tf.Session

【03】如何检验 tensorflow-gpu 安装成功 ？win10+CUDA9.0+cuDNN7.0+python3.6+tensorflow_gpu1.10 构建可用环境

参考：https://blog.csdn.net/castle_cc/article/details/78389082编写demo.pyimporttensorflowastfsess=tf.Session
幻影03·2020-07-05 12:00

TensorFlow入门之变量操作

tf.Variable(1)input2=tf.Variable(2)out=tf.add(input1,input2)init_op=tf.global_variables_initializer()sess=tf.Session
rongrongyaofeiqi·2020-07-05 11:37

【深度学习】：回归 & 分类任务的Loss函数分析

#回归Loss1.L1&L2loss代码importtensorflowastfimportmatplotlib.pyplotaspltsess=tf.Session()x_val=tf.linspace
yuanCruise·2020-07-05 02:28

查看tensorflow是否支持GPU，以及测试程序

sess=tf.Session()print(sess.run(hello))是否支持GPUimporttensorflowastfsess=tf.Session(config=tf.ConfigProto
dxmcu·2020-07-04 14:29

查看ckpt文件的输入输出节点为转化为Pb文件做准备

get-input-and-output-node-name-from-ckpt-and-meta-files-tensorflowimporttensorflowastffromtensorflow.summaryimportFileWritersess=tf.Session
popoffpopoff·2020-07-02 14:23

机器学习3：简单的线性模型（一）

tf.Session()创建一个Session对象，然后调用其运行方法来运行足够
观月执白·2020-07-02 14:54

tf.py_func()函数

tensorflow由于构建的是静态图，所以导致在tf.Session().run()之前是没有实际值的，因此，在网络搭建的时候，是不能对tensor进行判值操作的，即不能插入if…else…之类的代码
aaon22357·2020-07-01 16:02

ts 入门01 基础语法

#开启会话sess=tf.Session()#hellotensorflowprint(sess.run(hello))importnumpyasnpimporttensorflowastfsess=tf.Session
ccccca·2020-07-01 06:15

windows下如何查看tensorflow是否使用gpu

方法3：importtensorflowastfsess=tf.Session(config=tf.Co
zyx1127·2020-06-30 20:28

tensorflow的session的意义和用法

tf.constant([[3,3]])matrix2=tf.constant([[2],[2]])product=tf.matmul(matrix1,matrix2)#绘画控制#method1sess=tf.Session
zjguilai·2020-06-30 18:18

Tensorflow执行模式：Eager Execution动态图模式、Graph Execution图模式、@tf.function实现Graph Execution图模式、tf.Session

日萌社人工智能AI：KerasPyTorchMXNetTensorFlowPaddlePaddle深度学习实战（不定时更新）4.7Tensorflow执行模式4.7.1EagerExecution与GraphExecution4.7.1.1GraphExecution（图模式）特点:预先定义计算图，运行时反复使用，不能改变速度更快，适合大规模部署，适合嵌入式平台TensorFlow的图执行模式是一
あずにゃん·2020-06-30 17:45

tf.Session()、 tf.Session().as_default()

刚遇到，先记录下。Session()是Tensorflow控制和输出文件的执行的语句.运行session.run()可以获得你要得知的运算结果,或者是你所要运算的部分。这里有三种用法：先看一个例子importtensorflowastfmatrix1=tf.constant([[2,2]])matrix2=tf.constant([[2],[2]])product=tf.matmul(matrix
浅度学习·2020-06-30 12:52

Tensorflow--取tensorf指定列的操作方式

大家还是直接看代码吧~In[1]:importosIn[2]:os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0"In[3]:importtensorflowastfIn[4]:sess=tf.Session
·2020-06-30 12:46

tf.summary.scalar使用方法

tf.float32,shape=[])b=tf.constant(1,dtype=tf.int32)tf.summary.scalar("a",a)tf.summary.scalar("b",b)sess=tf.Session
z2539329562·2020-06-30 11:11

深度学习预测代码分析

1.动态申请显存config=tf.ConfigProto()config.gpu_options.allow_growth=Truesession=tf.Session(config=config)2
yjwyjwyjwyjwyjw·2020-06-30 08:48

Tensorflow测试（20191004）

#sess=tf.Session()#print(sess.run(hello))importtimeitimporttensorflow.compat.v1astftf.disable_v2_behavior
yanzhiwen2·2020-06-30 06:54

TensorFlow 使用 tf.scalar tf.summary

summary,尤其注意下面代码加粗变量,加粗的是二进制变量,需要写入文件的;以及运行的软件要有/tmp/XIAO文件夹的权限#/usr/bin/python3importtensorflowastfsess=tf.Session
XiaoGongWei18·2020-06-30 01:42

tensorflow运行在gpu还是cpu

当想要知道指令和张量在哪个设备上运行时，可以这样设置session：sess=tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placemnet=Tr
彭yanyan·2020-06-29 06:22

机器学习--回归二分类demo

dtype和shape是张量的属性importtensorflowastf"""基础知识"""t1=tf.constant(10,dtype=tf.int32)sess=tf.Session()print
XinLiu.....·2020-06-29 05:13

tensorflow 基础常识

python3.5tensorflow1.9MacOS1.15神秘仪式HelloWordimporttensorflowastf#定义常量constanthello=tf.constant("helloword")#创建一个会话sess=tf.Session
番茄西瓜汤·2020-06-29 04:38

初识tensorflow——目前最强大的深度神经网络工具

文章目录背景简介tensorflow概要核心概念TensorFlow相关链接支持语言Google大量成功项目模块的安装及导入导入前需要先进行模块的安装tensorflow的使用tf.Session()和
Carol_小菜鸟·2020-06-29 04:02

《TensorFlow:实战google深度学习框架》ch3-6学习笔记

chapter3：TensorFlow入门date:2018.04.15下午1、创建会话的三种方式E:\Workspace\PycharmProjects\test\ch3_1_2_tf_grapha.sess=tf.Session
零件儿·2020-06-29 00:34

快速理解tf.Session()

Session是Tensorflow为了控制,和输出文件的执行的语句.运行session.run()可以获得你要得知的运算结果,或者是你所要运算的部分.importtensorflowastf#createtwomatrixesmatrix1=tf.constant([[3,3]])matrix2=tf.constant([[2],[2]])product=tf.matmul(matrix1,ma
张君儿·2020-06-28 23:17

tf.InteractiveSession和tf.Session的区别

具体体现：1.看看tf.Session()v1=tf.constant(1)v2=tf.constant(2)v3=tf.add(v1,v2)sess=tf.Session()print(v3.eval
v_nlp·2020-06-28 23:14

『TensorFlow』分布式训练_其二_单机多GPU并行&GPU模式设定

GPU并行程序设计一、tensorflowGPU设置GPU指定占用gpu_options=tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.7)sess=tf.Session
weixin_33787529·2020-06-28 05:10

python对jpeg图像的编码

解码之后的结果是一个张量，利用程序输出解码之后的三维矩阵和重构出的解码后的图像，代码以及结果如下：importtensorflowastfimportmatplotlib.pyplotaspltsess=tf.Session
qlice7·2020-06-26 17:58

TensorFlow输出打印张量操作

1、简单地使用Session会话，计算完毕后，需要关闭会话>>>hello=tf.constant('HelloTensorFlow')>>>sess=tf.Session()>>>print(sess.run
csdn-WJW·2020-06-26 07:53

tensorflow查看feature map的shape

方法二sess=tf.Session(config=tfconfig)importcv2importnumpyasnpimg=cv2.imread('.
runningwei·2020-06-26 06:25

查看tensorflow是否支持GPU，以及测试程序

sess=tf.Session()print(sess.run(hello))是否支持GPUimporttensorflowastfsess=tf.Session(config=tf.ConfigProto
长亭闻道·2020-06-26 05:14

入坑tensorflow2系列(一)——tensorflow1.X与tensorflow2.X的区别

一tf.Session()vsEagerexecutiontf1:tf2:a=tf.constant(1)a=tf.constant(1)b=tf.constant(2)b=tf.constant(2)
qqlqqlqq·2020-06-26 04:51

tf.py_func灵活操作tensor

一，tensorflow中所有的tensor只是占位符，在没有用tf.Session().run接口feeddisk填充值之前是没有实际值的，不能对其进行判值操作，如if…else…等，在实际问题中，我们可能需要将一个
AI剑客·2020-06-26 01:38

TensorFlow 异常：AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'mul'

AttributeError:module'tensorflow'hasnoattribute'mul'执行代码：importtensorflowastfsess=tf.Session()a=tf.placeholder
拾柴者·2020-06-25 14:40

深度学习（三）--session对话和operation操作

Session对话一、session的第一种模式：importtensorflowastf#定义一个计算图tens1=tf.constant([1,2,3])#创建一个会话sess=tf.Session
kuls就是我·2020-06-25 11:28

tensorflow中Session的两种方式

importtensorflowastfmatrix1=tf.constant([[3,3]])matrix2=tf.constant([[2],[2]])product=tf.matmul(matrix1,matrix2)#method1sess=tf.Session
剑峰随心·2020-06-25 10:34

Tensorflow运行模型-----会话（session）

Tensorflow中使用会话的模式一般有两种：1：明确调用会话生成函数和关闭会话函数，#创建一个会话sess=tf.Session()#使用这个创建好的会话结果，sess.run(...)
中北小草·2020-06-25 02:52

tensorflow学习之一：测试代码

先感谢一下网上提供代码的大牛们，通常是这样的：importtensorflowastfx=tf.constant(3)y=tf.constant(2)z=x+ysess=tf.Session
myhroo·2020-06-24 16:52

tensorflow opencv 基本操作

importtensorflowastfimportcv2#开始程序，进行测试hello=tf.constant('helloworld')sess=tf.Session()print(sess.run
霜叶红似二月花·2020-06-24 14:24

tensorflow编程一些需要知道的 - 3

FIFOQueue、RandomShuffleQueue便是tensorflow提供的一些通过队列来做异步数据存取的方法，并且它是多线程的（tf.Session对象就是多线程的）。
mao_feng·2020-06-24 13:59

Tensorflow源码分析--tf.abs()

tf.abs()标签（空格分隔）：Tensorflowtf.abs()importtensorflowastfx=tf.constant([[-2.25+4.75j],[-3.25+5.75j]])sess=tf.Session
jiangzhenkang·2020-06-23 21:45

Tensorflow系列之tf.Session

当我构建一个图后，我们需要开始执行这个图所指定的操作，在Tensorflow中通过tf.Session来完成图的执行操作。
jack_jmsking·2020-06-23 20:30

Tensorflow 通过性能分析工具查看变量位置

tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True,log_device_placement=True)config.gpu_options.allow_growth=Truesess=tf.Session
iteye_11349·2020-06-23 18:42

tensorboard详解

warningimporttensorflowastf#设置GPU按需增长config=tf.ConfigProto()config.gpu_options.allow_growth=Truesess=tf.Session
志yu·2020-06-23 17:48

TensorFlow中如何确定张量的形状实例

importtensorflowastfx=tf.reshape(tf.range(1000),[10,10,10])sess=tf.Session()sess.run(tf.shape(x))Out[
·2020-06-23 14:35

tensorflow2.0版本中输出常量变量

以前的版本中我们知道要输出需要调用Session模块importtensorflowastfdata1=tf.constant(2)data2=tf.Variable(10,name='var')sess=tf.Session
yuan_xiangjun·2020-06-21 15:43

TensorFlow训练内（显）存不断增长

importtensorflowastfx=tf.constant(10)sess=tf.Session()
时光碎了天·2020-06-21 09:33

深度学习中GPU的使用（python）

076998e3c3dd记录设备指派情况为了获取你的operations和Tensor被指派到哪个设备上运行,用log_device_placement新建一个session,并设置为True.sess=tf.Session
furuit·2020-06-21 01:09

打印tensorflow恢复模型中所有变量与操作节点方式

#参数恢复self.sess=tf.Session()saver=tf.train.import_meta_graph(os.path.join(model_fullpath,'model.ckpt-7
·2020-05-26 11:41

Tensorflow中的图（tf.Graph）和会话（tf.Session）的实现

Tensorflow编程系统Tensorflow工具或者说深度学习本身就是一个连贯紧密的系统。一般的系统是一个自治独立的、能实现复杂功能的整体。系统的主要任务是对输入进行处理，以得到想要的输出结果。我们之前见过的很多系统都是线性的，就像汽车生产工厂的流水线一样，输入->系统处理->输出。系统内部由很多单一的基本部件构成，这些单一部件具有特定的功能，且需要稳定的特性；系统设计者通过特殊的连接方式，让
You-wh·2020-04-22 15:35

Tensorflow之会话

会话创建方法一importtensorflowastf#创建一个会话sess=tf.Session()#使用这个创建好的会话来得到关心的运算的结果。
HeoLis·2020-04-01 05:08

module 'tensorflow' has no attribute 'ConfigProto'/'Session'解决方法

tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True)config=tf.compat.v1.ConfigProto(allow_soft_placement=True)#原sess=tf.Session
袁小丑·2020-03-26 10:00
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