tensorflow; 第43页

anaconda虚拟环境安装cvxpy报错

通过终端激活虚拟环境，命令：pipinstallcvxpy出错结果C:\Users\CQUT>activatetensorflow(tensorflow)C:\Users\CQUT>pipinstallcvxpyCollectingcvxpyDownloadinghttp

CQUT-115·2023-10-14 18:00

机器学习在移动端的使用，Tensorflow + BroadCast Extension(iOS原生录屏插件) 移动端爬虫解决方案

前言传统的移动端爬虫一般是基于webView，通过注入JS的方式，获取登录后的cookie让服务端使用无头浏览器模拟登录状态爬取数据。这种方式简单有效，但是对于有做反爬（IP限制，是否模拟器，是否处于异常环境）的网站，爬取难度大，甚至无法爬取。业务驱动技术，在移动端爬虫的演进过程中经历了四个阶段cookie爬取（早期网站都没有反爬的机制）cookie+本地爬取（部分网站出现反爬，无法通过服务端爬取

sands_yu·2023-10-14 15:41

docker + tensorflow serving + tensorflow-gpu jupyter 部署

1.在此记录下测试步骤，方便以后查询，tensorflowserving可以解决模型生产部署问题，在使用之前先安装docker，参考官方文档安装即可，如果需要使用gpu的话，还得安装nvidia-docker

xzx1232010·2023-10-14 15:08

window10 anaconda cuda cudnn tensorflow-gpu踩的坑

说一说我在anaconda安装tensorflow-gpu踩的坑再运行tensorflow_objectionAPI官网测试程序的坑==问题总结我先安装anaconda3(自带python3.5)，再安装

42270433·2023-10-14 15:37

Docker部署tensorflow-gpu-jupyterlab

1.下载docker镜像dockerpulltensorflow/tensorflow:latest-gpu-jupyter下载完成后查看dockerimages2.创建容器nvidia-dockerrun-d

Y.zh·2023-10-14 15:34

docker中torch可以使用GPU，而tensorflow-gpu调用不了GPU

一、问题描述docker中torch可以使用GPU，而tensorflow-gpu调用不了GPU，反复查找问题所在。

不撸先疯。·2023-10-14 15:32

docker中tensorflow无法调用GPU

主机中，运行nvidia-smi查询到的信息为：NVIDIA-SMI440.33.01DriverVersion:440.33.01CUDAVersion:10.20x1项目中builddocker的文档，需要pull的nvidiadocker版本是10.01FROMnvidia/cuda:10.1-cudnn7-devel-ubuntu16.04生成的docker,导入到主机中，程序运行正常，但

euzen·2023-10-14 15:32

Docker【部署 05】docker使用tensorflow-gpu安装及调用GPU踩坑记录

tensorflow-gpu安装及调用GPU踩坑记录1.安装tensorflow-gpu2.Docker使用GPU2.1Couldnotfindcudadrivers2.2wasunabletofindlibcuda.soDSO2.3CouldnotfindTensorRT

シ風箏·2023-10-14 15:59

Spring实战 | Spring AOP核心功能分析之葵花宝典

上篇国庆中秋特辑（三）使用生成对抗网络（GAN）生成具有节日氛围的画作，深度学习框架TensorFlow和Keras来实现国庆中秋

Web3&Basketball·2023-10-14 08:11

竞赛选题深度学习+python+opencv实现动物识别 - 图像识别

文章目录0前言1课题背景2实现效果3卷积神经网络3.1卷积层3.2池化层3.3激活函数：3.4全连接层3.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4inception_v3网络5最后0

laafeer·2023-10-14 07:34

TensorFlow

TensorFlow是做什么的?Tensorflow是Google开源的第二代用于数字计算的软件库。

aimibi3685·2023-10-14 05:03

TensorFlow2代码解读(1)

importosimporttensorflowastffromtensorflowimportkerasfromtensorflow.kerasimportlayers,optimizers,datasetsos.environ

艺术就是CtrlC·2023-10-14 05:33

TensorFlow2代码解读(2)

importtensorflowastfimporttensorflow.kerasaskerasimportosos.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'#x:[60k

艺术就是CtrlC·2023-10-14 05:33

TensorFlow入门(二十五、单个神经元的扩展——Maxout网络)

Maxout网络的原理Maxout是Goodfellow在2013年提出的一个新的激活函数,与其它的激活函数相比,Maxout是需要参数的,且参数可以通过网络的反向传播得到学习,因此它比其它激活函数有着更好的性能,理论上可以拟合任意凸函数,进而使得网络取得更好的性能。Maxout网络主要是扩展单个神经元里面的激活函数,可以将Maxout网络理解为是单个神经元的扩展。单个神经元的网络模型如图所示:计

艺术就是CtrlC·2023-10-14 05:32

opencv dnn模块 DNN中Layer的动态创建、Net自定义网络搭建示例

文章目录一、介绍二、Net的定义三、DictValue、Dict、LayerParams四、网络Net搭建和测试一、介绍opencv的dnn模块整体设计与现有的框架如caffe、tensorflow基本类似

aworkholic·2023-10-14 02:00

tensorflow1迁移到tensorflow2

早期的tf1代码在3090上跑不了了，因此复现基于tensorflow1的代码只能1.创建一个还在维护的tf1.x环境2.将tf1.x代码迁移到tf2上。

kushr·2023-10-14 02:34

tensorflow1.x版本代码迁移到2.0

由于3090显卡只支持tf2.0以后的版本，而且随着显卡的更新换代，tf1.x版本也不支持更高级的显卡，所以有必要将1.x版本的代码转成2.0后的版本。Tf2.0版本和tf1.0版本的主要区别主要区别在于tf1.x是静态图，需要先把模型结构先定好，再进行训练Tf2.0版本则是动态图，训练前不用先构建完整的结构，而是按流程一步步构建，因此在训练的时候tf1.x相比于tf2.0占cpu内存大，训练的速

donruo·2023-10-14 02:31

tensorflow1迁移2尝试

最近跟着看了一篇博文《深度学习之卷积神经网络CNN及tensorflow代码实现示例》，学习着里面的代码，但是遇到了问题，那就是发现里面很多是tensorflow1的代码，而我用的是tensorflow2

finhaz·2023-10-14 02:31

【TensorFlow2 之012】TF2.0 中的 TF 迁移学习

#012TensorFlow2.0中的TF迁移学习一、说明在这篇文章中，我们将展示如何在不从头开始构建计算机视觉模型的情况下构建它。

无水先生·2023-10-14 02:58

深度学习平台搭建： Ubuntu16.04 + 显卡驱动384 + cuda8.0 + cudnnv6.0 + anaconda3 + tensorflow-gpu-1.2 + keras

Ubuntu16.04+显卡驱动384+cuda8.0+cudnnv6.0+anaconda3+tensorflowgpu-1.2+keras##############################

hutingting0611·2023-10-14 01:03

Python实现简单的深度学习实践

Python提供了许多优秀的深度学习框架，如TensorFlow、Keras、PyTorch等。本文中

心梓知识·2023-10-14 00:21

卷积神经网络之狗猫数据集的分类实验

猫狗数据集（一）制作数据集（二）卷积神经网络CNN1.网络模型搭建2.图像生成器读取文件中数据3.开始训练4.保存模型5.结果可视化（三）根据基准模型进行调整1.图像增强方法2.模型调整一、环境配置配置tensorflow

lovely@·2023-10-13 22:33

tensorflow：损失函数和优化器

损失函数和优化器关系1.损失函数是在graph中定义的经过operation的tensor。2.损失函数最终要带入到优化器的minimize方法中做参数。minimize方法内部包含了compute_gradients和apply_gradients方法。3.优化器的minimize方法返回的是operation，一般命名为train_step。4.session的run方法的参数，如果是oper

老夫叨叨叨·2023-10-13 22:12

TF01-01:Tensorflow的执行方式

本主题内容：体验Tensorflow的两种执行方式：Tensorflow的Eager（立即）运行方式Tensorflow的Graphs（图）运行方式Tensorflow提供两种数据处理方式EagerTensorFlow

杨强AT南京·2023-10-13 21:23

【TensorFlow2 之011】TF 如何使用数据增强提高模型性能？

为了证明这一点，我们将在TensorFlow中创建一个卷积神经网络，并在Cats-vs-Dog数据集上对其

无水先生·2023-10-13 20:08

竞赛深度学习+opencv+python实现昆虫识别 -图像识别昆虫识别

文章目录0前言1课题背景2具体实现3数据收集和处理3卷积神经网络2.1卷积层2.2池化层2.3激活函数：2.4全连接层2.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4MobileNetV2

iuerfee·2023-10-13 19:59

竞赛深度学习+opencv+python实现车道线检测 - 自动驾驶

文章目录0前言1课题背景2实现效果3卷积神经网络3.1卷积层3.2池化层3.3激活函数：3.4全连接层3.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4YOLOV56数据集处理7模型训练8

iuerfee·2023-10-13 19:59

2021-07-06

本文基本是对Jasen的《MachineLearningforAlgorithmicTrading》第二版的第21章进行翻译、改写和复现，并用于我们的实际情况）1.准备阶段配置介绍在Anaconda下安装TensorFlow

White_River·2023-10-13 16:13

python 实时rtsp识别_Frigate - RTSP相机的实时物体检测

Frigate-RealtimeObjectDetectionforIPCamerasUsesOpenCVandTensorflowtoperformrealtimeobjectdetectionlocallyforIPcameras.DesignedforintegrationwithHomeAssistantorothersviaMQTT.UseofaGoogleCoralUSBAcceler

weixin_39870413·2023-10-13 12:18

竞赛选题深度学习+opencv+python实现昆虫识别 -图像识别昆虫识别

文章目录0前言1课题背景2具体实现3数据收集和处理3卷积神经网络2.1卷积层2.2池化层2.3激活函数：2.4全连接层2.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4MobileNetV2

laafeer·2023-10-13 10:07

竞赛选题深度学习+opencv+python实现车道线检测 - 自动驾驶

文章目录0前言1课题背景2实现效果3卷积神经网络3.1卷积层3.2池化层3.3激活函数：3.4全连接层3.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4YOLOV56数据集处理7模型训练8

laafeer·2023-10-13 10:01

项目实战1: TF2.0+LetNet-5构建Fasion MNSIT分类器

1.2LetNet-5简介二、TF2.0构建LetNet卷积网络实现FasionMNSIT分类2.1数据读取2.2构建LetNet-5网络结构2.3训练2.4验证测试2.5模型保存2.6预测一、前言本博客旨在通过利用tensorflow2.0

xping_zhou·2023-10-13 10:01

20210329 LeNet-5数字识别 TensorFlow2.0 MINIST数据集

LeNet-5数字识别TensorFlow2.0LeNet-5由两个卷积层、两个池化层和两个全连接层组成，每个卷积层使用尺寸为５×５（每个滤波器有１个通道）的滤波器，第一层中有６个滤波器，第二层中有１６

小尘只想脱贫·2023-10-13 10:57

【tensorflow2.0】23.tf2.0实现LeNet

手写字体识别模型LeNet5诞生于1994年，是最早的卷积神经网络之一。LeNet5通过巧妙的设计，利用卷积、参数共享、池化等操作提取特征，避免了大量的计算成本，最后再使用全连接神经网络进行分类识别，这个网络也是最近大量神经网络架构的起点。LeNet5的网络结构示意图如下所示：下边我们通过代码来实现LeNet，给出代码的同时，也会计算参数数量和维度变化。#这里我们通过顺序模型来实现，相当于

一只很菜很菜的tfer·2023-10-13 09:25

【tensorflow2.0】24.tf2.0实现AlexNet

AlexNet是2012年ImageNet竞赛冠军获得者Hinton和他的学生AlexKrizhevsky设计的。也是在那年之后，更多的更深的神经网络被提出，比如优秀的vgg,GoogLeNet。这对于传统的机器学习分类算法而言，已经相当的出色。（以下内容出自百度百科） AlexNet中包含了几个比较新的技术点，也首次在CNN中成功应用了ReLU、Dropout和LRN等Trick。

一只很菜很菜的tfer·2023-10-13 09:25

TensorFlow2.0之LeNet-5实战

TensorFlow2.0之LeNet-5实战fromtensorflow.kerasimportSequential,layers,losses,optimizers,datasetsimporttensorflowastfdefmain

xingS1992·2023-10-13 09:54

【TensorFlow2.0】LeNet进行手写体数字识别

LeNet简介LeNet-5出自论文Gradient-BasedLearningAppliedtoDocumentRecognition，是一种用于手写体字符识别的非常高效的卷积神经网络。卷积神经网络卷积神经网络能够很好的利用图像的结构信息。LeNet-5是一个较简单的卷积神经网络。下图显示了其结构：输入的二维图像，先经过两次卷积层到池化层，再经过全连接层，最后使用softmax分类作为输出层。下

佐倉·2023-10-13 09:20

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

一、说明在这篇文章中，我们将展示如何在TensorFlow中实现像\(LeNet-5\)这样的基础卷积神经网络。LeNet-5架构由YannLeCun于1998年发明，是第一个卷积神经网络。

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

anaconda 安装第三方库

1、打开anacondaPrompt输入condalist就会显示已经安装好的库2、如果这些库中没有自己需要的库就可以用anacondasearch-tcondatensorflow查找需要的库这样就会显示你要安装的有哪些版本

cthwork·2023-10-13 04:12

python、Java和信息（网络）安全

数据科学和人工智能：Python在数据科学和机器学习方面有着丰富的库，如NumPy、Pandas、Scikit-learn和TensorFlow。

蘑菇Ms程序化·2023-10-13 02:12

python自定义损失函数_在keras中创建自定义损失函数

它有它的实现tensorboard，我尝试使用相同的功能与tensorflowkeras但它一直返回NoneType当我用model.train_on_batch或model.fit其中在模型中的指标使用时

weixin_39715290·2023-10-13 00:44

【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

初步了解TensorFlow如何实现自定义损失函数

我们知道，在预测商品销量时，如果预测多了（预测值比真实销量大），商家损失的是生产商品的成本；而如果预测少了（预测值比真实销量小），损失的则是商品的利润。因为一般商品的成本和商品的利润不会严格相等，比如如果一个商品的成本是1元，但是利润是10元，那么少预测一个就少挣10元；而多预测一个才少挣1元，所以如果神经网络模型最小化的是均方误差损失函数，那么很有可能此模型就无法最大化预期的销售利润。为了最大化

stepondust·2023-10-13 00:13

tensorflow 如何自定义损失函数

1.格式defcustom_loss(y_true,y_pred):#calculateloss,usingy_predreturnlossmodel.compile(loss=custom_loss,optimizer='adam')2.需要遵循的规则：为了衡量损失，损失函数应该使用y_true,y_pred两个参数，这些参数在拟合数据时从模型本身传递。在计算损失时损失函数必须使用y_pred值

HoveXb·2023-10-13 00:42

【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

TensorFlow玩转Flappy Bird

一、前言关于TensorFLow关于FlappyBirdFlappyBird（非官方译名：笨鸟先飞）是一款2013年鸟飞类游戏，由越南河内独立游戏开发者阮哈东（DongNguyen）开发，另一个独立游戏开发商

singularpt·2023-10-13 00:54

tensorflow笔记

#tensorflow笔记一个小例子#用numpy构造数据x_data=np.random.rand(100).astype(np.float32)y_data=x_data*0.1+0.3#tf.Variable

_夏雨潇潇·2023-10-12 23:39

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