Tensorflow2

深度学习导论（1）深度学习概述

深度学习的应用深度学习框架TensorFlow2.x和1.x机器学习学习的本质神经元模型最近学习了老师的深度学习课
炎武丶航·2022-11-28 07:48

Tensorflow2自定义网络 2. Pointer-Generator Seq2Seq复制机制神经网络大致介绍和框架实现

网络大致介绍为了提升神经机器翻译质量，论文GetToThePoint:SummarizationwithPointer-GeneratorNetworks两个角度出发：减少网络翻译出现重复语句的情况尽可能从输入获取单词表外的单词，强化语义转换的同时，减少OOV的情况。基于此，提出了Coveragemechanism和Pointer-generator。CoveragemechanismCovera
妙妙屋的mong男·2022-11-28 01:20

Tensorflow2自定义网络 1. Tree-LSTM大致介绍与代码实现

ImprovedSemanticRepresentationsFromTree-StructuredLongShort-TermMemoryNetworks大致介绍这篇论文提出了Tree-LSTM，把LSTM结果扩展到树状的网络拓扑结构，对于一些NLP任务（或者说处理具有树型数据结构的数据）提供了特征提取的方法。简单来说，有两种模型，一种是Child-Sum，一种是N-ray。个人认为：Child
妙妙屋的mong男·2022-11-28 01:50

解决：AttributeError: module ‘tensorflow.keras.backend‘ has no attribute ‘get_session‘

问题：将tensorflow1代码迁移到tensorflow2版本时出现错误，环境为tensorflow2.3AttributeError:module‘tensorflow.keras.backend
there2belief·2022-11-28 01:18

Ubuntu18.04/20.04复现RandLA-net网络 环境搭建 记录

环境：Ubuntu18/20；RTX3080；cuda11.4；cudnn8.2.2.26；anconda3-2019-10；python3.6；tensorflow2.6，nvidia显卡驱动470。
Parkerfive·2022-11-27 22:13

TensorFlow2.3.0 开发环境安装

硬件i7-10700K+RTX2080S软件Win10Miniconda3-py37_4.8.2-Windows-x86_64cuda10.1cudnn7.6.5tensorflow2.3.0安装过程网上看到很多教程都是先把
peng08303·2022-11-27 16:46

tensorflow入门之MINIST手写数字识别

tensorflow的安装这个确实是个问题，很多人用tensorflow1.0，当然也有人用tensorflow2.0。为了避免这个问题，我装了两个
LittleChickenCoder·2022-11-27 14:39

Tensorflow2.0之Minist手写数字识别

Tensorflow2.0之Minist手写数字识别注：完整代码在最后Minist数据集介绍 Minist数据集是(Lecun,Bottou,Bengio,&Haffner,1998)发布的，它包含了0
bao文·2022-11-27 14:37

tensorflow2 minist手写数字识别数据训练

环境：python3.9.13Tensorflow2.11.0Tensorboard2.1
小小马车夫·2022-11-27 13:57

解决spyder中打开numpy 变量显示错误的办法

问题分析：原因是spyder版本太低，numpy版本过高，导致版本不匹配的原因，所以要么降低numpy至1.154以下，要么升高spyder至3.3.6以上，但是因为tensorflow2.0版本以上需要
Jack ShuAi·2022-11-27 09:58

基于TensorFlow2.x卷积神经网络的智能小车寻迹

概述在写OpenCV+TensorFlow简单的机器小车传统视觉寻迹之时，可以预见的是，由于环境因素，传统小车寻迹的效果可能会受到环境因素的影响，例如地上的污渍在进行二值化时就有可能出现噪音。本次将采用卷积神经网络，训练出一个简单较好的模型，在寻迹上会有更加突出的效果。以下图片操作由OpenCV完成。接下来将分为数据集，卷积神经网络，神经网络的训练，网络模型的保存以及测试。话不多说，直接上测试数据
叫我田小霖啦·2022-11-27 09:52

基于线性代数+opencv+tensorflow2.x智能小车寻迹解决方案

概述这篇文章的写作是最近正在重新学习线性代数后，想到的一个简单的应用。也是对OpenCV+TensorFlow简单的机器小车传统视觉寻迹这一篇文章的一个新的思路和比较。在使用的技术工具上为opencv和tensorflow。opencv不过多介绍，在图像处理方法是一个非常好用的库了。使用tensorflow是用来做矩阵运算，并没有涉及到更深层次的人工智能的处理。因此如果你接触过pytorch也可以
叫我田小霖啦·2022-11-27 08:48

InfoGAN详解与实现（采用tensorflow2.x实现）

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
盼小辉丶·2022-11-27 07:46

tensorflow2.0 resnet18 CIFAR-10图像分类

基于ResNet18的CIFAR-10图像分类CIFAR-10数据分类CIFAR-10数据简介ResNet18网络ResNert18实验结果CIFAR-10数据分类CIFAR-10数据简介 Cifar-10数据集是由Hinton教授的学生AlexKrizhevsky、IlyaSutskever收集的一个用于普适物体识别的计算机视觉数据集，它包含60000张32*32的RGB彩色图片，总共10个分类
CW96·2022-11-27 05:44

from_logits

日萌社人工智能AI：KerasPyTorchMXNetTensorFlowPaddlePaddle深度学习实战（不定时更新）tensorflow2.0画出model网络模型的拓扑图tensorflow2.0
あずにゃん·2022-11-27 01:53

使用Keras搭建神经网络【Tensorflow笔记-ch3】

使用Keras搭建神经网络课程链接1tf.keras搭建神经网络八股1.1keras介绍tf.keras是tensorflow2引入的高封装度的框架，可以用于快速搭建神经网络模型，keras为支持快速实验而生
wykup·2022-11-27 01:22

Tensorflow笔记——第三讲：神经网络搭建八股

tf.keras是tensorflow2引入的高封装度的框架，可以用于快速搭建神经网络模型，keras为支持快速实验而生，能够把想法迅速转换为结果，是深度学习框架之中最终易上手的一个，它提供了一致而简洁的
Ma Sizhou·2022-11-27 01:51

[TensorFlow2.0]搭建神经网络

tf.keras搭建神经网络1.1搭建神经网络六步法1.import相关模块，如importtensorflowastf。2.指定输入网络的训练集和测试集，如指定训练集的输入x_train和标签y_train，测试集的输入x_test和标签y_test。3.逐层搭建网络结构，model=tf.keras.models.Sequential()。4.在model.compile()中配置训练方法，选
机智的小陈今天学习了吗·2022-11-27 01:50

Tensorflow2.x框架-用 Tensorflow API：tf.keras 搭建网络八股 sequential

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
诗雨时·2022-11-27 01:50

Tensorflow2.x框架-用 Tensorflow API：tf.keras 搭建网络八股 class

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
诗雨时·2022-11-27 01:19

TensorFlow2.0笔记（三）——用八股搭建神经网络

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.使用八股搭建神经网络（直接调用函数，简化代码，前两章函数内部原理）1.用TensorflowAPI：tf.keras搭建网络八股六步法import：引入相关模块train,test：告知要喂如网络的训练集和测试集是什么，要指定训练集以及测试集的的输入特征和标签model=tf.keras.models.Seque
kww_·2022-11-27 01:47

TensorflowAPI:tf.keras搭建网络八股，改进鸢尾花分类

keras介绍tf.keras是tensorflow2引入的高封装度的框架，可以用于快速搭建神经网络模型，keras为支持快速实验而生，能够把想法迅速转换为结果，是深度学习框架之中最终易上手的一个，它提供了一致而简洁的
明天天明~·2022-11-27 01:17

【学习笔记】TensorFlow2.0搭建神经网络学习笔记

1常用函数（1）tf.Variable()标记训练网络中的参数，如W，将变量标记为”可训练“，神经网络训练中，常用该函数标记待训练参数w=tf.Variable(tf.random.normal([2,2],mean=0,stddev=1))#标记w为待训练参数，初始化生成两行两列的正态分布的随机数，均值为0，标准差为1（2）tf.matmul，矩阵乘（3）tf.data.Dataset.from
徐呵呵297·2022-11-27 00:42

TensorFlow2.X搭建神经网络标准操作流程

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
相序定律·2022-11-27 00:41

tf.keras搭建神经网络八股：六步法，实践鸢尾花分类、MNIST手写数字识别、Fashion-mnist数据集

keras简介Keras官方文档tensorflow2引入的高封装度的框架用于快速搭建神经网络模型，为支持快速实验而生深度学习框架之中最终易上手的一个，提供了一致而简洁的API，能够极大地减少一般应用下的工作量
一只干巴巴的海绵·2022-11-27 00:40

Tensorflow⑤——用keras搭建神经网络框架

tf.keras是tensorflow2引入的高封装度的框架，可以用于快速搭建神经网络模型，keras为支持快速实验而生，能够把想法迅速转换为结果，是深度学习框架之中最终易上手的一个，它提供了一致而简洁的
堇禤·2022-11-27 00:10

关于tensorflow2.5.0+cuda11.1+cudnn+python3.8以及对应torch的win64安装解决问题。

tf.test.is_built_with_cuda()：Truetf.test.is_gpu_available()：False这个问题困扰了本人很久，因为论文需要，找了许多的解决办法，终于将出现的问题一个一个的解决了！本来因为模型需要，我只需要运行神经网络的部分，一开始cpu计算能力完全是够的，最多就等久一点。但随着模型的深入，cpu开始崩了，于是想到了使用gpu。最开始用的tensorflo
环保编程爱好者·2022-11-26 23:01

Windows+Python3.7+Tensorflow2+CUDA+cudnn安装详解

目录anaconda镜像源下载：官网下载：安装：切换镜像源：CUDA+cudnn查看计算机支持版本安装VS2019安装CUDA安装cudnnTensorflow创建环境安装Tensorflowanaconda镜像源下载：Indexof/anaconda/archive/|清华大学开源软件镜像站|TsinghuaOpenSourceMirror官网下载：Anaconda|IndividualEdit
14tepcloser·2022-11-26 20:02

tensorflow2.0 和tensorflow1.0的区别

tensorflow2.0和tensorflow1.0到底有什么区别，之前被问过，自己也没想过。看了一些文章，主要有以下一些点。
椒椒。·2022-11-26 18:37

TensorFlow深度学习-龙曲良-学习笔记1

龙曲良-学习笔记1.经典的深度学习网络规模AlexNet(8层)VGG16(16层)GoogLeNet(22层)ResNet50(50层)DenseNet121(121层)2.TensorFlow基础介绍TensorFlow2
HELLOWORLD2424·2022-11-26 18:55

tensorflow2.0官网demo学习笔记 基于attention的seq2seq机器翻译

tensorflow2.0官网demo学习笔记基于attention的seq2seq机器翻译前言备注代码备注好，回到代码：见证奇迹的时刻：over前言打算详细深入了解bert和transform的原理和源代码
quantum00549·2022-11-26 17:52

Tensorflow2.x学习——4.Keras、层与模型

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
Summer142857·2022-11-26 17:19

【Tensorflow2.x学习笔记】- Keras高层接口

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
QYiRen·2022-11-26 17:43

深度学习之路=====8=====＞＞Xception(tensorflow2)

简介Xception和SqueezeNet一样，是一种降低参数量的轻量级神经网络，它主要使用了深度分离卷积（Depthwiseseparableconvolution)结构，该结构替换了原来的Inception中的多尺寸卷积结构。这里需要弄清深度分离卷积（Depthwiseseparableconvolution）、深度卷积（depthwiseconvolution)、逐点卷积（pointwise
啥都会点的大秀·2022-11-26 13:02

Tensorflow2.0——新世界的大门

由于框架的持续改善与更新，目前是一个比较好的机会来通过Tensorflow入门深度学习。那些年追过的编程语言和框架犹记得十年前刚刚接触编程的时候，我还是一个懵懂的少年，在计算机的世界里跌跌撞撞。为了弥补和那些初高中就开始学编程的大神们之间的差距，我费尽全身力气，想抓住所有触手可及的知识的尾巴，于是C++，数据结构，算法，Java，J2EE，Delph，C#，ASP.Net，OpenGL，Andro
weixin_34272308·2022-11-26 10:52

【学习笔记】成功解决：‘Sequential‘ object has no attribute ‘predict_classes‘

问题：根据报错可知：'Sequential’对象没有’predict_classes’属性原因：Tensorflow2.6之前的版本中拥有predict_class属性，在结果预测时可以自动将结果变成01
X.IO·2022-11-26 08:31

tensorflow2.0学习笔记：数据标准化

深度学习中图片数据一般需要归一化，或者标准化。应用sklearn中数据标准化方法可以简化处理过程。importmatplotlibasmplimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinlineimportnumpyasnpimportsklearnimportpandasaspdimporttensorflowastffromtensorflowimportk
凿井而饮·2022-11-26 07:06

tensorflow2.0学习笔记：自定义求导

tensorflow2.0建立神经网络模型，tensorflow近似求导与keras.optimizers结合使用，实现自定义求导，使得模型训练更加灵活。
凿井而饮·2022-11-26 07:06

一文了解迁移学习和微调&使用Tensorflow实现迁移学习和微调 (构建CNN图像分类模型)

二、实现迁移学习（不进行微调，仅仅用于特征提取，By:Tensorflow2.0+）2.1任务概述2.2模型构建2.2.1哪里能够找到预训练模型？
str_717·2022-11-26 00:41

Pytorch学习笔记之一

概述前段时间分享了一些tensorflow2.0入门的笔记，其实在学术界，pytorch的热门程度是高于tensorflow2.0的。
小强同学·2022-11-25 23:55

Tensorflow2.0 model.compile详细介绍

Tensorflow2.0model.compile详细介绍语法结构：model.compile(loss=‘目标函数’,optimizer=optimizer,metrics=[‘accuracy’]
生活明朗，万物可爱，人间值得，未来可期·2022-11-25 22:26

Python tensorflow与pytorch的浮点运算数如何计算

目录1.引言2.模型结构3.计算模型的FLOPs3.1.tensorflow1.12.03.2.tensorflow2.3.13.3.pytorch1.10.1+cu1023.4.结果对比4.总结1.引言
·2022-11-25 18:56

基于Tensorflow2.x的CNN的病虫害分类（有界面）

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
天道酬勤者·2022-11-25 16:45

基于Tensorflow2.x的MobileNet的病虫害分类（有界面）

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.
天道酬勤者·2022-11-25 16:45

Tensorflow2.0和keras版本兼容问题

Tensorflow2.0和keras版本兼容问题本文主要是记录一些自己在win10系统下使用TensorFlow2.0版本是遇到的问题和最后解决的方案，会一直进行更新，以下文章中用tf代替TensorFlow2.0
岁月不可回头·2022-11-25 15:15

【转载】keras与tensorflow版本不兼容解决方法

版本不兼容导致；keras，tensorflow和python版本对应情况参见：《Tensorflow、python、keras和cuda的对应版本》附另一篇参考：2022【超详细】搭建深度学习环境与配置tensorflow2.7
SophiaSSSSS·2022-11-25 15:14

cuda、cudnn、cudatoolkit不匹配的解决方案

cuda与cudatoolkit不匹配安装TensorFlow2.0GPU版本后，检测是否支持GPU时tf.test.is_gpu_available()出现以下信息：2019-11-1902:52:53.934654
爱抓猫的狗·2022-11-25 15:43

Ubuntu 安装 tensorflow2.8+cunda 11.2+cudnn 8.1详细步骤

1、conda建立虚拟环境，python选择3.8版本，高于3.7即可2、执行命令：condainstall-cconda-forgecudatoolkit=11.2cudnn=8.1.03、执行以下命令：mkdir-p$CONDA_PREFIX/etc/conda/activate.decho'exportLD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:$CONDA_PREFI
seaside2003·2022-11-25 15:39

TensorFlow 2.8.0安装 + Miniconda + GPU支持

之前照着b站上的某个tensorflow教程装了个tensorflow2.0+Anaconda+CUDA10.0,发现好多东西跑不起来。因此就将一整套tensorflow包括其对应
choineete♛·2022-11-25 15:05

Ubuntu20.04安装tensorflow2.8.0+CUDA11.4

Ubuntu20.04安装tensorflow2.8.0+CUDA11.41.创建虚拟环境2.安装tensorflow3.安装CUDA4.安装cuDNN4.1手动安装4.2deb安装包安装5.测试需要事先安装好
图南i·2022-11-25 15:02
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