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tensorflow2.1
Tensorflow 2.1 迁移学习 基于VGG
环境
Tensorflow2.1
准备工作下载VGG的权重可以自动下载也可以离线下载。下载要训练的图片。
茫茫人海一粒沙
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2020-06-24 00:14
tensorflow
TensorFlow2.1
入门学习笔记(16)——使用RNN,LSTM,GRU实现股票预测
Embedding独热码:数量大,过于稀疏,映射之间是独立的,没有表现出关联性Embedding:一种单词编码方法,以低维向量实现了编码,这种编码通过神经网络训练优化,能表达出单词的相关性。TF描述Embedding层tf.keras.layers.Embedding(词汇表大小,编码维度)#编码维度就是用几个数字表达一个单词#对1-100进行编码,[4]编码为[0.25,0.1,0.11]tf.
Moon小木
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2020-06-24 00:00
tensorflow2.1
中独热编码函数tf.one_hot()的用法
tf.one_hot()函数是将input转化为one-hot类型数据输出如果我们有一个5类分类问题,我们有数据(Xi,Yi)(X_i,Y_i)(Xi,Yi),其中类别YiY_iYi有5种取值(因为是5分类问题),所以如果YjY_jYj为第1类那么其独热编码为:[1,0,0,0,0][1,0,0,0,0][1,0,0,0,0],如果是第2类那么独热编码为:[0,1,0,0,0][0,1,0,0,0
进击的Explorer
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2020-06-23 23:09
TensorFlow2.×
tensorFlow2.1
下的tf.data.Dataset.from_tensor_slices()和batch()的用法
1、tf.data.Dataset.from_tensor_slices它的作用是切分传入Tensor的第一个维度,生成相应的dataset。将输入的张量的第一个维度看做样本的个数,沿其第一个维度将tensor切片,得到的每个切片是一个样本数据。实现了输入张量的自动切片。可以是numpy格式,也可以是tensorflow的tensor的格式,函数会自动将numpy格式转为tensorflow的te
进击的Explorer
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2020-06-23 23:09
TensorFlow2.×
tensorflow2.1
中求平均值函数tf.reduce_mean()的用法
tf.reduce_mean函数用于计算张量tensor沿着指定的数轴(tensor的某一维度)上的的平均值,主要用作降维或者计算tensor(图像)的平均值。reduce_mean(input_tensor,axis=None,keepdims=False,name=None,)参数说明:input_tensor-输入的待降维的tensor;axis-指定的轴,如果不指定,则计算所有元素的均值;
进击的Explorer
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2020-06-23 23:09
TensorFlow2.×
TensorFlow2.1
入门学习笔记(15)——循环神经网络,顺序字母预测
卷积就是特征提取器,通过卷积计算层提取空间信息,例如我们可以用卷积和提取一张图片的空间特征,再把提取到的空间特征送入全连接网络,实现离散数据的分类。但是一些与时间相关的,只可以根据上文预测书下文来预测。例如:看到这几个字会下意识地想到“水”,这是因为脑具有记忆。记忆体记住了上文中提到的“鱼离不开”这几个字。下意识的预测出了可能性最大的“水”字,这种预测就是通过提取历史数据的特征,预测出接下来最可能
Moon小木
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2020-06-23 20:00
Tensorflow2.1
使用常见错误及处理方法
使用tf21问题收集001日期20200409AttributeError:module'pandas'hasnoattribute'isna'处理:’isna’改为’isnull’原因:pandas版本问题,现使用的是0.20.3版本pandas0.21版本以上,isnull()被isna()替代。002日期20200410tensorflow.python.framework.errors_i
人间烟雨四月天
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2020-06-23 10:32
人工智能
TensorFlow2.1
基本概念与常用函数
基本概念 TensorFlow中的Tensor表示张量,是多维数组、多维列表,用阶表示张量的维数。张量的阶数与方括号的数量相同。张量可以表示0阶到n阶的数组。 TensorFlow中数据类型包括32位整型(tf.int32)、32位浮点(tf.float32)、64位浮点(tf.float64)、布尔型(tf.bool)、字符串型(tf.string)。创建张量的方法1.利用tf.consta
樱樱小丸子
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2020-06-21 21:13
深度学习框架
TensorFlow2.1
入门学习笔记(14)——卷积神经网络InceptionNet, ResNet示例
InceptionNetInceptionNet诞生于2014年,当年ImageNet竞赛冠军,Top5错误率为6.67%InceptionNet引入了Inception结构块,在同一层网络内使用不同尺寸的卷积核,提升了模型感知力使用了批标准化缓解了梯度消失InceptionV1(GoogleNet)——构建了1x1、3x3、5x5的conv和3x3的pooling的分支网络module,同时使用
Moon小木
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2020-06-19 00:00
TensorFlow2.1
入门学习笔记(13)——卷积神经网络LeNet, AlexNet, VGGNet示例
Cifar10数据集提供5万张32*32像素点的十分类彩色图片和标签,用于训练。提供1万张32*32像素点的十分类彩色图片和标签,用于测试。导入cifar10数据集:cifar10=tf.keras.datasets.cifar10(x_train,y_train),(x_test,y_test)=cifar10.load_data()可视化训练集输入特征的第一个元素plt.imshow(x_tr
Moon小木
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2020-06-15 13:00
TensorFlow2.1
入门学习笔记(12)——卷积神经网络
每个神经元与前后相邻层的每一个神经元都有连接关系,输入是特征,输出为预测的结果。随着隐藏层增多,网络规模的增大,待优化参数过多容易导致模型过拟合卷积计算过程:全连接NN:每个神经元与前后相邻层的每一个神经元都有连接关系,输入是特征,输出为预测的结果。实际项目中的图片多是高分辨率彩色图随着隐藏层增多,网络规模的增大,待优化参数过多容易导致模型过拟合实际应用时会先对原始图像进行特征提取再把提取到的特征
Moon小木
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2020-06-13 01:00
TensorFlow2.1
入门学习笔记(11)——自制数据集,并记录训练模型
以MNIST的sequential模型为base-line,通过读取自己的数据,训练模型并存储模型,最后达到绘图实物的运用。自制数据集,解决本领域应用观察数据结构给x_train、y_train、x_test、y_test赋值defgenerateds(图片路径,标签文件):defgenerateds(path,txt):f=open(txt,'r')#以只读形式打开txt文件contents=f
Moon小木
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2020-06-05 01:00
TensorFlow2.1
入门学习笔记(10)——使用keras搭建神经网络(Mnist,Fashion)
前面已经使用TensorFlow2的原生代码搭建神经网络,接下来将使用keras搭建神经网络,并改写鸢尾花分类问题的代码,将原本100多行的代码用不到20行代码实现。用TensorFlowAPI:tf.keras搭建网络使用Sequential六步法:import,相关模块train,test,指定训练集的输入特征,和训练集的标签model=tf.keras.models.Sequential,搭
Moon小木
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2020-05-31 14:00
TensorFlow2.1
GPU版 win10环境下配置及测试
此文针对TensorFlowGPU版win10安装配置的,CPU版本安装比较简单,如下:CPU版本TensorFlow安装tensorflow-CPU版本安装非常简单直接在终端输入命令pipinstalltensorflow或者安装特定的版本pipinstalltensorflow==2.1注:不注明版本默认是CPU版本,但好像最新版默认GPUCPU都有如果你有GPU的话,继续往下看-------
火卫控
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2020-05-29 15:28
TensorFlow2.1
入门学习笔记(9)——神经网络参数优化器(优化器性能比较)
TensorFlow2.0入门学习笔记(9)——神经网络参数优化器神经网络是基于链接的人工智能,当网络结构固定后,不同参数的选取对模型的表达力影响很大,优化器就是引导更新模型参数的工具常用符号待优化参数w损失函数loss学习率lr每次迭代一个batch(以batch为单位批量喂入神经网络,batch常为\(2^n\))t表示当前batch迭代的总次数更新参数的过程计算t时刻损失函数关于当前参数的梯
Moon小木
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2020-05-22 00:00
tensorflow2.1
输出中间层结果
炼丹时经常需要可视化中间层的结果进行分析,本文采用
tensorflow2.1
版本,进行代码展示defshow_middle(test_dataset_list,model,checkpoint_dir)
hr_net
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2020-04-26 20:13
深度学习
tensorflow
Could not load dynamic library 'cudart64_101.dll'; dlerror: cudart64_101.dll not found
1.最新版的
tensorflow2.1
默认同时包含安装cpu和gpu两个版本,gpu不能运行时退回到cpu版本。
Jangto
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2020-04-02 13:26
BUG
python
TensorFlow2.1
(Anaconda)学习笔记五之单变量线性回归实践
本文内容基于深度学习应用开发-TensorFlow实践慕课教程。示例课程以y=2*x+1为例,人工生成数据集,构建、训练模型,最后进行预测。下面是我在Anaconda上照猫画虎敲的代码:importtensorflowastfimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp%matplotlibinlinex_data=np.linspace(-1,1,100
唱游-
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2020-03-18 14:05
机器学习
人工智能
神经网络
tensorflow
anaconda
关于import tensorflow报错ImportError: DLL load failed的解决办法
我安装了tensorflow的cpu版,importtensorflow报ImportError:DLLloadfailed错误,原因是安装的
tensorflow2.1
版本不兼容旧版本cpu,解决办法是通过
葬爱珈珇☞
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2020-02-09 21:01
tensorflow
numpy
python
TensorFlow 2.1.0 发布,最后一个支持 Python 2 的版本
TensorFlow2.1.0正式发布了,
TensorFlow2.1
是支持Python2的最后一个TF版本。
itwriter
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2020-01-12 09:00
Install TensorFlow in Anaconda
TableofContentsTensorFlow学习记录第一章Anaconda简介1.1Anaconda、conda、pip、virtualenv的区别比较1.2参考第二章Anaconda安装
Tensorflow2.1
BogeyDa
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2019-06-01 19:04
NVIDIA Jetson TX2 使用总结
这里记录下TX2的一些操作总结(不定期补充),涉及到一些注意事项,及其一些工具包的安装文章目录1刷机部分1.1刷机到本机系统1.2刷机到SDCard2安装
TensorFlow2.1
分区2.2安装依赖2.3
小玺玺
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2019-01-22 19:30
TX2
TensorFlow
linux深度学习服务器搭建
【Anaconda——安装篇】Anaconda+Tensorflow环境搭建:快速指南
win732位,anaconda4.2.01.建立TensorFlow的运行环境打开anocondanavigator,点击左下角create键,创建tensorflow环境2.在conda环境中安装
TensorFlow2.1
Lily_9
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2018-10-16 20:06
tensorflow
anaconda
Python
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