实现了很多常规的一些操作，但是始终没有办法涵盖所有的操作，有时候我们需要定义一些自己的操作逻辑来实现制定的功能，发现没那么简单，本文是在编写tf.data.DataSet的时候出现的一个问题，做了一个集中化的总结，会涉及到以下概念：EagerTensor和Tensor，tf.py_function以及tf.numpy_function，d

本文接着上篇介绍tensorflow2.x版本的模型部署。

前言可以使用以下3种方式构建模型：使用Sequential按层顺序构建模型，使用函数式API构建任意结构模型，继承Model基类构建自定义模型。对于顺序结构的模型，优先使用Sequential方法构建。如果模型有多输入或者多输出，或者模型需要共享权重，或者模型具有残差连接等非顺序结构，推荐使用函数式API进行创建。如果无特定必要，尽可能避免使用Model子类化的方式构建模型，这种方式提供了极大的灵

例如在Tensorflow2.x版本就弃用了Contirb包

我的第一篇CSDN博客运行新版的tf2.0或者tf2.1出现这个错误：BlasGEMMlaunchfailed:a.shape=(300,1),b.shape=(1,10),m=300,n=10,k=1经过查找相关资料和自己试验，发现这可能和GPU的内存分配有关系；因为默认情况下在代码中使用GPU时，有把内存占满的趋势；即使有时候计算的数据量并不足以占用整个GPU。所以，我们的思路之一就是对GPU

Tensorflow2.x模型保存和加载Tensorflow官网教程给出了两种保存整个模型的方法：SavedModelformatHDF5format在自定义模型时遇到了一个问题：Traceback(mostrecentcalllast

这个GitHub上可以下载到tensorflow2.x：https://github.com/lhelontra/tensorflow-on-arm/releases我就拿我下载的举例子吧：我下载的是这个版本的

tf.keras.utils.get_file(fname,origin,untar=False,md5_hash=None,file_hash=None,cache_subdir='datasets',hash_algorithm='auto',extract=False,archive_format='auto',cache_dir=None)该函数的作用主要是直接从URL下载资源参数说明--

关于安装Anaconda和Pycharm/VSCode的教程很多，在这里就不赘述了，我们直接进入主题，TensorFlow2.X系列版本一经发行就备受好评，但是一直没有机会安装，最近想跟着中国大学mooc