最近在使用TF2.0。运行程序出现以下错误。

1.介绍前不久tensorflow出来2.0版本，当我们去尝试tf2.0的时候，可能会遇到一个问题，就是需要安装cuda10的版本，我们才能正确安装tf2.0，而此时的显卡驱动版本太低，比如下图中是384.54

RuntimeError:`get_session`isnotavailablewhenusingTensorFlow2.0.yolov3中源代码有这样：self.sess=K.get_session()报错显示tf2.0

TF2.0基于fashion数据集的AlexNet神经网络搭建1、AlexNet模型简介这张图片本来上半部分就没有，论文中就是给的这个图。

TF2.0GPU环境搭建啊哈，总是死在环境配置和安装上的我，为了升级TensorFlow一起来配置，不要慌，不要慌。先捋捋系统：Linuxx86_64，Ubuntu16.04显卡：GeForceGTX1080Ti我需要安装tensorflow2.0GPU版本的，先去官网寻瞅一下最低需求：https://tensorflow.google.cn/install/source?hl=en#linux再

目前包含seq2seq、seqGAN版本和tf2.0版本。https://github.com/chatopera/chatbot-seq2seq后续计划更新pytorch版本，欢迎大家实践交流。关于

1、深度可分离卷积网络的理论深度可分离卷积是普通卷积操作的一个变种，它可以替代不同卷积，从而构成卷积神经网络。以精度损失为代价去换取计算量的减少和参数量的减少，从而使得深度可分离卷积网络可以在手机端运行。用右图的结构代替左图：它的好处是，有不同尺寸的视野域，如下图是InceptionV3的结构：从左到右的视野域为：1*1,3*3,6*6,5*5，在这四个分支上有4种不同的视野域，4种不同的视野域也

model.fit里加入参数就可以可视化了首先进入相应的conda虚拟环境，然后输入命令：tensorboard--logdirlogs再在浏览器里输入网址：http://localhost:6006/完整tf2.0

日常使用过程中往往需要涉及GPU进行模型训练和推理，及指定GPU进行计算，那么：经常地，我会这么使用定义要使用的gpu_id和需要消耗的显存:importtensorflowastfimportnumpyasnpfromtensorflowimportkerasprint(tf.__version__)importosos.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='0,1'

1.ValueError:UnknownXXX:YYY解决办法是在tf.keras.models.load_model()括号里面加上custom_objects={“YYY”:XXX对应的函数或者对象}例如教程里是把网络模型定义成一个class，class名字为MyModel(它是继承了Sequential)，这个解决办法是在模型导入的时候加上custom_objects={“MyModel”:

TF2.0使用keras.utils.plot_model所需的安装1、所需要的pip包2、手动安装graphviz3、使用keras.utils.plot_model()进行模型绘制1、所需要的pip

深度学习车道线检测方法一、训练数据集实例本文的训练图片文件使用full_CNN_train.p对应的标签图片文件为full_CNN_labels.p其中包含了12764张图片，包括各种场景下的车道线图片。其尺寸为(80,160,3)标签文件大小为(80,160,1)。将其集合到两个.p文件当中。其中示例图片为：读取.p文件操作可以使用以下代码：importpickleasplimportcv2fr

将Coursera上吴恩达的教程《ConvolutionalNeuralNetworks》第2周的练习2代码转成TF2.0importtensorflowastffrommatplotlib.pyplotimportimshowfromtensorflow.keras.utilsimportplot_modelfromkt_utilsimport*fromtensorflow.keras.prep

背景：使用的模型需要转换成tflite，用tf.keras重写后，因为用到了tf.keras.activationsoperators所以在model.save的时候会报错NotJSONSerializableerror。应该是类型不支持，造成nodejson序列化失败。解决方法：1.官方tfnightlybuild'2.0.0-dev20190802'版本已经fixed这个bug.2.自己修改源

前言本次分享一篇2017年由何向南教授发表的《NeuralFactorizationMachinesforSparsePredictiveAnalytics》。何向南教授的很多文章我都读过，NCF、ONCF等。本篇文章提出了一个模型---NFM。利用神经网络作为隐藏层代替了FM的特征二阶交互的部分，提高了模型的性能。文章末尾也给出了该模型的复现代码。本文约1.5k字，预计阅读10分钟。NFMNFM

这几天由于疫情出不了门，看到小波神经网络（其实就是BP的激活函数换成了小波基），另外学了一下tf2.0（习惯tf1的会很不习惯tf2.0，但是习惯torch的就会很习惯），就在家里做了基于tf2.0的小波神经网络

最近在对于MNIST数据集进行训练学习的时候会对L2正则化，但是对于稍微高级一点的版本中我们会发现说是因为contrib这个库不稳定，从而在高级一点的版本中删除了contrib这个库，如果想使用L2正则化就得用其他方法，从而发现一个近似的L2正则化的API，tf.nn.l2_loss,这个和tf.contrib.layers.l2_regularizerd的区别在于什么地方呢？L2正则化则是求参数

问题描述：环境：tf2.0查看代码运行中tensor的值，defcreate_mask(inputs,targets):input_leave_fun('create_mask',1)#编码器只有padding_maskprint

cannotimportname‘PrecisionAtRecall’from‘tensorflow.python.keras.metrics’(C:\Users\asd45\Anaconda3\envs\tf2.0

Keras-9实现Seq2Seqseq2seq模型详解Aten-minuteintroductiontosequence-to-sequencelearninginKeras立个flag后续会自己补充一个tf2.0

在进行保存模型时，TF2.0有三种保存方式，分别是model.save_weights('filepath')；model.save('filepath',save_format='tf')；tf.saved_model.save

参考：tf2.0中输出不用sess.runhttps://stackoom.com/question/3nd25/%E5%BB%BA%E8%AE%AE%E5%9C%A8tensorflow-%E4%B8%

    本文将介绍如何使用tf2.0的keras框架实现典型的U-net网络，并以CT影像的肿瘤分割为案例进行讲解。

AutoGraph是TF提供的一个非常具有前景的工具,它能够将一部分python语法的代码转译成高效的图表示代码.由于从TF2.0开始,TF将会默认使用动态图(eagerexecution),因此利用AutoGraph

AutoGraph是TF提供的一个非常具有前景的工具,它能够将一部分python语法的代码转译成高效的图表示代码.由于从TF2.0开始,TF将会默认使用动态图(eagerexecution),因此利用AutoGraph

1IMDB数据集的获取与处理1.1下载数据集1.2IMDB数据文件读取1.3数据处理1.4构建模型1.5训练模型1.6可视化1.7评估准确率1.8执行预测具体代码见github1IMDB数据集的获取与处理在tf2.0

TF2.0模型保存概述模型保存及加载保存为.h5格式1、保存权重2、加载权重3、保存整个模型4、加载模型保存为tf格式保存为.pb格式（SavedModel）1、保存成SavedModel2、加载SavedModel

目录tf.function()Autograph更多阅读python类的super和__init__()的关系：上一篇啰啰嗦嗦说了很多tf2.0中eagerexecution和autograph的一些特性

tf2.0——为什么安装了tensorflow-gpu，结果还是用CPU在训练？前言安装步骤为什么安装的是GPU版本训练时还是用的CPU？

classLinear(tf.keras.Model):def__init__(self):super().__init__()self.d1=tf.keras.layers.Dense(units=10,activation=None,kernel_initializer=tf.zeros_initializer(),bias_initializer=tf.zeros_initializer()

北大MOOC——TF2.0笔记以下是我的听课笔记，供以后回忆（大多内容来自ppt）一.神经网络八股功能扩展①自制数据集，解决本领域应用②数据增强，扩充数据集③断点续训，存取模型④参数提取，把参数存入文本

3.16实战Kaggle比赛：房价预测作为深度学习基础篇章的总结，我们将对本章内容学以致用。下面，让我们动手实战一个Kaggle比赛：房价预测。本节将提供未经调优的数据的预处理、模型的设计和超参数的选择。我们希望读者通过动手操作、仔细观察实验现象、认真分析实验结果并不断调整方法，得到令自己满意的结果。3.16.1Kaggle比赛Kaggle是一个著名的供机器学习爱好者交流的平台。图3.7展示了Ka

我的第一篇CSDN博客运行新版的tf2.0或者tf2.1出现这个错误：BlasGEMMlaunchfailed:a.shape=(300,1),b.shape=(1,10),m=300,n=10,k=1

tf2.0只能与CUDA10进行匹配，所以不支持的小伙伴就可以不用继续往下看了：）感谢本链接https://blog.csdn.net/wangbowj123/article/details/89381562

https://www.tensorflow.org/tutorials/images/segmentation这篇教程将重点讨论图像分割任务，使用的是改进版的U-Net。每个像素分别属于以下三个类别中的一个：类别1：像素是宠物的一部分。类别2：像素是宠物的轮廓。类别3：以上都不是/外围像素。数据集的路径：定义模型这里用到的模型是一个改版的U-Net。U-Net由一个编码器（下采样器（downsa

本文参考的博客为https://blog.csdn.net/u013733326/article/details/79971488原博客中作者用的是tf1.x版本的，本文用的是tf2.x版本，这里挂一下网友整理的两个版本更新的对比https://docs.qq.com/sheet/DZkR6cUZpdFJ2bUxS?tab=BB08J2好嘞，开始正文1-导入TensorFlow库开始之前，我们先导

tensorflow2.0刚刚在2019年10月左右发布，谷歌也在积极地将之前基于tf1.0的bert实现迁移到2.0上，但近期看还没有完全迁移完成，所以目前还没有基于tf2.0的bert安装包面世，因为近期想基于现有发布的模型做一个中文多分

可以关注我的动态，我们一起学习，一起进步~我的博客地址为：【AI菌】的博客我的Github项目地址是：【AI菌】的Github本教程会持续更新，如果对您有帮助的话，欢迎star收藏~前言：在上一个专栏：TF2.0

这里我用anaconda安装TF2.0更加快捷方便在anacondaprompt里输入以下命令pipinstalltensorflow-gpu-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn

可以多个cuda兼容操作可以完美的在不影响已有tf1.0系列的情况下，完美使用tf2.0对于绝大部分读者，第一条已经是足够的理由了，毕竟现在大部分的博客攻略还是大费周章的。

本文基于比较古旧的KERAS=2.1.5版本，运用了最新tf2.0以及tf.keras特性的更好版本请移步我的另一篇文章：Ziyigogogo：Tensorflow2.0中复杂损失函数实现zhuanlan.zhihu.com

首先我们放出tf2.0关于tf.keras.layers.Conv2D()函数的官方文档，然后逐一对每个参数的含义和用法进行解释：tf.keras.layers.Conv2D(filters,kernel_size

因为，tensorflow2.0正式版将要发布，为了将之前TF1.X的代码，能在更新后兼容，开始着手使用TF2.0的方式构建并训练模型；因为tensorflow2.0正式版尚未正式发布，但因为2.0中的很多功能

更新cuda和库版本Google默认安装的库一般都是最新的，例如tf2.0版本，但是我们想要用到tf1.0就会有诸多不便了，因此我需要更新cuda和tf-gpu以及tf-cpu版本。

前言最近在学TF2.1，之前学习了pytorch，但是感觉很多时候要用到tf，因此现在开始学习关于2.1版本的，作为新手特此记录每一次的代码，这次训练遇到了很多问题，特此记录。"""GPU训练"""frommyAlextNet_ModuleimportAlexNetimporttensorflowastfimportjsonimportosimporttimeimportglobimportran

以下内容来自b站tf2.0实战视频学习同步笔记1.到底是tensorflow2.0还是1.X如果没接触过tensorflow1.X，可以直接学习tensorflow2.02.核心高阶APItf.kerastf.eagertf.datatf.function3

fromtensorflow.kerasimportlayers,activations#自定义残差层classResidual(tf.keras.layers.Layer):def__init__(self,num_channels,use_1x1conv=False,strides=1,**kwargs):super().__init__()self.conv1=layers.Conv2D(n

TF2.0提供了极简洁的API用来生成训练数据，你只要指定图片所在的目录。

文章目录Tensorflow进阶合并与分割合并分割数据统计向量范数最大值最小值均值和张量比较填充和复制填充复制数据限幅高级操作tf.gather、tf.gather_nd、tf.boolean_mask、tf.wheretf.scatter_ndtf.meshgrid经典数据库加载Tensorflow进阶合并与分割合并使用tf.concat（concatenate）合并张量，不会产生新的维度，合并

熟悉TF1.X,对Record数据情有独钟,那么TF2.0如何训练record数据呢?