InfoGAN详解与实现（采用tensorflow2.x实现）InfoGAN原理InfoGAN实现导入必要库生成器鉴别器模型构建模型训练效果展示InfoGAN原理最初的GAN能够产生有意义的输出，但是缺点是它的属性无法控制

用TensorflowAPI：tf.keras搭建网络八股sequential博主微信公众号（左）、Python+智能大数据+AI学习交流群（右）：欢迎关注和加群，大家一起学习交流，共同进步！目录一、import导入相关模块（导包）二、导入数据集三、Sequential()搭建网络结构四、compile()配置训练方法五、fit()执行训练过程六、summary()输出网络结构和参数统计七、完整代

用TensorflowAPI：tf.keras搭建网络八股class博主微信公众号（左）、Python+智能大数据+AI学习交流群（右）：欢迎关注和加群，大家一起学习交流，共同进步！目录一、import导入相关模块（导包）二、导入数据集三、Class()搭建网络结构四、compile()配置训练方法五、fit()执行训练过程六、summary()输出网络结构和参数统计七、完整代码一、import导

用TensorflowAPI：tf.keras搭建网络八股六步法importtrain,testmodel=tf.keras.models.Sequentialmodel.compilemodel.fitmodel.summar1.导入数据和包import2.划分训练集和测试集3.网络建立model=tf.keras.models.Sequential([网络结构])#描述各层网络网络结构举例拉直

本系列为tensorflow官方教程与文档学习笔记，结合个人理解提取其中的关键内容，便于日后复习。1.Keras、层与模型1.1建立一个简单的模型1.1.1序贯模型tf.keras.Sequential支持方便地搭建序贯式模型：importtensorflowastffromtensorflow.kerasimportlayersmodel=tf.keras.Sequential()model.a

目录1.Keras简介2.常见功能模块2.1常见网络层类2.2网络容器3.模型装配、训练、测试3.1模型装配3.2模型训练3.3模型测试4.模型的保存与加载4.1张量方式4.2网络方式4.3SaveModel方式5.自定义网络5.1自定义网络层5.2自定义网络6.测量工具7.可视化7.1模型端7.2浏览器端1.Keras简介Keras是一个主要由Python语言开发的开源神经网络计算库，最初由Fr

本文主要讨论如何在tensorflow1.x,tensorflow2.x以及py

基于Tensorflow2.x的ResNet-50的病虫害分类讲解（有界面）：基于Tensorflow2.x的CNN的病虫害分类j讲解（有界面）讲解：(39条消息)基于Tensorflow2.x的CNN

文档资源：基于Tensorflow2.x的ResNet-50的病虫害分类讲解（有界面）：基于Tensorflow2.x的CNN的病虫害分类j讲解（有界面）讲解：(39条消息)基于Tensorflow2.

fromtensorflow.contrib.layers.pythonimportlayersastf_layerstf_layers.batch_norm()tf_layers.layer_norm()在tensorflow2

最近在自学深度学习，第一个问题就是tensorflow的安装问题，话不多说直接上干货，根据此步骤安装即可。一、一般安装步骤1.安装Python环境。本文的Python是3.8.064位版本的，建议使用Anaconda安装。2.使用Anaconda自带的conda包管理器建立一个Conda虚拟环境，并进入该虚拟环境。在Windows下，需要打开开始菜单中的“AnacondaPrompt”进入Anac

前言之前工作中主要使用的是Tensorflow1.15版本，但是渐渐跟不上工作中的项目需求了，而且因为2.x版本和1.x版本差异较大，所以要专门花时间学习一下2.x版本，本文作为学习Tensorflow2

安装好后把python.exe的路径加入到全局环境变量path中，方便后续命令）2.Tensorflow1.13.1（注：目前暂时还不能用tensorflow2.x，因为开源社区还没有针对Windows10

default-timeout=100installtensorflow-ihttp://pypi.douban.com/simple/--trusted-hostpypi.douban.com这是用了豆瓣镜像，下的是tensorflow2

1.起初tensorflow不支持在macM1的处理器安装，后来增加tensorflow-mac版本的，但是只支持python3.8+及tensorflow2.x以上的版本；2.安装文档参考AI-AppleSiliconMacM1

下列关于TensorFlow多个版本的叙述中，错误的是A、TensorFlow共有2个版本，分别是TensorFlow1.x和TensorFlow2.xB、TensorFlow1.x使用静态图模式C、TensorFlow2

hl=zh-cn2、推荐参考书籍，动手学深度学习（需要电子书的私信我）3、考试详情1）条件:该考试考查的是学生使用TensorFlow2.x构建模型来解决问题的能力。

在本文中，我们使用tensorflow2.x实现了lenet-5，用于mnist的识别。

Tensorflow1.X：gpu_options=tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction)Tensorflow2.X：gpu_options=tf.compat.v1

观看前需要先大概了解卷积运算，和tensorflow2基本操作，本文主要详解代码实战，原理仅简单介绍原理简介：模型结构为U-net，主要通过一系列卷积和反卷积，最终将原图像大小翻倍（像素翻倍），实现清晰化。通过跨层concat（拼接），可以使模型同时具有提取抽象特征以及提取细节的能力。（注意concat是某个维度上的拼接，而不是直接相加）。模型的输入是一张图片，输出的图片长度宽度均为原图的两倍，可

这里我考虑使用PASCALVOC2007和PASCALVOC2012数据集来示意，这两个数据集的一些介绍可以参见如下博客的介绍计算机视觉标准数据集整理—PASCALVOC数据集_xingwei_09的博客-CSDN博客_pascal数据集下载这里我给出两个数据集的链接路径VOC2007链接：https://pan.baidu.com/s/1xK3gmKMpK1CzgxeyEuVYiw提取码：21w

StackedGAN详解与实现（采用tensorflow2.3实现）StackedGAN原理StackedGAN实现编码器对抗网络鉴别器生成器模型构建模型训练效果展示StackedGAN原理StackedGAN提出了一种用于分解潜在表示以调节生成器输出的方法。与InfoGAN学习如何调节噪声以产生所需的输出，StackedGAN将GAN分解为GAN堆栈。每个GAN均以通常的区分生成器生成图片的方式

文章目录前言一、环境搭建二、网络结构1.网络结构图2.导入头文件3.RSU结构4.扩展模块5.整体结构前言U^2Net是我之前使用过的一个图像分割的网络，由于效果比较好，所以对其印象比较深刻，同样为了学习，当时用TensorFlow2

使用tensorflow2.x时报错：tensorflow.python.framework.errors_impl.UnknownError:Failedtogetconvolutionalgorithm.ThisisprobablybecausecuDNNfailedtoinitialize

关注：决策智能与机器学习，深耕AI脱水干货作者：AbhishekSuran转载请联系作者提要：PPO强化学习算法解析及其TensorFlow2.x实现过程（含代码）在本文中，我们将尝试理解Open-AI

语义分割tensorflow2.x以上版本实现！！！

将TensorFlow1.x中的代码移植到2.x版本可用tensorflow2.x中附带的工具tf_upgrade_v2。使代码的升级过程变得更加简单。该工具支持单文件转换和多文件批量转换两种方式。

主要方法1.编译C++版本的Tensorflow2.使用opencv调用模型编译C++版本的Tensoflow这里我主要是推荐我觉得可行相关资料链接，我也没走通这条路，大家加油。https://zhuanlan.zhihu.com/p/259789357https://www.tensorflow.org/install/source_windows主要是看官方文档。我按照官方文档没走通可能是网速

项目介绍TensorFlow2.X搭建卷积神经网络（CNN），实现水果识别。

因为学校作业需要用Tensorflow2.x，所以用我的GTX1050笔记本记录一下Tensorflow的安装步骤。

①如果遇到ModuleNotFoundError:Nomodulenamed'tensorflow.contrib错误需要将原来的#importtensorflow.contrib.slimasslim注释使用importtf_slimasslim代码#importtensorflow.contrib.slimasslimimporttf_slimasslim安装tf_slimpipinstall

AttributeError:inusercode:C:/Users/Administrator/PycharmProjects/FAS-SGTD-master/fas_sgtd_multi_frame/generate_data_train.py:313parser_fun*ALLDATA=tf.py_func(read_data_decode,AttributeError:module'ten

由于tensorflow2.0废弃了tf.contrib会出现下面这些问题。1、使用tf.contrib.slim包时出现的NomodulenamedTf-slim有一个独立于tensorflow的镜像，安装该包即可slim功能。2、使用tf.contrib.legacy_seq2seq.embedding_attention_seq2seq()时出现错误：AttributeError:modul

使用jupyternotebook起因：tensorflow2.x版本没有contrib模块。问题1：fromtensorflow.contrib.layersimportflatten不能用了。

最近又重拾了机器学习的相关技术，在本科毕设的阶段下学习使用了Tensorflow2.x工具，当时也是不求甚解，直接拿来用了，但现在已经有充足的时间、精力和基础知识来重新学习一下。

Variable或者Tensor或许有numpy这个属性，直接tensor_name.numpy()或许就可以了。

报错：NotImplementedError:CannotconvertasymbolicTensor(functional_1/conv_/truediv:0)toanumpyarra解决方法：importtensorflowastfTest=tf.Variable(10,dtype=tf.int32)withtf.compat.v1.Session()assess:sess.run(tf.co

一.深度学习模型的部署相信很多人在训练深度学习模型之后不知道如何将训练好的模型部署到服务端，这里我们提出一个想法，用Flask来搭建一个框架，Flask就不在这里进行详细讲解了，本文的模型皆以Tensorflow2

强烈推荐使用python3+tensorflow2.x进行搭建环境。便于以后的训练以及移植到android平台。一.准备环境:(1)下载安装python2pip2python3pip3：参考博客：1）(4条消息)ubuntu20.10安装低版本tensorflow1.8或者tensorflow2.5步骤_Navy的博客-CSDN博客2）(4条消息)ubuntu20.10版本安装python2.7p

用tensorflow2.4实现了DenseNet-121,训练基于ImageNet图像数据集，图片输入大小为224x224。网络结构采用包含4个DenseBlock的DenseNet-BC，每个DenseNet-BC由若干个BN+ReLU+1x1Conv+BN+ReLU+3x3Conv（Dense_layer)且每个DenseBlock的特征图大小分别为56，28，14，7，DenseNet中每

很久之前接触锅Yolov3的相关内容，最近又重新回过头来看Yolov3的代码，在github上找到相关开源代码，然后加上对原理的理解，学习了一遍。借鉴的Github源码的作者已经对Yolov3进行详细的阐述了，也可以直接看作者的博客，下面有一些图是直接从作者博客拷贝的，有一些是自己做的，下面对源码的理解是介于tensorflow2.0.0的。Tensorflow1.11Yolov3github源码

原因是TensorFlow2.x之后把contrib这个库取消了，contrib的内容可以集成到下面三个包中tf.keras.layers.Layertf.keras.Modeltf.Module发现L2

在使用tensorflow2.x版本的时候，如果使用调用tensorflow1.x函数的代码时，常常会出现module‘tensorflow’hasnoattribute‘contrib’这样的问题，原因是

1、项目场景：使用tensorflow2.x版本的时候，使用调用tensorflow1.x函数的代码时，常常会出现module‘tensorflow’hasnoattribute‘contrib’这样的问题

目录1anaconda1.1安装anaconda1.2配置pip镜像源1.3创建环境2pytorch安装2.1CPU版本2.2GPU版本3tensorflow1anaconda1.1安装anacondaAnaconda|TheWorld'sMostPopularDataSciencePlatform点击download选择ALLUSERS;安装路径默认在C盘，可以改到其他盘，这里改到D盘。修改第一

Anaconda新建环境并使用新建环境打开AnacondaPrompt使用环境打开PyCharmAnacondaPrompt新建环境在任务复现的过程中要用到tensorflow1.x的cpu版本，这与之前用到的tensorflow2

Tensorflow-gpu安装安装docker及nvidia-docker在Ubuntu上安装Docker并使得Docker支持GPU安装Tensorflow在宿主机上安装GPU驱动查找合适的Nvidia驱动器版本并安装sudoubuntu-driversdevicessudoubuntu-driversautoinstall使用python3.8作为基础镜像拉取镜像sudodockerpull

我试图在tensorflow2.x下调用bert。一直没有找到正确的代码(有些博客标明可用tensorflow2.0+tensorflow_hub调用bert，但我运行时却发现各种错误)。

废话不多说，直接进入主题：1、安装TensorFlow的nightly版本打开cmd输入：pipinstalltf-nightly-gpu这是TensorFlow2.x的每日更新版本，属于测试版且只能用这个版本

Anaconda是现在非常流行的python包管理器，通常先安装anaconda，然后再安装scikit-learn，tensorflow等，还可以创建不同的环境，比如分别安装tensorflow1.x和tensorflow2