Tensorflow2

TensorFlow2.0 测试Fashion_mnist数据集

前言使用tensorflow的keras人工神经网络库对Fashion_mnist数据集进行分析，建模，测试。Fashion_mnist数据集由十种类型的图片集组成该数据集区使用标签来分类，用数字表示，分别是从0-9来表示标签实际测试importtensorflowastfif__name__=='__main__':(train_image,train_label),(test_images,t
阳光大男孩!·2020-09-12 17:04

TensorFlow 2.0 快速入门指南 | iBooker·ApacheCN

原文：TensorFlow2.0QuickStartGuide协议：CCBY-NC-SA4.0自豪地采用谷歌翻译不要担心自己的形象，只关心如何实现目标。
布客飞龙·2020-09-12 14:51

win10环境下安装cuda10.1+Pytorch1.3

win10环境下安装cuda10.1+Pytorch1.3笔者是深度学习还没有入门的小白，之前的电脑上安装了cuda10.0+torch1.2+tensorflow2.0可以使用，但是跑pytorch中文手册的
Yes1y·2020-09-12 13:31

TensorFlow学习（四）：梯度带(GradientTape)，优化器(Optimizer)和损失函数(losses)

2019.4.17更新到tensorflow2.x,添加自动求导和新版本的optimizer因为tensorflow2.x相对于tensorflow1.x的变动，API变更和思路也变化了，这节重点介绍的为梯度带
赵志雄·2020-09-12 10:34

keras调试的正确打开方式： 一句话让你把tensorflow当pytorch用

现在大家应该用的都是tensorflow2.0以上版本，这个笔记针对的就是tf2的调试。之前全网搜了很多keras的调试方法，根本不得要领，把简单的事情弄复杂，很是误人子弟。
B417科研笔记·2020-09-12 07:47

linux tensorflow2.4.0 c++ 编译

1.bazel版本要对应tensorflow的要求2.tensorflow源码3.eigen4.protobuf版本要对应tensorflow的要求（workspace.bzl提到了这个要求）源码编译参考:https://blog.csdn.net/luo841297935/article/details/104417495其他1.CMakeLists.txtcmake_minimum_requi
ujn20161222·2020-09-12 07:25

创建python虚拟环境vitrualenv & pip install使用国内镜像

1.python虚拟环境vitrualenv假如你面临这样的问题：projectA需要使用tensorflow1.3版本，而projectB需要使用tensorflow2.0版本
正在上路的猎兔犬·2020-09-12 02:08

Tensorflow2.1.0 基础线性回归

样例为《概率论与数理统计》中线性回归一节中的例子我们希望通过对该数据进行线性回归，即使用线性模型来拟合上述数据，此处a和b是待求的参数接下来，我们使用梯度下降方法来求线性模型中两个参数a和b的值3。回顾机器学习的基础知识，对于多元函数求局部极小值，梯度下降的过程如下：初始化自变量为，k=0迭代进行下列步骤直到满足收敛条件：求函数关于自变量的梯度更新自变量：。这里是学习率（也就是梯度下降一次迈出的“
雪易·2020-09-11 22:09

keras下安装tensorflow2.2问题解决

进入jupyternootbook输入“importkeras"，提示需要安装tensorflow2.2或更高版本。
KernStarc·2020-09-11 22:31

ShuffleNet V2 网络结构的原理与 Tensorflow2.0 实现

文章目录ShuffleNetV2的设计准则ShuffleNetV2的改进网络结构分类效果代码实现参考资料ShuffleNetV2的设计准则目前衡量模型复杂度的一个通用指标是FLOPs，具体指的是计算在网络中的乘法操作和加法操作的数量，但是这却是一个间接指标，因为它不完全等同于速度。如下图中的（c）和（d），可以看到具有相同FLOPs的两个模型，其速度在不同系统架构下却存在差异。这种不一致主要归结为
cofisher·2020-09-11 22:25

SENet 网络结构的原理与 Tensorflow2.0 实现

文章目录介绍SE模块SE模块在其他网络上的应用模型效果SE模块代码实现SE模块应用到ResNet代码实现介绍SENet是ImageNet2017（ImageNet收官赛）的冠军模型，具有复杂度低，参数少和计算量小的优点。另外，SENet思路很简单，很其中的SE模块很容易扩展在已有网络结构如Inception和ResNet中。SE模块已经有很多工作在空间维度上来提升网络的性能，如Inception等
cofisher·2020-09-11 22:25

Tensorflow2.0：CNN 解决凯斯西储大学轴承数据集的分类问题

文章目录项目介绍代码实现1、导入需要的库2、参数设置3、归一化4、定义滑窗函数5、取样本6、划分训练集和测试集7、得到Dataset类型数据集8、建立模型9、初始化优化器10、定义损失函数11、定义梯度下降函数12、模型训练项目介绍在此文章中，主要是对分类凯斯西储大学轴承数据的代码进行讲解，关于数据集的介绍可以参考：美国西储大学轴承数据解读，在此文章中，我们只对12K采样频率下的驱动端轴承故障数据
cofisher·2020-09-11 22:25

MobileNet V2 网络结构的原理与 Tensorflow2.0 实现

文章目录介绍MobileNetV2的创新1、InvertedResidualBlock2、LinearBottleneckMobileNetV2网络结构实验结果代码实现1、构建卷积模块2、构建InvertedResidualBlock3、MovblieNetV2网络4、查看MovblieNetV2网络结构介绍MobileNetV2是对MobileNetV1的改进，同样是一个轻量级卷积神经网络。Mo
cofisher·2020-09-11 22:24

MobileNet V1 网络结构的原理与 Tensorflow2.0 实现

文章目录MobileNet网络结构代码实现用函数实现用类实现MobileNet网络结构介绍MobileNet之前，我们需要先了解一下它的重要组件——深度级可分离卷积（Depthwiseseparableconvolution）网络，这种网络可以被进一步分解成两个部分：对输入的每个通道使用单通道卷积核进行卷积（depthwiseconvolution）、使用1x1卷积核将输入通道数转变成输出通道数（
cofisher·2020-09-11 22:24

【程序喵笔记】TF2.0 GPU环境搭建

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
毛毛喵·2020-09-11 22:49

tensorflow2.0 dqn 深度强化学习 AI自动玩游戏，有详细注解

有人看文章后半部分代码是空的，其实是博客的字变黑了。我不知道这个怎么回事，没检查出语法问题。所以只要你把空白的部分一起复制就能看到所有的代码了！！准备环境安装python游戏包pipinstallgym运行这个脚本，如果正常出现名称列表，就是说已经成功安装了#Deep-QlearningAgentimporttensorflowastfimportgym.envsasenvsimportnumpy
千年奇葩·2020-09-11 22:50

深度学习 机器视觉 经典卷积神经网络 Tensorflow2.0 keras.applications

前言：最近在学习深度学习时发现各类经典网络成为高频词，比如AlexNet、VGG、GoogLeNet、Inception、Xception、ResNet、MobileNet、SENet、CBAM、DenseNet、NASNet等等。快速整理了如下内容，为大家快速了解经典网络的结构特点提供一个参考。由于博主能力有限，内容大多引自网络博客，并未严格考证如有错误之处望予以指出，后续也会逐步修正和补充一些
老光头_ME2CS·2020-09-11 21:43

【Google 机器学习笔记】十、TensorFlow 2.1 实战（一）简单的线性回归预测

【Google机器学习笔记】十、TensorFlow2.1实战（一）简单的线性回归预测  在进行TensorFlow实战之前，先对TensorFlow的一些基本概念做一些了解。
Jiuh-star·2020-09-11 21:39

【Google 机器学习笔记】十、TensorFlow 2.1 实战（二）基本图像分类（MNIST）

【Google机器学习笔记】十、TensorFlow2.1实战（二）基本图像分类  为节省时间，降低学习成本，本节实战的图片分类对象tf.keras中内置的MNIST数据集。  
Jiuh-star·2020-09-11 21:39

Xception 网络结构的原理与 Tensorflow2.0 实现

文章目录介绍从Inception到XceptionMobileNetvsXceptionXception网络结构实验结果SeparableConv2D()vsDepthwiseConv2D()Xception代码实现参考资料介绍Xception是Google在2017年出品的轻量级神经网络，它与GoogLeNet中的Inception相似，可以认为是Inception的一种极端情况。同时，它与Mo
cofisher·2020-09-11 21:49

windows10下安装tensorflow2.0-GPU和Cupy（不用搞CUDA+cudnn）

0.前言今年暑假买了个1660ti的游戏本学python，后来发现跑一些数据量比较大的代码和深度学习的时候太慢了，遂想装一下GPU版本，看了网上的资料搞了好几天，又是CUDA又是cudnn的，网速慢不说，装完还各种报错，最后发现随着anaconda和tensorflow的更新，现在利用anadonda只要一行命令就能完成。（装好虚拟环境后，直接看4.2）1.安装anaconda这部分没啥难度，只要
呼啦圈521·2020-09-11 21:39

TensorFlow 2.0 简单车牌识别

TensorFlow2.0简单车牌识别说明：使用tensorflow2训练模型，然后冻结模型，使用opencv的dnn模块进行推断。这只是个简单的demo,本质上就是个分类模型。
FlyDremever·2020-09-11 19:41

Tensorflow2—tf.tile()

tf.tile()函数原型tf.tile(input,multiples,name=None)参数说明input：张量。一维或更高multiples：张量。必须是以下类型之一：int32，int64。一维长度必须与输入中的维度数相同name：Anamefortheoperation(optional).函数说明根据multiples张量复制input产生新的张量。multiples中指定input
FlyDremever·2020-09-11 19:09

win10安装TensorFlow2.0

建议从清华大学开源镜像站下载地址：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/具体安装过程略二、安装过程安装说明：平台：windows版本：tensorflow2.0.0
chadqiu·2020-09-11 15:44

使用anaconda安装直接安装tensorflow2.1.0-gpu版本

使用anaconda安装直接安装tensorflow2.1.0-gpu版本下载好官网：anaconda或百度网盘：链接：https://pan.baidu.com/s/1GmqCVWZhYWOWQ9GMrzHcaQ
布布汪·2020-09-11 14:57

常用网站-快乐学习

目录常用学习课程IT、计算机教程1.国内主要的在线测编程试题库网站论文数据库❖知识阅读常用1云端电脑2菜鸟教程3阿里云4tensorflow2.05腾讯云6百度AI7华为云8亚马逊云9stm32单片机论坛
chadqiu·2020-09-11 12:10

毕业设计之「测试实验及结果分析」（一）

前言在毕设系列推文的第二章中我们详细介绍了TensorFlow的一些基础知识（TensorFlow2.0概述）；在第三章（毕业设计之「神经网络与深度学习概述」（一）、毕业设计之「神经网络与深度学习概述」
石璞东 | haha·2020-09-11 11:32

搭建Python3深度学习环境TensorFlow-GPU版本-全流程

采用与上一篇搭建Python深度学习环境TensorFlow2.0避坑及全流程相类似的方法
阿云飘飘Oo·2020-09-11 10:35

Windows10安装tensorflow+mxnet踩坑

我是在AnacondaPrompt中安装的，一开始直接安装了Tensorflow2以上的版本，结果与manet所需要的环境依赖（如requests包）冲突，可以大致看一下：导致报错，报的错是OSError
UN_spoken·2020-09-11 08:49

深度学习 环境搭建 python && vscode && windows10 && tensorflow2 GPU

环境的主要内容：python3vscodetensorflow2GPU版本有经验的人看这里：安装anacondacondacreate-n环境名python=版本号pipinstalltensorflow-gpu
Malcolm敲键盘·2020-09-11 06:44

导入tensorflow报ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块。/ Failed to load the native TensorFlow runtime错误

Windows10Anaconda3-2020.02-Windows-x86_64cuda_10.1.243_426.00_win10cudnn-10.1-windows10-x64-v7.6.5.32tensorflow2.2.0tensorflow
用户名已存在2333·2020-09-10 23:45

Win10下Tensorflow2.1环境的配置

记录自己配置tensorflow2.1的过程1.安装Anaconda官方下载地址：https://www.anaconda.com/products/individual自行选择64位或32位安装过程中注意勾选添加环境变量
有时候。·2020-09-10 22:25

【tensorflow2caffe】二 、tensorflow模型介绍以及参数提取

在博客开始前，首先郑重感谢博主jiongnima的博客对我的帮助，我按照博主的方法顺利的把bcnn模型的tensorflow版转为caffe版，关于bcnn模型，它是个细粒度分类模型，我将在后续的博客中详细介绍。首先隆重呈上博主的链接：https://blog.csdn.net/jiongnima/article/details/78326515转模型系列博文的操作主要基于博主的实验探索，中间也穿
zl3090·2020-09-10 22:37

Tensorflow2.x学习——2.数据管道与预处理

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。数据处理与管道Thetf.dataAPIenablesyoutobuildcomplexinputpipelinesfromsimple,reusablepieces.API的用途举例：从分布式文件系统中聚合数据对图片做随机扰动在批处理时进行随机选取1.1Dataset对象1.1.1基础用法为了创建并
Summer142857·2020-09-10 20:37

tensorflow2.0建模教程 常用操作集合系列2—Model自定义模型的设计(多层Layer嵌套成一个完整的计算网络模型）

推荐：【tensorflow2.0最新建模教程】，如下：tensorflow2.0教程常用操作集合1—Layer自定义层的设计常用操作集合系列2—Model自定义模型的设计常用操作集合系列3—Model
AI深度学习算法实战代码解读·2020-09-10 20:09

安装Tensorflow2.0rc版本精选合集【最新RC版本+1.0增加修改功能说明+安装教程+常用操作指南+CNN图像识别mnist手写数字识别+Resnet网络+GAN训练】

TensorFlow2.0版本精选相关安装与实战代码集合：【一、RC新增版本】TensorFlow2.0版本来啦【最新】RC版本（ReleaseCandidate）重磅推出~https://blog.csdn.net
AI深度学习算法实战代码解读·2020-09-10 20:09

从MNIST入门tensorflow———超详细分析MNIST代码

写在前面，tensorflow2.x已经出炉好久了，然而当前大部分资料仍是对应1.x版本，推荐新手们还是将1.x版本当作入门练习（1.14系列，1.15系列，1.16系列均可）下面为MNIST相关代码详解
siri99999·2020-09-10 17:49

机器学习、环境配置（）关于conda install 和 pip install 的一些理解。

pipinstall的一些理解condainstall以及pipinstall.理解conda和pipConda:pip虚拟环境中的condainstall和pipinstall未处于虚拟环境处于虚拟环境自己举例，安装tensorflow2.0
张亲亲亲亲钦·2020-09-10 16:45

tensorflow2.x学习笔记三：Tensor(张量)的定义、切片

一、创建张量二，索引切片张量的索引切片方式和numpy几乎是一样的。切片时支持缺省参数和省略号。对于tf.Variable,可以通过索引和切片对部分元素进行修改。对于提取张量的连续子区域，也可以使用tf.slice.此外，对于不规则的切片提取,可以使用tf.gather,tf.gather_nd,tf.boolean_mask。tf.boolean_mask功能最为强大，它可以实现tf.gathe
万能的小黑Alex·2020-09-10 16:32

tensorflow2.x学习笔记二十六：特征列feature_column

特征列feature_column特征列通常用于对结构化数据实施特征工程时候使用，图像或者文本数据一般不会用到特征列。一，特征列用法概述使用特征列可以将类别特征转换为one-hot编码特征，将连续特征构建分桶特征，以及对多个特征生成交叉特征等等。要创建特征列，请调用tf.feature_column模块的函数。该模块中常用的九个函数如下图所示，所有九个函数都会返回一个Categorical-Col
万能的小黑Alex·2020-09-10 16:32

tensorflow2.x学习笔记十四：tf.data.Dataset.from_tensor_slices以及Dataset部分属性的使用方法

一、tf.data.Dataset.from_tensor_slices，它有三种用法，可以传入tensor、元组以及字典。下面就举几个例子：直接传入tensor，有一点需要注意的是，它是按照传入的tensor的第0维进行划分以产生数据集传入元组传入字典二、使用from_tensor_slices生成的dataset的一些属性方法，apply、as_numpy_iterator、repeat和ba
万能的小黑Alex·2020-09-10 16:32

tensorflow2.x学习笔记七：生成、解析、读取csv文件

一、数据准备，使用的是房价预测的数据集fromsklearn.datasetsimportfetch_california_housinghousing=fetch_california_housing()#数据划分fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitx_train_all,x_test,y_train_all,y_test=train
万能的小黑Alex·2020-09-10 16:01

Tensorflow2.0学习笔记（二）北大曹健老师教学视频第五讲

Tensorflow2.0学习笔记（二）北大曹健老师教学视频第五讲返回目录理论部分主要写点以前看吴恩达视频没有的或者不太熟悉的了。
瞲_大河弯弯·2020-09-10 16:41

在Windows平台上搭建基于Keras的Python神经网络环境

2.安装环境1.TensorFlow环境这里介绍通过pip安装TensorFlow的方式1.下载whl离线安装文件，下载地址：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/tensorflow2
曾牛·2020-09-10 16:05

基于卷积神经网络（CNN）的图像识别 之 火焰识别

环境描述操作系统：windows10开发语言：python3.7.6深度学习后端：tensorflow2.1.0深度学习前端：keras（tensorflow内嵌的keras）显卡：GTX1050TI（
smart·2020-09-10 13:09

tensorflow2.0 学习笔记-利用tf.data.Dataset API读取numpy array文件

tensorflow2.0学习笔记-数据读取1利用tf.data.DatasetAPI读取numpyarray文件读取numpyarray数据利用tf.data.DatasetAPI读取numpyarray
Zzz_啥都不会·2020-09-10 12:39

深度学习入门安装一步到位，亲测！又快又方便 | Python，pycharm，tensorflow，keras 等安装笔记

四．安装tensorflow1.安装tensorflow2.安装keras3.出现问题本文旨在记录自己的一次非常用心的
来一块葱花饼·2020-09-10 10:13

最新tensorflow2.0 RC 版【Tensorflow2.0rc版本安装】

推荐：【tensorflow2.0最新建模教程】，如下：tensorflow2.0教程常用操作集合1—Layer自定义层的设计常用操作集合系列2—Model自定义模型的设计常用操作集合系列3—Model
AI深度学习算法实战代码解读·2020-09-10 10:29

tensorflow2.x学习笔记十三：使用 tf.data下的API构建数据通道Dataset

我们可以从以下七种数据结构中构建数据通道：Numpyarray,PandasDataFrame,Pythongenerator,csv文件,文本文件,文件路径,tfrecords文件由于从tfrecord文件中构建数据通道比较复杂，所以接下来就只介绍前面六种情况。下面在介绍的时候也会指出使用了的tf.data下的五种API，其中Numpyarray和PandasDataFrame使用的是同一种AP
万能的小黑Alex·2020-09-10 10:49

tensorflow2.x学习笔记二十八：使用LearningRateScheduler实现学习率衰减

下面使用一段伪代码来说明如何使用LearningRateScheduler：1、返回值为lr的衰减函数，作为LearningRateScheduler的参数fromtensorflow.python.keras.callbacksimportLearningRateSchedulernum_epochs=20learning_rate=0.3#定义学习率衰减函数defscheduler(epoch
万能的小黑Alex·2020-09-10 10:18
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