Tensorflow2

Tensorflow2.0 卷积神经网络可视化 （三）类激活热力图 （CAM，class activation map）

在神经网络分别中，我们不仅想知道最终预测结果，还需要了解网络是凭借图像什么特征进行判断的。其中类激活热力图(CAM，classactivationmap）就是一种很好的呈现方式。目录标题类激活热力图(CAM，classactivationmap）导入ImageNetVGG16网络加载任一图片VGG16预测类别应用Grad-CAM算法绘制激活热力图前三类结果比较参考类激活热力图(CAM，classa
老光头_ME2CS·2022-12-28 20:40

ImportError: generic_type: type “InterpreterWrapper“ is already registered!

原因：tensorflow2.5.0rc0版本太高，降低版本:pipinstalltensorflow==2.3
AI-LOVE·2022-12-28 19:48

jupyter虚拟环境智能代码提示

背景为了学习tensorflow2.0，在不影响base环境的情况下，创建了一个虚拟环境，想使用jupyter的智能代码提示功能，网上找了很多博客去都是简单的说安装nbextension插件，勾选Hinterland
最爱吃菠萝·2022-12-28 18:14

《动手学深度学习》tensorflow2.0版 第三章笔记

《动手学深度学习》tensorflow2.0版第三章笔记线性回归训练图像分类数据集（Fashion-MNIST）训练误差（trainingerror）和泛化误差（generalizationerror）
「已注销」·2022-12-28 18:08

Win10编译OpenCV4.4.0+opencv_contrib(带CUDA)

在使用OpenCV4.4.0的dnn模块调用TensorFlow2训练好的模型时发现，官网下载的发布版没有编译CUDA相关代码，需要手动添加CUDA选项，重新编译OpenCV的源码，才能调用GPU进行模型前向推理
定个小目标先·2022-12-28 17:44

tensorflow在jupyter里识别不了gpu

问题现象：用jupyter运行tensorflow2.4.1。
三无少女特·2022-12-28 16:31

怎么在实验室服务器跑代码（Linux）配置环境

1.安装anaconda安装之前先确定一下，你是否知道自己安装要哪个版本，如果知道，记得看看tensorflow和python的对应版本（第2点中有），我在笔记本配环境时不懂，安了python3.8和tensorflow2.0
zjj_learning_path·2022-12-28 15:45

linux安装tensorflow-gpu

目录1.安装Anaconda1.1选择anaconda版本1.2上传到远程linux服务器（可选）1.3开始进行安装1.4配置环境变量1.5验证是否安装成功2.安装tensorflow2.1conda创建专用的环境
小金~~·2022-12-28 15:38

GAN手写体生成(MINIST)

参考教材：人工智能导论(第4版)王万良高等教育出版社实验环境：Python3.7+Tensorflow2.1人工智能导论实验导航实验一：斑马问题https://blog.csdn.net/weixin_
Cheney822·2022-12-28 08:50

如何使用Tensorflow的VGG16预置模型

Tensorflow官方文档1机器和环境使用的是矩池云+Pycharm进行测试，镜像内容为：Ubuntu18.04Python3.9CUDA11.2cuDNN8NVCCTensorflow2.8.0VNC
一只大老铁·2022-12-28 08:18

【再学Tensorflow2】TensorFlow2的建模流程：疫情发展趋势分析

TensorFlow2的建模流程：疫情发展趋势分析时间序列简介基本概念平稳性白噪声随机游走（RandomWalk）识别一个时间序列AugmentedDickey-FullerTest(ADF)Kwiatkowski-Phillips-Schmidt-ShinTest
镰刀韭菜·2022-12-28 07:40

Tensorflow2 图像分类-Flowers数据深度学习模型保存、读取、参数查看和图像预测

模型训练效果编辑2.模型的保存3.读取模型model4.使用模型进行图片预测5.补充如何查看保存模型参数5.1model_weights5.2optimizer_weights使用之前一篇代码：原文链接：Tensorflow2
空中旋转篮球·2022-12-28 07:40

深度学习 --- 过拟合和欠拟合

开发平台：jupyterlab运行环境：python3、TensorFlow2.x过拟合和欠拟合1.过拟合和欠拟合的原因2.过拟合和欠拟合的解决办法3.图示举例3.1线性函数拟合（正常情况）3.2线性函数拟合
deng_den·2022-12-28 02:11

import mtcnn cannot import name ‘get_config’ from ‘tensorflow.python.eager.context’

importmtcnn报错ImportError:cannotimportname‘get_config’from'tensorflow.python.eager.context’环境:tensorflow2.2
贰の⑩次方·2022-12-28 00:00

tensorflow2中 tensor转为numpy

importtensorflowastfa=tf.constant([[1,2,3],[4,5,6]])b=a.numpy()print('b=')print(b)
唐僧爱吃唐僧肉·2022-12-27 22:47

TensorFlow2.0学习笔记(2)—关于numpy和tensorflow

本文主要介绍numpy和tensorflow的一些区别以及转化的方法以及tensor的概念。1.numpy和tensorflowNumpy是用来处理数组的科学计算库，其在深度学习兴起之前就已经存在，其不能很好的支持GPU计算，也不能支持自动求导。而tf正是为了弥补这些缺点而产生的。2.tensor在tf中我们经常会见到以下一些类型。其中，Scalar代表一个标量（一维向量代表的是一个1*1的矩阵，
开门儿大弟子·2022-12-27 22:45

python&tensorflow2.0各种数组详解及相互转化

目录1数组详解2转化详解1数组详解在数据预处理中，经常需要各种数据结构相互转化，元组、列表、numpy.array、字典、张量tensor、dataframe。本文中代码较多，文字较少，注释大都是运行结果，请需要代码解释的仔细看代码就好，文字只是辅助。列表list可以随时添加和删除其中的元素x=[1,2,3,4]x2=[tf.constant(1)]*4print(x)#[1,2,3,4]prin
三叶草～·2022-12-27 22:45

tensorflow2.0 中tensor与arrary相互转换

tensorflow2.0版本没有session模块了，所以以前的.eval()方法不能用了，下面给出转换方法。
WyattY·2022-12-27 22:15

tensorflow2.0 numpy.ndarray 与tenor直接互转

1、代码参考importnumpyasnpimporttensorflowastfa=np.random.random((5,3))b=np.random.randint(0,9,(3,1))c=tf.tensordot(a.astype(np.float),b.astype(np.float),axes=1)tensor转ndarraydn=c.numpy()print(dn)ndarray转t
weixin_48705841·2022-12-27 22:15

TensorFlow2——tensor 转为 numpy

TensorFlow2将tensor转化为numpy数组：importtensorflowastfa=tf.constant([[1,2],[3,4]])print(a)#Obtainnumpyvaluefromatensor
Jacob Jiang·2022-12-27 22:44

把tensor转为numpy_如何在TensorFlow中将张量转换为numpy数组？

TensorFlow2.0急切执行默认情况下.numpy()处于启用状态，因此只需调用Tensor对象即可。
weixin_39957647·2022-12-27 22:14

汇总TensorFLow2.0运算法则

一、Tensor之间的运算法则1)相同大小Tensor之间的任何算术运算都会将运算应用到元素级2)不同大小Tensor(要求dimension0必须相同)之间的运算叫做广播(broadcasting)3)Tensor与Scalar(0维tensor)间的算术运算会将那个标量值传播到各个元素4)Note：TensorFLow在进行数学运算时，一定要求各个Tensor数据类型一致二、算术操作（+，-，
源代码杀手·2022-12-27 22:14

tensorflow2.0 做数据增强

使用tf2.0做数据增强：对图片进行反转、旋转等操作。代码：需要库fromkeras.preprocessing.imageimportImageDataGenerator,load_img,img_to_arrayimportos此函数执行数据增强功能，前两个参数是需要被做数据增强的两个文件夹地址，后两个参数是做完数据增强后保存图片的地址。defDataInc(path_cat,path_tig
SinHao22·2022-12-27 22:13

tensorflow2.0将张量转化为numpy

其实非常简单，网上的答案很不靠谱，用什么session啥的，会报很多错误。解决如下：#a为一个张量，则转化为numpy：array=a.numpy()
TC1398·2022-12-27 22:42

tensorflow2 中tensor转为numpy

tensorflow2中tensor转为numpy第一种使用withimporttensorflowastfTest=tf.Variable(10,dtype=tf.int32)withtf.compat.v1
一丛猫·2022-12-27 22:38

[tensorflow2.0]tensor与numpy互相转化

1.tensor转numpynumpy_data=tensor_data.numpy()2.numpy转tensor虽然TensorFlow网络在输入Numpy数据时会自动转换为Tensor来处理，但是我们自己也可以去显式的转换：data_tensor=tf.convert_to_tensor(data_numpy)
一骑红尘荔枝来·2022-12-27 22:05

tensorflow AttributeError: ‘Sequential‘ object has no attribute ‘predict_classes‘解决办法

解决办法：predict_n=model.predict(n_test)classes_n=np.argmax(predict_n,axis=1)或者降级使用比TensorFlow2.5低的版本。
好好好123456·2022-12-27 15:08

tensorflow2.3 InvalidArgumentError: jpeg::Uncompress failed.报错解决办法

训练自己数据集的时候经常报错：tensorflow2.3InvalidArgumentError:jpeg::Uncompressfailed[[{{nodedecode_image/DecodeImage
好好好123456·2022-12-27 14:32

Ubuntu20.04中利用Anaconda安装TensorFlow并将创建好的环境导入Pycharm

文章目录前言一、安装Anaconda1.下载Anaconda2.安装Anaconda二、利用Anaconda安装TensorFlow1.下载TensorFlow2.创建虚拟环境3.安装TensorFlow
平平无奇的摸鱼小能手·2022-12-27 14:41

【无标题】

CUDA11.2，CUDNN8.1，tensorflow2.6参考的是这篇文章的链接:[link](https://blog.csdn.net/typefree/article/det
山外山楼外楼·2022-12-27 11:26

【再学Tensorflow2】TensorFlow2的建模流程：CIFAR2图像识别

TensorFlow2的建模流程：CIFAR2图像识别卷积神经网络经典卷积网络模型LeNet5AlexNetVGGNetNiNGoogleNet(Inceptionv1)ResNetDenseNet卷积神经网络迁移学习建模流程实战数据准备定义模型训练模型评估模型使用模型保存模型参考资料本文主要通过卷积神经网络在图像识别上的应用来讲解卷积神经网络的基本原理以及如何使用
镰刀韭菜·2022-12-27 10:43

python血压测量程序代码_利用TensorFlow2.0为胆固醇、血脂、血压数据构建时序深度学习模型（python源代码）...

背景数据描述胆固醇、高血脂、高血压是压在广大中年男性头上的三座大山，如何有效的监控他们，做到早发现、早预防、早治疗尤为关键，趁着这个假期我就利用TF2.0构建了一套时序预测模型，一来是可以帮我预发疾病，二来也可以体验下TF2.0的特性先来看下数据结构：date表示的是测量日期cholesterol代表胆固醇数值blood_fat代表血脂blood_pressure代表血压整个的建模思路就是将这三个
weixin_39834205·2022-12-27 10:11

Tensorflow2.0 物体识别（一）训练模型数据准备

下载地址如下：https://github.com/tensorflow/models关于环境的安装，其实网上有很多教程，但是大部分都是基于tensorflow1.0的，基于tensorflow2.0的并不多
shanghaimoon·2022-12-27 07:18

利用conda安装tensorflow2.0 和 pytorch（带镜像）

目录安装tensorflow2.0安装pytorch安装tensorflow2.0进入AnacondaPrompt基于python3.6创建虚拟环境：condacreate--nametensorflowpython
muyuu·2022-12-26 16:32

【tensorflow2.0】43.tensorflow 的建模流程

    其实到目前为止，我们已经将tf的基础知识学的差不多了，所以后边除了课程会发一些总结类的文章，今天先说一下tf的建模流程。使用TensorFlow实现神经网络模型的一般流程包括：1，准备数据：其实这一点一直以来是我认为最难的一点，我们除了要建立数据通道输入数据以外，还需要，对数据进行清洗，排除掉错误的数据，数据量少的时候，我们还要进行数据增强，并不是每一个数据集都像mnist一样，我们可以直
一只很菜很菜的tfer·2022-12-26 16:26

深度学习之路=====4=====＞＞(GoogleNet)InceptionNet(tensorflow2)

InceptionmoduleInceptionNet结构codeimporttensorflowastfimportosimportnumpyasnpimportdatetimefromtensorflow.keras.layersimportConv2D,BatchNormalization,Activation,MaxPool2D,GlobalAveragePooling2D,Dropout
啥都会点的大秀·2022-12-26 15:34

深度学习理论向应用的过渡课程【北京大学_TensorFlow2.0笔记】学习笔记（二）——常用函数，加载鸢尾花数据集Iris

1.4、1.5常用函数tf.cast（张量名，dtype=数据类型）——强制tensor转换为该数据类型tf.reduce_min(张量名)——计算张量维度上元素的最小值tf.reduce_max(张量名)——计算张量维度上元素的最大值axis：在二维张量或数组中，控制操作轴（操作方向）axis=0跨行操作，沿经度方向，同一列↓axis=1跨列操作，沿纬度方向，同一行→不指定则所有元素参与运算tf
m0_58586235·2022-12-26 13:33

神经网络实现鸢尾花分类（Tensorflow2.0）

1鸢尾花数据回顾鸢尾花数据集，其提供了150组鸢尾花数据，每组包括鸢尾花的花萼长、花萼宽、花瓣长、花瓣宽4个输入特征，同时还给出了这一组特征对应的鸢尾花类别。类别包括狗尾鸢尾、杂色鸢尾、弗吉尼亚鸢尾三类，分别用数字0、1、2表示。可以使用sklearn来导入其数据。2.流程分析①准备数据。数据集读入；数据集乱序；生成训练集和测试集；配对。②搭建网络。定义神经网络中所有可训练的参数。③参数优化。嵌套
lianggege88·2022-12-26 13:03

深度学习_Tensorflow2.0_Matplotlib_鸢尾花数据集可视化

鸢尾花数据集可视化一：鸢尾花数据集Anderson’sIrisDataSet1.Iris数据集1936，RonaldFisher，Theuseofmultiplemeasurementsintaxonomicproblems加拿大的加斯帕半岛同一天的同一个时间段在相同的牧场上由同一个人使用相同的测量仪器3种鸢尾花类别每个类别有50个样本每个样本中包括4种鸢尾花的属性特征，和鸢尾花的品种4个属性花萼
Climb_Ma·2022-12-26 13:01

Python——tensorflow2.8验证码识别

一、思路这段时间完成了又一个程序，唐宇迪的验证码识别。主要内容是通过程序自己生成随机的验证码，然后导入模型中进行训练。验证码可以由数字、大小写字母来组合，但考虑到电脑资源和程序复杂度的问题，只用了数字进行操作。验证码识别分为几个部分：数据生成，数据处理，建立模型，跑模型；数据生成是随机抽取4个数字进行组合，数据处理是将数字组合转换成图片，同时把标签转换成矩阵。总的处理思路是这样的：函数随机生成图片
我是灵魂人物·2022-12-26 12:55

Python——tensorflow2.8逻辑回归算法（mnist）

tensorflow在2.0以上去掉了mnist数据集的处理指令，如果要下载的话得转为keras来处理，但是下载的数据没办法减容next_batch（）函数，所以我们可以使用另一种方法：把tensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_data这个程序里面所需要的库补齐。首先查看你的site-packages里面的tensorflow有没有exampl
我是灵魂人物·2022-12-26 12:25

Python——tensorflow2.8猫狗识别

很早就想做这个猫狗识别的程序，所以跟着唐宇迪教程做了一遍，中间部分参数做了修改。后面预测部分用自己的猫猫图片做了预测，虽然有点问题，但最后还是可以识别出来，问题不大，下面对程序几个部分进行讲解，最后会附上整个程序的附件。一、数据处理整个训练集用了catdog两个文件，每个数据集里面有500张图片，并且图片的大小不一样，因此导入图片时需要对图片进行压缩处理，程序中的image_size就是压缩处理的
我是灵魂人物·2022-12-26 12:25

Tensorflow报错Could not load dynamic library ‘cusolver64_10.dll‘； dlerror: cusolver64_10.dll not found

项目场景：深度学习框架：Tensorflow2.4.1CUDA：11.1显卡型号：2080Ti问题描述：我根据驱动型号，安好了CUDA，并且添加了cuDNN成功：pip安装Tensorflow：pipinstalltensorflow-gpu-ihttps
.G( );·2022-12-26 09:02

TensorFlow2.4与CUDA11.1缺失 ‘cusolver64_10.dll‘动态库

TensorFlow2.4与CUDA11.1缺失'cusolver64_10.dll’动态库自从换上30系列的显卡一直等着时使用GPU，昨天tensorflow2.4更新完以后依然显示不能使用GPU，发现问题缺少
名字填充中·2022-12-26 09:01

关于tensorflow2.X下使用CUDA11.X版本，编译时报缺少cusolver64_10.dll文件的解决过程

关于tensorflow2.X下使用CUDA11.X版本，编译时报缺少cusolver64_10.dll文件的解决过程我是在anaconda环境下使用tensorflow，所以cuda,cudnn等工具包也是使用
Jay_Vim_Lyu·2022-12-26 09:30

Windows系统配置tensorflow2环境

Windows系统配置Tensorflow2环境安装NVIDIA驱动程序安装CUDA创建环境配置环境参考资料本文整理了笔者在windows系统下配置tensorflow2的GPU运行环境时遇到的一些问题
略胜亿筹·2022-12-26 09:57

Windows或Linux系统环境下成功配置TensorFlow2.x的GPU版本全过程，附带每个步骤需要用的链接

总览：我以Windows安装TensorFlow2.2.1为例：需要工具：anaconda、pycharm、TensorFlow2.2.1、cuda10.1、cudnn10.1（cudnn10.1需下载带有
DK数据工作室·2022-12-26 07:58

一定能看懂的：windows环境下的Tensorflow2 环境配置，一键导入，一键配置，绝不出错，一定能看懂，一键安装

这里的方法基于Anaconda3的import功能/导入功能。直接导入已经配置好的环境文件即可，省时省力。不出错。Up已经配置好环境并且经过测试可用。已经安装了TensorflowGPU，numpy，jupyternotebook，matplotlib等常用需求。（不定时更新配置）没有安装Anaconda3的同学参考另一篇文章：一定能看懂的：Windows下安装anaconda3与换源！（包含换源
动量核心·2022-12-26 07:27

模型转换：pytorch模型转onnx, onnx转tensorflow, tensorflow转tflite

文章目录软件版本：pytorch模型转onnxonnx模型转tensorflowtensorflow模型转tflite软件版本：tensorflow2.3.1pytorch1.6.0onnxruntime1.8.1cv24.5.3onnx_tf1.8.0onnx1.10.1pytorch
城俊BLOG·2022-12-26 03:28

tensorflow2.x学习笔记二十七：TFLite的转换、解释和量化

一、转换TensorFlowLite转换器根据输入的TensorFlow模型生成TensorFlowLiteFlatBuffer文件(.tflite)。该转换器支持SavedModel目录、tf.keras模型和concretefunctions。1、saved_model转换成TFLite，注意这里提供的是.pb文件的目录saved_model_to_tflite_converter=tf.li
耐心的小黑·2022-12-26 03:58
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