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而且最全的信息都在TensorFlow的API里面了

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FunctioninstructionsThedataData:Thisistheclassicmnisthandwritingrecognitionimagedata.Downloadlink:thisDirectorytree├──__init__.py├──__pycache__│└──base.cpython-37.pyc├──base.py├──base.pyc├──data│├──t1

第一种方法：（官方不推荐）（1）引入库fromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_data（2）一般在seession初始化全局变量下写这句代码

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深度学习之手写数字识别1、安装库各位小伙伴们，大家好，今天就让我们一起来看一下使用python实现深度学习中的手写数字识别，首先咱们需要安装几个库文件，numpy库、matplotlib库和tensorflow

本次所调用的CNN模型有：VGG16VGG19ResNetDensenet模型1.导入库importtensorflowastfimportnumpyasnpimportm

前期准备：python3.8，numpy1.21.5,两种方法，个人推荐第2种方法，更加强~~~方法一：1.配置tensorflow环境(1)anacondaprompt打开输入命令：condacreate-ntensorflowpython

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它使得不同的人工智能框架（如PyTorch、MXNet、Tensorflow）可以采用相同格式存储模型数据并交互。

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前言：深度学习算法的研发需要经过模型构建、训练、测试以及部署，其中在部署过程中的一个基本要求就是保证推理速度，而模型的加载会占用较多的时间，因此模型推理服务在调用前需要对模型进行预加载，即实现一次加载多次推理。实现方法：在with语句下加载模型时，调用图（tf.Graph）与会话(tf.Session)的as_default()方法，将当前图与会话设置为默认图与默认会话，以保证在with语句外也可

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正文共：1333字21图，预估阅读时间：2分钟上次我们在Windows上尝试用TeslaM4配置深度学习环境（TensorFlow识别GPU难道就这么难吗？还是我的GPU有问题？），但是失败了。

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