Tensorflow2

TensorFlow2 Part3：动态模型建立与训练

Keras是一个由Python编写的开源人工神经网络库，可以作为Tensorflow、Microsoft-CNTK和Theano的高阶应用程序接口，进行深度学习模型的设计、调试、评估、应用和可视化[1]。在TensorFlow中，推荐使用Keras（tf.keras）构建模型。Kera有两个非常重要的概念，模型（Model）和层（Layer）。层将各种计算流程和变量进行了封装模型将各种层进行组织和
Saul_Yu·2019-12-14 20:00

TensorFlow2 Part2：基础知识回顾

python面向对象编程回顾基础概念：面向对象的编程简称OOP，它把对象作为程序的基本单元，一个对象包含了数据和操作数据的函数。面向对象的设计思想是抽象出Class，根据Class(类)创建Instance(实例对象)，这也是面向对象的最重要的概念。类是抽象出来的模板，而实例是根据模板创建出来的一个个具体的“对象”，每个对象都有相同的方法，但是各自的数据可能不同。python中所有的数据类型都可以
Saul_Yu·2019-12-14 20:00

TensorFlow2 Part1：基础

TensorFlow™是一个基于数据流编程（dataflowprogramming）的符号数学系统，被广泛应用于各类机器学习（machinelearning）算法的编程实现，其前身是谷歌的神经网络算法库DistBelief[1]。它是现在最流行的机器学习框架，甚至在此领域大有要垄断的态势。直观理解TensorFlow把它拆成tensor(张量即数据)和flow，就可很好的理解它为什么基于数据流进行
Saul_Yu·2019-12-14 20:00

走向TensorFlow2.0，一步到位

█本文作者薛巍，阿里巴巴菜鸟网络技术专家，摘自《走向TensorFlow2.0》一书推荐序。
博文视点·2019-12-14 02:55

结构化数据分类实战：心脏病预测(tensorflow2.0官方教程翻译)

最全tensorflow2.0学习路线https://www.mashangxue123.com最新版本：https://www.mashangxue123.com/tensorflow/tf2-tutorials-keras-feature_columns.html
马上学·2019-12-14 01:31

回归项目实战：预测燃油效率 (tensorflow2.0官方教程翻译)

最全TensorFlow2.0学习路线www.mashangxue123.com在回归问题中，我们的目标是预测连续值的输出，如价格或概率。
马上学·2019-12-12 19:24

专家入门TensorFlow 2.0使用流程：数据处理、自定义模型、损失、指标、梯度下降 (tensorflow2官方教程翻译)

https://tensorflow.google.cn/alpha/tutorials/quickstart/advanced翻译建议PR：https://github.com/mashangxue/tensorflow2
马上学·2019-12-12 19:30

《动手学深度学习》TF2.0 实现

本项目将《动手学深度学习》原书中MXNet代码实现改为TensorFlow2.0实现。经过我的导师咨询李沐老师，这个项目的实施已得到李沐老师的同意。
飞龙·2019-12-12 01:30

AI => Tensorflow2.0语法 - keras_API的使用(三)

前言keras接口大都实现了_call_方法。母类_call_调用了call()。因此下面说的几乎所有模型/网络层都可以在定义后，直接像函数一样调用。eg:模型对象(参数)网络层对象(参数)我们还可以实现继承模板导入fromtensorflowimportkerasmetrics(统计平均)里面有各种度量值的接口如：二分类、多分类交叉熵损失容器，MSE、MAE的损失值容器，Accuracy精确率容
Cython_lin·2019-12-12 00:08

TensorFlow 2.0中的tf.keras和Keras有何区别？为什么以后一定要用tf.keras？

选自pyimagesearch作者：AdrianRosebrock参与：王子嘉、张倩本文经机器之心授权转载，禁止二次转载随着TensorFlow2.0的发布，不少开发者产生了一些疑惑：作为Keras用户
人工智能与算法学习·2019-12-11 09:00

【tf.keras】TensorFlow 1.x 到 2.0 的 API 变化

TensorFlow2.0版本将keras作为高级API，对于kerasboy/girl来说，这就很友好了。tf.keras从1.x版本迁移到2.0版本，需要修改几个地方。
wuliytTaotao·2019-12-10 15:00

TensorFlow2.0（11）：tf.keras建模三部曲

Keras是一个基于Python编写的高层神经网络API，凭借用户友好性、模块化以及易扩展等有点大受好评，考虑到Keras的优良特性以及它的受欢迎程度，TensorFlow2.0中将Keras的代码吸收了进来
奥辰·2019-12-09 17:00

01-TensorFlow2.0基础

01-TensorFlow基础Tensorflow是什么Google的开源软件库采取数据流图，用于数值计算支持多种平台-GPU、CPU、移动设备最初用于深度学习，变得越来越通用Tensorflow数据结构#数据流图线：节点之间的输入输出关系，线上运输张量.tensor：张量-指代数据节点：operation(op):专门运算的操作节点，所有的操作都是一个op，处理数据只要使用tensorflow的
hp_lake·2019-12-08 23:00

动手学深度学习 + TF2.0开源项目，不容错过

作者|深度传送门来源|深度传送门（ID:deep_deliver)关于项目本项目将《动手学深度学习》(DiveintoDeepLearning)原书中的MXNet实现改为TensorFlow2.0实现，
AI科技大本营·2019-12-06 17:38

win10 64bit+Anaconda3+CUDA10+CUDnn7+Tensorflow2.0成功安装

1.下载安装Anaconda3：到官网下载最新版本。安装过程省略，安装到指定位置即可。在系统环境变量path中加入anaconda的安装地址：D:\Anaconda3D:\Anaconda3\Scripts附Anaconda详细安装及使用教程2.下载安装CUDA10.0.130及CUDnn7.6.5.32CUDA10.0.130下载：cuda_10.0.130_411.31_win10.exe，提
8a8d7f2e842b·2019-12-04 13:18

2019-2020-1 20199314 《Linux内核原理与分析》第十二周作业

实验一TensorFlow2.0新增变化特性以及实验介绍TensorFlow2.0版本现已推出，相对于1.x版本在很多地方都有较大的变动。
20199314贺泽华·2019-12-04 11:00

win10系统Anaconda和Pycharm的Tensorflow2.0之CPU和GPU版本安装教程

tf2.0的三个优点：1、方便搭建网络架构；2、自动求导3、GPU加速（便于大数据计算）安装过程（概要提示）step1：安装annaconda3step2：安装pycharmstep3：安装tensorflow2.0cpu
wanfuchun·2019-12-03 11:45

TensorFlow2.0极简安装（亲测有效）

相信每一个学习深度学习的人来说都知道Google的深度学习框架TensorFlow，估计每个人都想成为一个TFBoy（TensorFlowBoy）。我也是这个想法，于是我踏上了安装TensorFlow的不归路，期间遇到很多错误，最终都没装成功，因为想装好它需要装太多东西，显卡驱动啊，CUDA啊，cuDNN等，而且版本还要匹配。就在我想要放弃的时候，我看到这个视频：https://www.bilib
SupremeBoy·2019-11-30 16:00

Ubuntu16.04安装TensorFlow2.x CPU和GPU必备指南

原文内容：https://github.com/apachecn/AiLearning/blob/master/docs/TensorFlow2.x/安装指南.mdCPU安装:pipinstalltensorflowGPU
片刻_ApacheCN·2019-11-29 22:42

centos7.7升级+cuda10.1+tensorflow2.0安装

1.系统升级更新前查看当前机器状态，同时做好备份：1.1查看当前centOS版本：cat/etc/redhat-release1.2备份相关重要文件：cpxxxdata/backup1.3检查更新：yumcheck-update(如果速度太慢，建议暂停，配置yum国内源后重新进行)1.4更新系统：yumupdate更新后reboot重启机器，执行1.1，查看更新后的系统版本。更新后启动时可能会遇到
weberweber·2019-11-29 19:34

TensorFlow 2 快速教程，初学者入门必备

TensorFlow2简介TensorFlow是由谷歌在2015年11月发布的深度学习开源工具，我们可以用它来快速构建深度神经网络，并训练深度学习模型。
实验楼·2019-11-29 17:30

那本 Tensorflow 2.0 奇书，你可以限时免费下载了

这一版针对的，是最新的Tensorflow2.0版
王树义·2019-11-29 10:32

深度学习-TensorFlow2.0笔记（一）

一、Tensor1.1什么是Tensor?Tensor的数据类型Tensor是张量的意思，在TensorFlow中张量可以是标量（scalar）、向量（vector）、矩阵（matrix）、高维度张量（rank>2），像Numpy里的数组就不属于Tensor。TensorFlow里的常用的数据类型有tf.int32、tf.float32、tf.double、tf.bool、tf.Variable。
KenSporger·2019-11-26 20:00

TensorFlow深度学习-第一章

今天开始学习深度学习框架TensorFlow2.0啦！
皮皮大·2019-11-25 21:58

基于tensorflow2对于fashion_mnist进行分类

importmatplotlibasmplimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportsklearnimportpandasaspdimportosimportsysimporttimeimporttensorflowastffromtensorflowimportkerasimporttensorflow.compat.v1astftf.di
摩羯321·2019-11-21 15:00

tensorflow2问题

对于我近几天使用TensorFlow2出的问题做个总结：1，是环境配置问题，我使用的是NVIDIA物理加速，就是GPU。TensorFlow-gpu2.0.0，CUDA10.0，cudnn7.6.5。
小刚127.0.0.1·2019-11-20 22:13

Win10下安装TensorFlow2.0开发环境

系统环境Win10安装Anaconda下载从官网下载最新Anaconda，https://www.anaconda.com/distribution/。这样可以得到Anaconda3-2019.10-Windows-x86_64.exe。安装运行Anaconda3-2019.10-Windows-x86_64.exe。按照安装指导选择next即可，唯一要注意的是环境配置的时候，选择如下图不要选择A
努力的老周·2019-11-16 16:22

WIN10python3.7配置MaskRCNN环境及demo测试（tensorflow-gpu1.x）

一.工具python3.7与pycharm；CUDA9.0Toolkit，tensorflow2.0以下最好都用cuda9.0（patch也需要，
tzc_fly·2019-11-16 14:18

400页《TensorFlow 2.0 深度学习算法实战》中文版教材免费下载（附随书代码+pdf）...

其中TensorFlow2.0更是修复之前非常多的不人性的特性，备大家欢迎。今天给大家分享一份11月刚刚出炉的《TensorFlow2.0深度学习算法实战》中文版教材。
风度78·2019-11-16 12:00

TensorFlow2.0（10）：加载自定义图片数据集到Dataset

前面的博客中我们说过，在加载数据和预处理数据时使用tf.data.Dataset对象将极大将我们从建模前的数据清理工作中释放出来，那么，怎么将自定义的数据集加载为DataSet对象呢？这对很多新手来说都是一个难题，因为绝大多数案例教学都是以mnist数据集作为例子讲述如何将数据加载到Dataset中，而英文资料对这方面的介绍隐藏得有点深。本文就来捋一捋如何加载自定义的图片数据集实现图片分类，后续将
奥辰·2019-11-15 07:00

TensorFlow2.0 Guide官方教程 学习笔记20 -‘Effective TensorFlow 2‘

本笔记参照TensorFlowGuide官方教程，主要是对‘EffictiveTensorFlow2’教程内容翻译和内容结构编排，原文链接：EffictiveTensorFlow2高效的TF2一、主要改动概览
黄水生·2019-11-11 16:13

tensorflow2.0 Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN 问题

不管网上多少人告你版本不对都不要信已经2019年了不存在版本问题报错提示版本实际上就是显存瀑了！！！！！
NO23412号菜狗·2019-11-10 16:28

TensorFlow学习日志1 — 前期准备

——xccd什么是TensorFlowTensorFlow2015年11月9日，Google官方在其博客上称，GoogleResearch宣布推出第二代机器学习系统TensorFlow，针对先
时见疏星·2019-11-04 13:37

keras 入门教程（一）

线性回归模型这里注意tensorflow2.0默认代的不是完整版keraspipinstallkeras-U--preimporttensorflowastfimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromtensorflowimportkerasprint
缝纫机乐队笛子手·2019-11-03 06:56

安装Tensorflow 2.0后的坑has no attribute 'contrib'

AttributeError:module'tensorflow'hasnoattribute'contrib'TheTensorFlowcontribmodulewillnotbeincludedinTensorFlow2.0
cfy10·2019-11-01 09:13

Object detection api训练教程踩过的坑----SSD moblienet迁移学习

原因：Tensorflow2.0开始不集成contrib(2.0的安装whl才49MB，1.14.0+的whl都295MB。
cfy10·2019-11-01 05:03

Github上Stars最多的53个深度学习项目，TensorFlow遥遥领先

原文：https://github.com/aymericdamien/TopDeepLearning项目名称Stars项目介绍TensorFlow29622使用数据流图计算可扩展机器学习问题。
MapleLeaff·2019-10-31 13:01

TensorFlow 2 快速教程，初学者入门必备

TensorFlow2简介TensorFlow是由谷歌在2015年11月发布的深度学习开源工具，我们可以用它来快速构建深度神经网络，并训练深度学习模型。
实验楼·2019-10-28 14:00

机器学习 TensorFlow2.0 教程-图像分类

在机器学习tensorflow2的helloworld一文里，介绍了一个最简单的tensorflow2编程。本文就在其的基础上，来个实际的例子：图像分类。总共包含10个类别中的70,000个灰度图像。
leon_zeng0·2019-10-26 03:16

TensorFlow2.0（9）：TensorBoard可视化

注：本系列所有博客将持续更新并发布在github上，您可以通过github下载本系列所有文章笔记文件。1神器级的TensorBoard¶TensorBoard是TensorFlow中的又一神器级工具，想用户提供了模型可视化的功能。我们都知道，在构建神经网络模型时，只要模型开始训练，很多细节对外界来说都是不可见的，参数如何变化，准确率怎么样了，loss还在减小吗，这些问题都很难弄明白。但是，Tens
奥辰·2019-10-25 08:00

tensorflow-gpu==2.0 tensorflow2.0 gpu版安装教程 for windows and linux

anaconda安装方法。（windows，linux版本通用）1，安装anaconda2，建立一个虚拟环境并指定python版本condacreate-nmyenvpython3.63，切换到新建到环境condaactivatemyenv3，默认安装最新tensorflowcondainstalltensorflow#这时安装的是1.14，因为conda里面只有这个版本。等安装完后，我们再手动安
千年奇葩·2019-10-24 00:54

TensorFlow-Gpu 2.0版本中遇到的一些问题及解决方案的记录

问题1：Tensorflow2.0中保存h5模型文件后，不能再次读取该h5模型文件。
枫雪镜夜·2019-10-23 22:30

tensorflow2解析模型参数

tensorflow2解析模型参数introductionCNN模型是计算机视觉里面常用的工具了，训模师训好模型可能还需要其他的操作，比如可能做剪枝，或者量化，需要对模型的参数做一些操作。
suxi的deep_travel·2019-10-23 20:38

CSDN日报191023：循环神经网络；Spring Security 实战干货

TensorFlow2.0学习笔记（五）：循环神经网络（RNN）作者：我是管小亮循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork,RNN）是一种适宜于处理序列数据的神经网络，被广泛用于语言模型
CSDN官方博客·2019-10-23 17:13

TensorFlow2.0（8）：误差计算——损失函数总结

注：本系列所有博客将持续更新并发布在github上，您可以通过github下载本系列所有文章笔记文件。1均方差损失函数：MSE¶均方误差（MeanSquareError），应该是最常用的误差计算方法了，数学公式为：$$loss=\frac{1}{N}\sum{{{(y-pred)}^2}}$$其中，$y$是真实值，$pred$是预测值，$N$通常指的是batch_size，也有时候是指特征属性个数
奥辰·2019-10-23 16:00

TensorFlow2.0 学习笔记（六）：TensorFlow2.0 和 Keras 的纠葛

专栏——TensorFlow学习笔记文章目录专栏——TensorFlow学习笔记一、TensorFlow2.0和Keras的关系二、KerasSequential/FunctionalAPI模式建立模型三
我是管小亮 :)·2019-10-23 15:43

Tensorflow2.0官方文档的自学笔记（2）

下面来探究一下Sequential有什么东西首先，用Sequential创建一个空模型model=tf.keras.Sequential()然后可以用model.add()方法添加各种layer层，但是layer层有很多种，我都不认识，比如下面这是官方给的例子#Optionally,thefirstlayercanreceivean`input_shape`argument:#(随意地，第一层可以
大数据DENGAI·2019-10-23 10:30

Tensorflow2.0官方文档的自学笔记（1）

我们先把官方的代码抄写一遍，然后逐个解析学习其中不懂的地方。#导入Tensorflow模块importtensorflowastf#起别名mnist=tf.keras.datasets.mnist#加载mnist数据集(x_train,y_train),(x_test,y_test)=mnist.load_data()#把训练集从整数转换为浮点数x_train,x_test=x_train/255
大数据DENGAI·2019-10-23 08:17

TensorFlow2.0 学习笔记（五）：循环神经网络（RNN）

专栏——TensorFlow学习笔记文章目录专栏——TensorFlow学习笔记一、什么是RNN二、文本生成1_读取文本2_模型实现3_超参数4_模型训练5_模型预测6_完整代码三、神奇的应用推荐阅读参考文章一、什么是RNN循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork,RNN）是一种适宜于处理序列数据的神经网络，被广泛用于语言模型、文本生成、机器翻译等。基础知识可以看一下这个英文博客
我是管小亮 :)·2019-10-22 17:17

TensorFlow2.0 学习笔记（五）：循环神经网络（RNN）

专栏——TensorFlow学习笔记文章目录专栏——TensorFlow学习笔记一、什么是RNN二、文本生成1_读取文本2_模型实现3_超参数4_模型训练5_模型预测6_完整代码三、神奇的应用推荐阅读参考文章一、什么是RNN循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork,RNN）是一种适宜于处理序列数据的神经网络，被广泛用于语言模型、文本生成、机器翻译等。基础知识可以看一下这个英文博客
我是管小亮 :)·2019-10-22 17:17
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