tersorflow

用树莓派4b构建深度学习应用（五）Tersorflow篇

前言上回我们把pytorch的环境安装好了，这篇我们建立一下tensorflow和keras的开发环境。imageimage不得不说，相对于pytorch来说，tensorflow对各个系统的支持真的很完善，无论是各种平台还是各个版本都有对应的预编译安装包，官方文档也很详细（但不代表没有坑image，详见下文），是工程化不错的选择。而pytorch代码更pythonic，所以最新的模型和算法很多都
bluishfish·2024-01-04 11:18

CUDA编程（二）

之前也了解过一些机器学习的平台，如tersorflow，paddlepaddle，他们均将GPU加速作为平台的一大“卖点”。
zhanglehes·2023-01-29 16:11

用tensorflow.js实现浏览器内的手写数字识别

原文简介Tensorflow.js是google推出的一个开源的基于JavaScript的机器学习库，相对与基于其他语言的tersorflow库，它的最特别之处就是允许我们直接把模型的训练和数据预测放在前端
CopperDong·2022-11-29 13:05

解决：numpy() is only available when eager execution is enabled

TensorFlow的EagerExecution是一种命令式编程环境，可立即评估运算，无需构建计算图：运算会返回具体的值，而非构建供稍后运行的计算图在tersorflow2.0版本后，是默认启动eagerexecution
宝戊优橘·2022-06-29 07:59

PackagesNotFoundError: The following packages are not available from current channels解决方案记录

tensorflow二、解决方案1、查询要安装的包，显示可用的版本anacondasearch-tcondatensorflow##tensorflow为要安装的包2、根据使用的对应要装安装包的，如这里我需要安装tersorflow
消灭BUG鸭·2022-05-25 07:13

用tensorflow.js实现浏览器内的手写数字识别

简介Tensorflow.js是google推出的一个开源的基于JavaScript的机器学习库，相对与基于其他语言的tersorflow库，它的最特别之处就是允许我们直接把模型的训练和数据预测放在前端
电子肖邦·2021-05-09 18:35

用树莓派4b构建深度学习应用（五）Tersorflow篇

前言上回我们把pytorch的环境安装好了，这篇我们建立一下tensorflow和keras的开发环境。不得不说，相对于pytorch来说，tensorflow对各个系统的支持真的很完善，无论是各种平台还是各个版本都有对应的预编译安装包，官方文档也很详细（但不代表没有坑，详见下文），是工程化不错的选择。而pytorch代码更pythonic，所以最新的模型和算法很多都由pytorch发布，两者长远
bluishfish·2020-10-11 16:14

用树莓派4b构建深度学习应用（五）Tersorflow篇

前言上回我们把pytorch的环境安装好了，这篇我们建立一下tensorflow和keras的开发环境。不得不说，相对于pytorch来说，tensorflow对各个系统的支持真的很完善，无论是各种平台还是各个版本都有对应的预编译安装包，官方文档也很详细（但不代表没有坑，详见下文），是工程化不错的选择。而pytorch代码更pythonic，所以最新的模型和算法很多都由pytorch发布，两者长远
bluishfish·2020-10-09 13:08

tersorflow实战cifar10时，自动下载速度太慢的解决方法

一、百度下载压缩包cifar-10-python.tar.gz二、将下载的压缩包放到，C:\Users{你的用户名}.keras\datasets里面去三、你会发现里面已经有一个cifar10的压缩包，这就是你运行程序时下载的部分文件，把它删除四、把你下载cifar-10-python.tar.gz名字改为cifar-10-batches-py.zip五、不需要解压压缩包，也不需要更改代码，再运行
尚墨1111·2020-09-15 11:59

L2-Net 论文详解

L2-Net本文提供了相应的代码，是基于matconvnet，论文的思路相对来说比较简单，可以使用pytorch或者tersorflow等框架复现。
无比机智的永哥·2020-08-20 12:12

pycharm 与 anaconda 关联

使用tersorflow进行机器学习时常用AnacondapycharmPyCharm是一种PythonIDE，带有一整套可以帮助用户在使用Python语言开发时提高其效率的工具。
dengdouweng1282·2020-08-11 10:39

windows下安装Keras2.1.4，很详细（cpu版）

Keras2.1.4（cpu版）【有问题或错误，请私信我将及时改正；借鉴文章标明出处，谢谢】准备工作：安装numpy，Scipy，Theano这次安装所用软件的版本：python-3.5.4keras-2.1.4tersorflow
fy_1852003327·2020-08-11 03:58

ubuntu系统下安装tensorflow、pytorch

tensotflow、pytorch更改下载源：（国外的服务器下载很慢）安装CUDA9.0安装cuDNNv7.0安装Anaconda卸载anaconda打开JupyterNotebook:Anaconda虚拟环境安装tersorflow-gpu
小小鸟要高飞·2020-08-05 03:04

Tersorflow深度学习入门（4）—— CIFAR-10 训练示例报错及解决方案

TersorflowCIFAR-10训练示例报错及解决方案1．AttributeError:'module'objecthasnoattribute'random_crop'解决方案：将distorted_image=tf.image.random_crop(reshaped_image,[height,width])改为：distorted_image=tf.random_crop(reshap
Nani_xiao·2020-07-09 01:30

Tersorflow深度学习入门—— CIFAR-10 训练示例报错及解决方案

前言：相关环境搭建TF（tensorflow）安装之pythontensorflow之bazel安装&使用Python的库sklearn安装&bazel安装&cmakeGBDT安装（xgboostLightGBM）GBDT之Boosting方法linuxexport环境变量设置一：TersorflowCIFAR-10训练示例报错及解决方案（1）1．AttributeError:'module'ob
瞭望天空·2020-07-08 08:02

【windows10】使用pytorch版本deeplabv3+训练自己数据集

准备数据集二、修改配置三、开始训练四、模型测试序言最近工作需要用到语义分割，跑了一个deeplabv3+的模型，deeplabv3+是一个非常不错的语义分割模型，使用也比较广泛，目前在网上的教程中大多都是基于tersorflow
那年当上博士前·2020-07-05 07:00

【TensorFlow实战——笔记】第1章：TensorFlow基础

官网：http://www.tersorflow.orgGithub网址：https://github.com/tensorflow/tensorflow模型仓库网址：https://
陈康stozen·2020-04-08 02:11

AI => Pytorch与Tersorflow2.0简单对比

前言目前一些模型API尚未迁移到TF20中。eg:CRF，Seq2Seq等如果退回TF10，有些伤。倒不如转至Torch。Pytorch的大部分思想和TF20大致相似。至于安装，GPU我前面说过TF20。这里不赘述。官档安装：https://pytorch.org/get-started/locally/#start-locally注意本文几乎通篇以代码案例和注释标注的方式解释API。(模型的训练
Cython_lin·2019-12-12 00:42

Tersorflow 简单实现VGG16

VGG16简介Tensorflow简单实现代码及详细注释#!/usr/bin/envpython2#-*-coding:utf-8-*-#载入几个系统库和tensorflowfromdatetimeimportdatetimeimportmathimporttimeimporttensorflowastf#VGG包含很多卷积，函数conv_op创建卷积层并把本层参数存入参数列表#input_op是
BookThief·2019-11-06 00:55

字节跳动面试：对于Tersorflow你怎么理解的，有做过人工智能的应用吗

本专栏专注分享大型Bat面试知识，后续会持续更新，喜欢的话麻烦点击一个关注面试官:对于Tersorflow你怎么理解的，有做过人工智能的应用吗心理分析：了解tersorflow并且应用到项目中的，可谓少之又少
Android_SE·2019-08-20 18:30

让tersorflow利用GPU飞起来-MX150

在深度学习训练的时候使用GPU而不是CPU我想已经是不争的事实了，虽然MX150并不在下面的官网列表，但是其实MX150也是支持CUDA的。https://developer.nvidia.com/cuda-gpus环境小米笔记本Air13OS:win10CPU:I77500UGPU:MX150GPU驱动:425.25tensorflow:1.13.1tensorflow-gpu:1.13.1vi
youerning·2019-05-25 20:56
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