TensorFlow与MXNet、PyTorch很相似，上手速度很快（相比于TensorFlow1.x）。

目录Tensorflow1.xTensorflow2.xTensorflow1.xTensorFlow1.x和TensorFlow2.x的API存在很大差异，如果您想要将TensorFlow1.x中的tensor

我也知道30系列和tensorflow1.x版本不兼容了！！！！！祷告成功，参考另一篇博客的内容即可查看如何在3

这样工作的好处举例来说，我要用tensorflow2.0,还要用tensorflow1.x,还有pytorch,有些可以安装在同一个环境中，比如tensorlfow2.0和pytorch,但

最近的工作太繁杂了，不知道要从何写起，想起之前写过用tensorflow1.x实现的「猫狗识别」的案例，这次就写一个用tensorflow2.0实现的案例吧。

检查系统内python版本，若为3.8+导致tensorflow1.x安装失败，需要对系统内python进行降级，以下代码用conda在电脑中安装py36版本condacreate-npy36python

只有一个pb文件）4.keras的h5模式前面的两篇文章已经分别介绍了高层API与低层API关于各种模型的保存，比如在tensorflow2.x中如何保存checkpoint与savedmodel，在tensorflow1

论文：兴趣感知信息传递GCN（WWW.2021）文章链接：https://arxiv.org/abs/2102.10044代码链接：GitHub-liufancs/IMP_GCN（原版-tensorflow1

所以想着怎么能直接使用Anaconda创建一个新的环境TensorFlow1.x版本。当输入如上命令，Linux启动jupyternotebook软件。你发现你尽管在（tf1.14）环

跑代码戳这里:5分钟将TensorFlow1代码转换到TensorFlow2小伙伴问了：现在很多新的GPU对以前的TensorFlow1.x的支持很不好，比如30系列的GPU，以前的代码跑不起来咋办？

图片识别鉴黄后面更新视频检测识别效果推荐SFW0.98色情NSFW0.015推荐SFW0.00色情NSFW0.99为色情图片中文github代码下载-原文地址环境条件所有代码都应该与Python3.6and兼容Tensorflow1

在模型训练的保存路径下面会保存有多个模型（如下图），下面介绍两种读取方式1，获取最新的保存的一个模型，比如上图的model-5200#model_path是checkpoints的路径，下面方法会自动寻找最新保存的一个模型ckpt_file=tf.train.latest_checkpoint(model_path)saver.restore(sess,ckpt_file)2，获取某个迭代次数的模

版本并且成功在tensorflow环境下运行实例代码的前提下，运行importtensorflow.compat.v1astf报错如下，原因是：这段代码是如果在tensorflow2.X版本上运行时需要写明用tensorflow1

注意：以下代码适用于TensorFlow1.X版本，不保证2.0版本步骤一：在Tensorboard中画出训练集的accuracy和loss在自己训练的模型代码中计算accuracy和loss的代码段后增加以下两句

TensorFlow1.x1.定义模型2.训练模型3.结果可视化4.模型预测5.TensorBoard可视化三、TensorFlow2.x1.定义模型2.训练模型3.结果可视化4.模型预测总结前言记录使用TensorFlow1

定义计算图3.变量初始化4.创建执行会话5.占位符6.TensorBoard可视化工具二、TensorFlow2.x1.Tensor类2.张量创建3.维度变换4.张量索引5.张量运算总结前言简单记录一些TensorFlow1

文章目录前言一、数据集生成二、TensorFlow1.x1.定义模型2.训练模型3.模型预测三、TensorFlow2.x1.定义模型2.训练模型3.模型预测总结前言记录使用TensorFlow1.x和

逻辑回归1.二分类问题2.多分类问题二、数据集调用三、TensorFlow1.x1.定义模型2.训练模型3.结果可视化四、TensorFlow2.x1.定义模型2.训练模型3.结果可视化总结前言记录分别在TensorFlow1

将tensorflow1.x&2.x转化成onnx文件文章目录将tensorflow1.x&2.x转化成onnx文件一、tensorflow1.x转化成onnx文件1、ckpt文件生成2、打印权重参数名称

训练和评估嵌入模型2、模型选择3、保存、导入模型4、分割数据集5、评估四、tensorflow2运行Ampligraph一、AmpliGraph1、介绍AmpliGraph是Accenture实验室开发的基于TensorFlow1

首先这是一个tensorflow1.x和tensorflow2.x的一个冲突，很多tensorflow1.x的包都被删除和移动到别的地方，网上面最多的做法就是降级，降级了不是可能会引发更多的冲突吗，我不是很理解

目录1.下载tensorflow安装包2.pip安装3.tensorflow-gpu依赖库————————————————对于TensorFlow1.X，推荐使用Tensorflow1.15.0。

只需要把原来importtensorflowastf改成importtensorflow.compat.v1astf然后再加tf.disable_v2_behavior()复制以下代码就可以了importtensorflow.compat.v1astftf.disable_v2_behavior()

1、AttributeError:module‘tensorflow’hasnoattribute‘ConfigProto’File"D:\desktop\lane-yolo2\Test_Detections_On_Video.py",line48,insess_config=tf.ConfigProto(device_count={'GPU':0})AttributeError:module't

tensorflow2.x兼容tensorflow1.x版本，分为两布：1、importtensorflow.compat.v1astf代替importtensorflowastf2、执行tf.disable_eager_execution

问题描述：问题分析安装的是TensorFlow2.0但是使用的是TensorFlow1.0版本的代码。解决办法把整个TensorFlow2.0的调用转换为TensorFlow1.0的调用，无需对单个函数就行修改。#importtensorflowastf#2021-11-03tensorflow2.0version#2021-11-03tensorflow2.0versionusingversio

python安装了tensorflow2.x版本，但是代码使用的是tensorflow1.x版本，不用安装tensorflow1.x版本，也可以使用tensorflow1.x的方法，解决方案如下：把整个

python安装了tensorflow2.x版本，但是代码使用的是tensorflow1.x版本，不用安装tensorflow1.x版本，也可以使用tensorflow1.x的方法，解决方案如下：把整个

问题背景：由于tensorflow1.x最高只支持CUDA10，而30系显卡最低要求CUDA11才能运行，这导致我3090显卡没法直接运行tensorflow1.x的众多开源代码。

文章目录模型下载辅助函数模型使用1.使用官方提供的模型文件加载模型2.魔改官方的模型文件3.使用NewCheckpointReader并自定义模型环境：tensorflow1.13模型：使用vgg19作为例子注意：本文档的结果是使用CPU模式跑出来的，因为显卡是30系，系统是win10，没法在tf1.13版本下使用GPU模式。所以如果读者使用GPU模式跑出来的结果与本文档有些许出入，应该是正常现象

数据集Model_result算法介绍该算法是我在读研究生期间做的毕业课题，受到当时MCNN算法的启发做的课题内容，当然很水，之前在学校的时候用按照github的pytorch版本来的，现在在详细温习过tensorflow1

我之前的博客中已经介绍了如何用Tensorflow来实现YOLOV1版本，之后我自己也用Tensorflow1.X版本实现了YOLOV3，现在Tensorflow演进到了2.0版本，相比较１.X版本做了很大的改进

zipFine-Tuning参考文章：一文读懂BERT(实践篇)概要描述根据参考文章1中使用bertfine-tuningMRPC任务的代码，我整理了一个适合colab平台tensorflow2.5环境的版本（原文中应该是tensorflow1

系列文章本教程有同步的github地址0.统领篇1.计算图的创建与启动2.变量的定义及其操作3.Feed与Fetch4.线性回归5.构建非线性回归模型6.简单分类问题7.Dropout与优化器8.手动调整学习率与TensorBoard9.卷积神经网络（CNN）10.循环神经网络（RNN）11.模型的保存与恢复Dropout与优化器系列文章引言知识点示例引言dropout技术是经常用于神经网络防止过

项目场景：AttributeError:module‘tensorflow.compat.v1’hasnoattribute‘contrib’问题描述公司的是3080显卡，跑tensorflow1.x的代码

anaconda的jupyter跑测试代码时出现如下问题jupyternotebookModuleNotFoundError:Nomodulenamed‘tensorflow’具体原因是jupyter仅仅支持tensorflow1

最近碰到了需要将tensorflow的pb模型转为caffe的prototxt格式的问题，参考了keras/tensorflow1.x模型转换为caffe推理模型-知乎mmdnntensorflow转caffe

这一个代码，去掉v1对应tensorflow1.x，而如果你是tensorflow2.x，则去掉v1会报错，爬了好多坑的心得。

文章目录框架发展安装cpu版本GPU版本学习记录MNIST手写数字识别数据的准备工作框架发展Caffe框架（2015）优势：只写配置文件劣势：运行环境配置繁琐Tensorflow1.x（2016）开发成本高

我使用的是TensorFlow2，需要关闭EagerExecution实现TensorFlow1.x版本中的静态图形编程模型。

Tensorflow2.x模型-部署与实践在《基于TensorFlowServing的YOLO模型部署》文章中有介绍tensorflow1.x版本的模型如何利用TensorFlowServing部署。

tensorflow2.0版本比tensorflow1.x版本更加灵活方便了许多，所以本次用tensorflow2.0搭建卷积神经网络做了fashion_mnist数据集上的分类，作为入门训练。

分析迁移X2MindSpore工具新增已验证支持的PyTorch模型49个，TensorFlow1.x模型20个，T

分析迁移X2MindSpore工具新增已验证支持的PyTorch模型49个，TensorFlow1.x模型20个，T

Tensorflow自定义激活函数/函数/梯度(对于Tensorflow1.x)最近刚做完一个paper，需要自定义激活函数，记录一下心得，顺便帮助下有需要的小伙伴。

（文章中使用的是Tensorflow1.x版本的语法）我们主要是创建一个最简单的GAN，然后训练它，使它可以生成与

解决办法：Tensorflow1.x版本提供placeholder，而2.0版本暂时没有这

ImportError:cannotimportname‘dtensor’from‘tensorflow.compat.v2.experimental’问题描述：提示：使用tensorflow2.x版本以上，而运行代码为tensorflow1

官网地址：https://github.com/tensorflow/models我直接按绿色的download，但是下下来的文件是损坏的，只有三十几M，正常应该是1GB左右（1.x版本）。附上一个博主的百度云资源，我是从这里下载的。https://pan.baidu.com/s/1vs7fbN8j03ErV9s9AbMkag密码：97os。原博主文章链接：https://blog.csdn.ne

importtensorflowastf#minist引入数据方法fromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_dataimportrandomimportmatplotlib.pyplotasplttf.set_random_seed(777)#设置随机种子#TheMNISTdataissplitintothreeparts:#55,000