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TensorFlow深度学习实战（10）——迁移学习详解

TensorFlow深度学习实战（10）——迁移学习详解0.前言1.迁移学习1.1迁移学习基本概念1.2迁移学习的重要性1.3ImageNet1.4迁移学习流程2.InceptionV3架构3.构建迁移学习模型小结系列链接

盼小辉丶·2025-05-10 15:38

深度学习工程化：基于TensorFlow的模型部署全流程详解

深度学习工程化：基于TensorFlow的模型部署全流程详解引言在深度学习项目中，模型训练只是第一步，将模型成功部署到生产环境才是真正创造价值的关键。

2501_91537435·2025-05-10 13:28

数据中台-常用工具组件：DataX、Flink、Dolphin Scheduler、TensorFlow和PyTorch等

数据实施服务工具组件概览数据中台的数据实施服务涵盖数据采集、处理、调度、分析与应用全流程，以下为关键工具组件及其作用：工具类型核心功能典型应用场景DataX离线数据采集多源异构数据批量同步数据仓库ODS层数据导入ApacheFlink实时计算引擎流批一体数据处理、实时ETL、复杂事件处理实时监控、DWD层实时清洗与聚合DolphinScheduler任务调度平台可视化编排ETL任务、依赖管理与监控

lcw_lance·2025-05-10 13:54

Embedding：数据表示的深度探索

目录（一）Embedding的定义（二）Embedding的原理（三）Embedding的方法（一）Word2Vec架构图（二）基于Embedding的推荐系统流程图（一）使用TensorFlow实现Word2Vec

CarlowZJ·2025-05-10 10:06

Could not find conda environment: tensorflow

conda环境(1)打开anaconda下的anacondaPrompt,以管理员的身份打开，(2)查看python版本python--version(3)创建python在终端输入condacreate-ntensorflowpython

码字工人在路上·2025-05-10 09:57

OpenCV专利收费免费模块介绍

DNN模块（深度学习）功能：加载Caffe、TensorFlow模型，前向传播推理。收费状态：免费。核心模块，无专利或收费限制。依据：官方开源声明。Flann模块（快速近似最近邻搜索）

ice_junjun·2025-05-09 21:05

Python TensorFlow库【深度学习框架】全面讲解与案例

一、TensorFlow基础知识1.核心概念张量(Tensor):多维数组，是TensorFlow的基本数据单位（标量、向量、矩阵等）。

老胖闲聊·2025-05-09 17:07

Python, C ++，C 语言开发常规职业技能线上鉴定与评测app

Python、C++和C的技术特性，构建高效、安全、可扩展的职业技能评估系统：---一、系统架构设计1.技术栈分层模块Python应用场景C++应用场景C应用场景核心算法引擎机器学习模型训练（PyTorch/TensorFlow

Geeker-2025·2025-05-09 12:37

GPU软硬件架构协同设计解析

一、硬件架构的核心设计原则流式多处理器（SM）的模块化设计计算单元分层：每个SM包含多个CUDA核心（如NVIDIAH100SM含128个FP32核心）、TensorCore（AI加速）及RTCore（

ShineSpark·2025-05-09 01:26

解决Tensorflow找不到GPU的问题

Tensorflow找不到GPU问题发现问题解决当我用以下代码查看GPU数量时，gpus返回的是一个空列表，说明tensorflow没有找到GPU。

小猪皮蛋粥·2025-05-09 01:54

大模型技术全景解析：从基础架构到应用生态

·深度学习框架·TensorFlow：静态计算图设计，适合大规模分布式训练与工业部署；·PyTorch：动态图机制提升开发灵活性，研究首选，支持快速原型设计；二、模型演进·LLM：大语言模型（参数量超大的通用语言模型

阿飞快码·2025-05-08 00:17

Transformer和TensorFlow的区别

Transformer和TensorFlow是两个不同层面的概念，Transformer是一种深度学习模型架构，而TensorFlow是一个开源的机器学习框架，可以用来实现包括Transformer在内的各种深度学习模型

KingDol_MIni·2025-05-07 13:39

TensorRT plugin插件编写

TensorRTplugin插件编写参考CUDA与TensorRT部署部署实战第四章实现TensorRT自定义插件(plugin)自由！

Darchan·2025-05-07 11:55

模型部署技巧（一）

模型部署技巧（一）以下内容是参考CUDA与TensorRT模型部署内容第六章，主要针对图像的前/后处理中的trick。

Darchan·2025-05-07 10:52

跨平台物联网漏洞挖掘算法评估框架与实现结题报告漏洞挖掘方法研究过程跨漏洞挖掘方法 Gemini 测评

为做到上述两方面，我们设计了eval.py来实现这一功能，代码如下：importtensorflowastfprint(tf.__version__)#imp

XLYcmy·2025-05-07 10:49

Jetson × Qwen 实时边缘蒸馏与推理优化实战：轻量部署、动态蒸馏与性能加速全流程解析

Jetson×Qwen实时边缘蒸馏与推理优化实战：轻量部署、动态蒸馏与性能加速全流程解析关键词Jetson、Qwen、大模型蒸馏、边缘推理优化、动态蒸馏、TensorRT、边缘部署、轻量模型压缩、性能加速

观熵·2025-05-07 07:32

国产算力平台 × NVIDIA GPU 混合部署全流程实战：昇腾 / 寒武纪与异构推理系统集成解析

NVIDIAGPU混合部署全流程实战：昇腾/寒武纪与异构推理系统集成解析关键词昇腾310、寒武纪MLU370、NVIDIAA100、异构算力平台、混合部署、AI推理调度、多框架支持、MindX、MagicMind、TensorRT

观熵·2025-05-07 07:02

记9（Torch

目录1、Troch1、Troch函数说明举例torch.tensor()torch.arange()创建张量创建一个标量：torch.tensor(42)创建一个一维张量：torch.tensor([1,2,3

追求源于热爱！·2025-05-07 07:28

torch拼接合并 cat优化记录

importtorcha=torch.FloatTensor([[1,2,3],[1,2,3]])b=torch.FloatTensor([[4,5,6]])#按行拼接，结构列数不变，行变多c=torch.cat

AI算法网奇·2025-05-07 04:19

Torch框架

目录一、认识人工智能1.人工智能是什么2.人工智能实现过程3.术语关系图4.AI产业大生态二、初识Torch1.生涩的简介2.多彩的江湖三、Tensor概述1.概念2.特点3.数据类型四、Tensor的创建

松石间意z·2025-05-07 04:19

pytorch入门案例（来自B站up主刘二大人视频）

，仅包含斜率参数，即y_hat=w*x）预测x=4时y的值2代码讲解2.1代码总览importtorchx_data=[1.0,2.0,3.0]y_data=[2.0,4.0,6.0]w=torch.tensor

侃山·2025-05-06 16:36

Ollama Modelfile官方文档(最新)

文件的格式示例基础的`Modelfile`示例在[ollama.com/library][1]中查看`Modelfile`Modelfile中的命令语法FROM(这个是必需的)使用llama3.2创建`Safetensors

Chaos_Happy·2025-05-06 09:45

3dgs渲染 Nvdiffrast

Windows安装测试okNvdiffrast安装教程安装教程：Nvdiffrast高性能可微渲染开发包_nvdiffrast安装-CSDN博客Nvdiffrast介绍Nvdiffrast是一个PyTorch/TensorFlow

AI算法网奇·2025-05-05 20:54

《TensorFlow 与 TensorFlow Lite：协同驱动 AI 应用全景》

《TensorFlow与TensorFlowLite：协同驱动AI应用全景》摘要：在机器学习技术浪潮中，TensorFlow与TensorFlowLite作为Google技术栈的核心组件，分别占据云端训练与端侧部署的关键位置

未来创世纪·2025-05-05 18:41

TensorFlow 和 pytorch

1.TensorFlow是什么？TensorFlow是由Google开发的一个开源库，用于构建和训练机器学习模型。它的基本概念是使用数据流图来表示计算任务，其中节点表示操作，边表示数据流。

UPUPUPEveryday·2025-05-05 18:40

《自然语言处理实战入门》 ---- NLP方向：面试、笔试题集(1)

分类问题回归问题翻译问题2.pytorch和tensorflow的区别3.过拟合与欠拟合4.评价指标的局限性5.ROC曲线6.余弦距离的应用7.A/B测试的陷阱8.模型评估的方法9.超参数调优？

shiter·2025-05-05 18:40

对比 TensorFlow 和 PyTorch 的性能和效率

TensorFlow和PyTorch都是广泛使用的深度学习框架，下面从训练性能、推理性能、开发效率等多个方面对它们的性能和效率进行对比：训练性能计算图模式TensorFlow：早期版本采用静态计算图模式

qq_44233281·2025-05-05 18:09

机器学习、图像识别、视觉识别框架的对比表：

以下是机器学习、图像识别、视觉识别框架的对比表：特性TensorFlowPyTorchOpenCVGoogleCloudVisionAPIYOLOv3Halcon开发语言Python,C++等Python

芯知社区·2025-05-05 17:09

树莓派智能摄像头实战指南：基于TensorFlow Lite的端到端AI部署

本文将手把手教你打造一款基于TensorFlowLite的低功耗智能监控设备，通过MobileNetV2模型实现实时物体检测，结合运动检测算法构建双保险监控体系。

Tech Synapse·2025-05-05 17:38

用 Go 和 TensorFlow 实现图像验证码识别系统

本文将演示如何使用Go加载TensorFlow模型并实现验证码图片识别。

大G哥·2025-05-05 17:08

比较 TensorFlow 和 PyTorch

TensorFlow和PyTorch是深度学习领域中两个非常流行的开源机器学习框架，下面为你详细介绍。1.历史与背景TensorFlow：由Google开发和维护，于2015年开源。

芯知社区·2025-05-05 17:07

【PyTorch完全指南】从深度学习原理到工业级实践

目录前言技术背景与价值当前技术痛点解决方案概述目标读者说明一、技术原理剖析核心概念图解核心作用讲解关键技术模块技术选型对比二、实战演示环境配置要求核心代码实现1.基础Tensor操作2.神经网络构建3.

满怀1015·2025-05-05 12:59

PyTorch_创建张量

在PyTorch中，Tensor(张量)是同一种数据类型的元素的多维矩阵。在PyTorch中，数据都是以张量的形式参与计算的。

CHNMSCS·2025-05-05 11:57

X-AnyLabeling标注环境部署指南

chonpsk·2025-05-05 05:48

Nsight System模型性能分析工具入坑记录

NsightSystem模型性能分析工具入坑记录起因在windows环境下使用torch的profiler+TensorBoard试图进行模型的性能分析，发现在TB上只有CPU的信息，缺少GPU的信息，

chonpsk·2025-05-05 05:47

加速Python包安装 | 国内镜像源配置全攻略（pip/conda双版本）

在使用pipinstall安装Python包时，默认从PyPI服务器下载，但由于网络延迟，国内用户经常会遇到：下载速度只有几十KB/s频繁出现Timeout超时错误大型库（如TensorFlow/PyTorch

YouShouldKnowMe·2025-05-05 03:02

基于cuda12.1安装pytorch-gpu

因课题需要，特别需要pytorch和tensorflow的gpu版本，为了方便大家装环境，故将这次重装pytorch-gpu过程给大家做个参考，期间需要的安装包也放在某盘了，需要可以自取。

PZLXR·2025-05-05 02:55

使用pytorch建立全连接神经网络

importtorchfromtorch.autogradimportVariablefromtorchimporttensor,Tensorfromtorch.utils.dataimportDatasetfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorchimportnn

ydw_ydw·2025-05-04 23:36

PyTorch与神经网络

张量可以放置在CPU或GPU上，放置在这两者上的张量属于不同的数据类型，CPU上的整型、浮点型、比特型张量数据类型为torch.IntTensor、torch.FloatTensor、torch.ByteTensor

你的凡王·2025-05-04 23:04

python if语句换行_tf.function内部if、while条件换行报错

环境：python-3.7tensorflow-2.1.0importtensorflowastfclassT(object):@tf.functiondeftest(self,x):if\x==0:passt

济南大胖子·2025-05-04 19:44

dataset 报错：raise keyerror (key) from err 、too many indexers

self.wt_features[index]mt_feature=self.mt_features[index]label=self.true_ddg[index]#将特征和标签转换为张量类型wt_feature=torch.tensor

一条咸鱼在网游·2025-05-04 13:31

使用 TensorBoard 可视化训练过程：从零开始监控模型表现

使用TensorBoard可视化训练过程：从零开始监控模型表现TensorBoard是TensorFlow官方提供的可视化工具，可以帮助我们实时监控模型的训练指标（如loss、accuracy）、查看模型图结构

2501_91537435·2025-05-04 13:58

使用 TensorFlow 实现自定义训练循环（Custom Training Loop）

使用TensorFlow实现自定义训练循环（CustomTrainingLoop）默认的model.fit()已足够应对大多数任务，但在一些复杂场景下，如多任务学习、自定义损失函数、梯度裁剪等，我们就需要更细粒度的控制

2501_91537435·2025-05-04 09:39

使用anaconda虚拟环境管理深度学习框架，避免框架版本冲突

在以往使用anaconda运行pytorch或者tensorflow时总会遇到这样那样的问题，以下是笔者试过最有用的方法，可供大家参考学习，详细步骤如下：1.启动AnacondaPromt2.创建虚拟环境

向風而行·2025-05-04 08:29

苹果大模型系列之使用 Apple 的 MLX 框架在 Apple Silicon 上运行大型语言模型 (Llama 3)，使用 Apple Silicon (M1、M2、M3、M4) 上的 Appl

随着深度学习的巨大进步，PyTorch和TensorFlow等主要框架发挥了重要作用。这些框架促进了深度学习模型的实现，极大地推动了该领域的发展。最近，苹果宣布了一个新的机器学习框架，即苹果的MLX。

知识大胖·2025-05-04 07:56

TensorFlow 入门实战：手把手教你训练第一个神经网络

TensorFlow入门实战：手把手教你训练第一个神经网络本文将带你从零开始使用TensorFlow搭建并训练一个简单的神经网络，通过实战掌握深度学习的核心步骤。

2501_91537435·2025-05-04 07:52

pytorch基础

PyTorch使用张量（tensor）来表示数据，可以轻松地处理大规模数据集，且可以在GPU上加速。PyTorch提供了许多高级功能，如自动微分（automaticdifferen

joekl·2025-05-04 06:16

pytorch写张量pt文件，libtorch读张量pt文件

Python代码(save_tensor.py)importtorch#定义一个简单的TorchScript模块来包装张量classTensorWrapper(torch.jit.S

gaoenyang760525·2025-05-04 06:46

PyTorch_张量转换为numpy数组

使用tensor.numpy函数可以将张量转换为ndarray数组，但是共享内存，可以使用copy函数避免共享。共享内存会导致张量或者numpy中的其中一个更改后，另外一个会受到影响。

CHNMSCS·2025-05-04 06:15

PyTorch_numpy转换为张量

有两种方法：使用from_numpy可以将ndarray数组转换为tensor，默认共享内存，使用copy函数避免共享。