Tensorflow2 第7页

tensorflow2.0 （1）使用LeNet5网络预测cifar10数据集中分类

参考内容北京大学，软微学院，曹健老师，《人工智能实践：TensorFlow2.0笔记》运行环境Python3.7tensorflow2.6训练数据集：cifar10前言曹老师用的是Class形式构造的网络结构

向往的地中海·2023-10-13 09:41

【TensorFlow2 之014】在 TF 2.0 中实现 LeNet-5

数据黑客变种rs深度学习机器学习TensorFlow2020年2月29日|01.1教程概述：理论重述在TensorFlow中的实现1.理论重述\(LeNet-5\)的目标是识别手写数字。

无水先生·2023-10-13 09:07

ubuntu系统人工智能框架安装指南及常见问题解决方案——numpy、sklearn、TensorFlow、opencv、caffe2、caffe及中间的相关插曲

TableofContents1申明2相关框架的安装2.1准备工作2.2numpy2.3sklearn2.4TensorFlow2.5opencv2.6caffe2（纯cpu版）2.7caffe(重头戏

Zjhao666·2023-10-13 04:10

【tensorflow2.0】13.常用评估函数及自定义评估函数

今天是自定义的最后一部分内容：自定义评估函数。#先介绍一下常用的评估函数tf.keras.metrics.MeanSquaredError（平方差误差，用于回归，可以简写为MSE，函数形式为mse）•tf.keras.metrics.MeanAbsoluteError(绝对值误差，用于回归，可以简写为MAE，函数形式为mae)•tf.keras.metrics.MeanAbsolutePe

一只很菜很菜的tfer·2023-10-13 00:14

独家 | 使用TensorFlow 2创建自定义损失函数

标签：TensorFlow2，损失函数图1：梯度下降算法（来源：公共域，https://commons.wikimedia.org/w/index.php？

数据派THU·2023-10-13 00:13

【使用 TensorFlow 2】03/3 创建自定义损失函数

一、说明TensorFlow2发布已经接近5年时间，不仅继承了Keras快速上手和易于使用的特性，同时还扩展了原有Keras所不支持的分布式训练的特性。

无水先生·2023-10-13 00:40

【tensorflow2.0】11.自定义层

今天讲解的内容是自定义层，和我们之前所学的构建层的方法相比，自定义层要复杂一些，而且要多一些注意事项，同时对python的要求也提高了不少，下边我们根据老师给出的案例代码进行讲解(注释)。#首先说一下自定义层的三种方法importtensorflowastf#自定义全连接层classLinear(tf.keras.layers.Layer):#在__init__中进行所有与输入无关的初始化

一只很菜很菜的tfer·2023-10-12 23:52

【使用 TensorFlow 2】01/3 中创建和训练自定义层

之前我们已经看到了如何创建自定义损失函数接下来，我写了关于使用Lambda层创建自定义激活函数的文章一、说明TensorFlow2发布已经接近2年时间，不仅继承了Keras快速上手和易于使用的特性，同时还扩展了原有

无水先生·2023-10-12 23:18

tensorflow 入门笔记

2019年10月tensorflow2.0正式版发布，新版

luckriver·2023-10-12 18:15

tensorflow2笔记：自定义模型（激活函数、初始化、正则化、约束、损失、模型、训练循环）

目录（注意本文jupyterlab编写）预先导入数据模型原型（用作对比）自定义损失函数自定义损失函数保存和加载自定义损失函数自定义损失配置函数自定义损失类HuberLoss保存和加载自定义损失类的模型自定义激活函数自定义激活函数激活函数类自定义初始化自定义初始化函数初始化类自定义正则化自定义正则化函数正则化约束类模型的保存和加载自定义约束自定义约束函数权重约束类实现自定义指标自定义指标类自定义层自

起名大废废·2023-10-12 16:39

【使用 TensorFlow 2】02/3 使用 Lambda 层创建自定义激活函数

一、说明TensorFlow2发布已经接近2年时间，不仅继承了Keras快速上手和易于使用的特性，同时还扩展了原有Keras所不支持的分布式训练的特性。

无水先生·2023-10-12 16:36

基于Python TensorFlow Estimator DNNRegressor的深度学习回归与分类

1写在前面本文为基于TensorFlowtf.estimator接口的深度学习网络，而非TensorFlow2.0中常用的Keras接口；关于Keras接口实现深度学习回归，请看这里：https://blog.csdn.net

疯狂学习GIS·2023-10-12 00:06

Tensorflow2.0快速入门必了解函数

TensorFlow基本概念:程序=数据结构+算法TensorFlow程序=张量数据结构+计算图计算语言张量和计算图是TensorFlow的核心概念。TensorFlow的基本数据结构是张量tensor,张量即多维数组,类似于numpy中的array常量:contant变量:Variable常量的值在计算图中不可以被重新赋值，变量可以在计算图中用assign等算子重新赋值。不同类型的数据可以用不同

帅殿天下·2023-10-12 00:48

MAC电脑安装TensorFlow2.X，并在pycharm中配置TensorFlow解释器

写在前面：python和TensorFlow的版本都在刷新，大家可以将本文中的python3.7和TensorFlow2.1替换成更高的版本，只要满足系统要求就可以。

Just Jump·2023-10-11 11:55

Tensorflow 1.x 迁移到2.x 遇到的问题记录

点击查看原文背景介绍最近从tensorflow1.x迁移到tensorflow2.x，在迁移过程中遇到了很多坑，最终也顺利迁移。

ioiogoo·2023-10-11 10:50

友善之臂NanoPC-T4 RK3399 配置安装TensorFlow2 Pytorch

.文件传输-U盘传输文件-通过XFTP传输5.远程连接6.安装Mini-forge7.编译安装MNN-编译推理部分-编译训练部分-编译转换部分-姿态检测Demo8.安装MNNPythonAPI9.安装TensorFlow2

Yuuchuin·2023-10-10 19:12

tensorflow2 不同维度张量的合并

a=tf.Variable([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])b=tf.Variable([[1],[2],[3]])c=tf.concat([a,b],1)print(c)最终输出注意：把第二句换为b=np.array([[1],[2],[3]])会报错

Kw!G·2023-10-10 04:15

【神经网络】(2) 网络优化，案例：服装图像分类，附python完整代码

各位同学好，今天和大家分享以下TensorFlow2.0深度学习中对神经网络的优化方法，包括动量、学习率、dropout、交叉验证、正则化。本节使用数学公式对网络进行优化，增加网络的灵活性。

立Sir·2023-10-09 13:57

Tensorflow2.5.0安装中常见的问题及解决方法

安装Tensorflow2.5.0:需要指定版本，并指定cpu还是gpu版本。非源码安装后，调用会产生警告。

遗落星球·2023-10-08 05:13

tf-lite转换记录

基于tensorflow2.4.1-gpu版本实现的先实现tensorflow的模型，然后用model=ASR_LSTM()tf.saved_model.save(model,checkpoint_path

林林宋·2023-10-07 13:46

TensorFlow2-创建Sequential模型

MyChinaLin·2023-10-07 01:25

tensorflow2.0 中lstm的实现

tensorflow2.0中lstm的实现tensorflow2.0中lstm的实现from__future__importabsolute_import,division,print_function

wo_shanhaiguan·2023-10-06 17:15

tf.compat.v1.global_variables()

在TensorFlow2.x中，这个函数已经被移除了，取而代之的是tf.compat.v1.global_variables()。

坐在墙上的猫·2023-10-04 08:03

TensorFlow笔记之卷积神经网络

文章目录前言一、卷积神经网络CNN二、Tensorflow1.x1.加载数据集2.数据处理3.定义模型4.训练模型5.结果可视化二、Tensorflow2.x1.加载数据集2.数据处理3.定义模型4.训练模型

Mr_Stutter·2023-10-04 06:49

新环境下配置jupyter notebook并启动

1.先切换到我们需要使用的环境2.安装python内核condainstallipykernel3.创建指定内核ipythonkernelinstall--user--name=tensorflow24

dropoutgirl·2023-10-04 04:55

Maxout Networks论文阅读

[toc]1.MaxoutNetworksarXiv:1302.4389[stat.ML]tensorflow2代码：https://github.com/zhangkaihua88/ML_Paper1.1

山雾幻华·2023-10-03 12:41

Tensorflow2 GPU 安装方法

一、Tensorflow2GPU安装方法1.首先安装Anaconda3环境2.在AnacondaPrompt中安装tensorflow23.验证GPU是否可以使用1.首先安装Anaconda3环境https

坐在墙上的猫·2023-10-01 10:54

Ubuntu配置深度学习环境（TensorFlow和pyTorch）

文章目录一、CUDA安装1.1安装显卡驱动1.2CUDA安装1.3安装cuDNN二、Anaconda安装三、安装TensorFlow和pyTorch3.1安装pyTorch3.2安装TensorFlow2

ZARD帧心·2023-10-01 04:23

TensorFlow章二：环境搭建

TensorFlow2.1TensorFlow的主要依赖包TensorFlow的两个主要依赖包：ProtocolBuffer和Bazel。

wenju_song·2023-09-30 05:51

Python机器学习框架介绍

目录1为什么选择用Python2机器学习和深度学习框架2.1Pandas2.2NumPy2.3Matplotlib2.4Seaborn2.5Scikit-learn2.6TensorFlow2.7Keras2.8PyTorch1

赵广陆·2023-09-27 20:23

本地项目远程Linux运行

本地安装anconda（如果不需要在本地运行，这步可以忽略）2进入本地conda环境（如果不需要在本地运行，这步可以忽略）2.1查看已存在的环境2.2创建新的conda环境2.3激活新建的环境2.4安装tensorflow2.5

没有难学的知识·2023-09-27 12:25

Tensorflow2.x版本initializer正态化变量输出函数

在TensorFlow中，用于初始化变量的正态分布初始化函数有以下几种：1.tf.random.normal：这是一种从正态分布（高斯分布）中随机采样的初始化方法。你可以指定均值和标准差来调整分布的参数。例如： initial_values=tf.random.normal(shape=(3,3),mean=0.0,stddev=1.0)这将创建一个3x3的张量，其中的元素是从均值为0，标准差为

dropoutgirl·2023-09-27 11:51

Ubuntu安装编译TensorFlow C++

1、下载TensorFlow源码https://github.com/tensorflow/tensorflow2、安装编译protobufprotobuf版本要和TensorFlow版本对应；protobuf

MclarenSenna·2023-09-26 17:09

tensorflow2.0 分类测试

DownloadandpreparetheCIFAR10dataset同样预先下载好,放到工程目录https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-python.tar.gz将文件名称cifar-10-batches-py.tar.gz改为cifar-10-python.tar.gzcpcifar-10-python.tar.gz～./keras/datasets

J_wendel·2023-09-25 14:02

tensorflow2.x——tf.constant()函数介绍和示例

tf.constant()函数介绍和示例tf.constant(value,shape,dtype=None,name=None)释义：生成常量value，值shape，数据形状dtype，数据类型name，名称1.示例：#Constant1-DTensorpopulatedwithvaluelist.tensor=tf.constant([1,2,3,4,5,6])=>[123456]#Cons

一只工程狮·2023-09-24 10:30

Tensorflow2.0 定义模型的三种方法

1、API通过直接使用tf.keras.Sequential()函数可以轻松地构建网络，如：mobile=tf.keras.applications.MobileNetV2(include_top=False,weights='imagenet',input_shape=(224,224,3))mobile.trainable=Falsemodel=tf.keras.Sequential([sim

cofisher·2023-09-23 22:12

完美解决查看自己使用的tensorflow是cpu还是gpu版本

CSDN原文参考：点击这里进入参考文献：完美解决tensorflow2.1.0下执行sess=Session()出错的情况方法一：fromtensorflow.python.clientimportdevice_libprint

KangSmit的算法那些事儿·2023-09-22 23:35

conda 环境安装 tensorflow2.0 & tensorflow1.15

查看tensorflow和python对应版本可前往：在Windows环境中从源代码构建|TensorFlow这里简单展示一下GPU版本的：tensorflow2.0&tensorflow1.15这两个版本的好处是要求的

我有明珠一颗·2023-09-22 04:54

关于下载cuda和cudnn官方网站访问不了的替代方案

一、背景最近一段时间在做深度学习Tensorflow2.x的项目，由于涉及到了docker环境下的tensorfow的GPU加速，于是我就在电脑(飞行堡垒)装双系统win10+ubuntu，后改成了win10

gong_wanyi·2023-09-21 18:43

AttributeError: ‘NoneType‘ object has no attribute ‘eager_mode‘解决方法

Python版本:3.7tensorflow2.6.0pycharm遇到这样的错误，解决方法，重新安装一下这个库pipinstall--upgradetfds-nightly

我每天都很瞌睡·2023-09-21 12:10

使用keras实现MLP的三种简单方式

本章是利用keras实现MLP三种方式(序列模型、函数模型、子类模型)，分别搭建回归神经网络，分类神经网络，以及宽深神经网络Tensorflow2.2的安装教程可参考https://www.jianshu.com

dillqq·2023-09-20 18:03

TensorFlow学习过程笔记

TensorFlow学习过程遇见的问题1.版本不兼容问题TensorFlow2不兼容TensorFlow1，所以很多时候就会出现一些问题，如下：AttributeError:module‘tensorflow

佳雨初林·2023-09-20 17:05

tensorflow Windows安装说明

TensorFlow官网教程Tensorflow2.10是最后一个在本地windows上支持GPU的版本。

为所欲为、Lynn·2023-09-20 00:25

pip install packages from url的一个坑

所以采用从网上下载包的方式，而且同样用了docker做成了http服务，在局域网内可以下载但是，这样从googlestore先下载，再安装tensorflow2.0.1包时，提示yourplatformisnotsupported

leoatchina·2023-09-19 19:06

【Tensorflow 2.12 电影推荐项目搭建】

则好·2023-09-18 03:08

【Tensorflow 2.12 电影推荐系统之召回模型】

则好·2023-09-18 03:38

【Tensorflow 2.12 电影推荐系统之排序模型】

则好·2023-09-18 03:06

TensorFlow中张量形状的认识

转眼间已经8月份了，我经过了上个月对Tensorflow2.5.0的学习，已经成为一名调包侠，现在开始扣里面的细节了，为了之后写毕业论文做准备。

DreamXY12·2023-09-17 17:38

深度学习跑代码的最基本流程（入门级）

了解基本环境，比如python版本，用的网络框架（一般是tensorflow或pytorch）等等信息1、ubuntu环境：不同的方法往往需要不同的环境，比如有的要tensorflow1.3版本，有的需要tensorflow2.0

熙铭在学习·2023-09-15 09:21

TensorFlow 03(Keras)

一、tf.kerastf.keras是TensorFlow2.0的高阶API接口，为TensorFlow的代码提供了新的风格和设计模式，大大提升了TF代码的简洁性和复用性，官方也推荐使用tf.keras

Darren_pty·2023-09-13 22:16

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