tensorflow2.0

tensorflow2.0，自定义损失函数

defcustomized_mse(y_true,y_pred):returntf.reduce_mean(tf.square(y_pred-y_true))model=keras.models.Sequential([keras.layers.Dense(30,activation='relu',input_shape=x_train.shape[1:]),keras.layers.Dense(
WANGBINLONG-·2020-06-29 16:15

神经网络与深度学习——TensorFlow2.0（多元线性回归模型）

使用波士顿房价数据集中的所有属性，训练和测试多元线性回归模型，并可视化模型。要求：程序+文本（记录下超参数的调试过程，并简要总结）importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimporttensorflowastfboston_housing=tf.keras.datasets.boston_housing(train_x,train_y),(test_x
寅辰ら·2020-06-29 16:39

tensorflow2实现resnet18和50网络,最少代码!!!

后会出现一定的下降,resnet解决了这个问题对于初学cnn的人来说,这是一个非常好的上手模型,它的结构不复杂,实现起来也非常的容易,然而,为了搞清如何使用tensorflow2实现resnet,我百度了各种使用tensorflow2.0
weixin_45483906·2020-06-29 16:28

TensorFlow2.0 卷积神经网络 手写数字识别简单实战

目录1.配置库文件2.导入数据库3.数据预处理4.建立卷积神经网络结构模型5.模型编译及训练6.测试集验证7.测试结果相比于全连接神经网络，卷积神经网络在分类任务上具有更好的表现，识别准确率更高，在大型数据集上面表现更为突出，本文以MNIST数据集为例，构建包含两层卷积层的卷积神经网络，以下是具体代码：1.配置库文件importtensorflowastffromtensorflowimportk
零度不知寒·2020-06-29 15:46

TensorFlow2.0 全连接神经网络 手写数字识别实战

目录1.配置库文件2.加载数据集3.建立全连接网络模型4.模型编译与训练5.模型测试6.程序运行结果7.对np.argmax()工作的一点探索1.配置库文件importtensorflowastfimportmatplotlib.pyplotaspltfromtensorflowimportkerasimportnumpyasnp2.加载数据集tensorflow加载数据集比较便捷，下面是在线加载
零度不知寒·2020-06-29 15:46

Tensorflow2.0:Yolo v3代码详解(一)

为了避免重复造轮子，关于Yolov3模型的原理就不多说了，下面主要是分析下Yolov3在Tensorflow2.0版本里面是如何具体实现的，首先我们来分析下模型构建的主代码，这里非常感谢github上的
DocPark·2020-06-29 15:48

Tensorflow2.0：Faster RCNN 代码详解(一)

第一部分给出FaterRCNN文件的代码解析，主要是模型主体的执行过程，在此文件引入下述几个文件的函数引用，对于backbones，necks和test_mixins文件来说，主要是用来构建模型结构，并不复杂，主要是按照tf语法搭积木就可以了，因此在第二到第四部分给出，并不多做解析，至于剩下的四个文件，后面的文章继续解析。fromdetection.models.backbonesimportre
DocPark·2020-06-29 15:17

Tensorflow2.0：CycleGan

CycleGANcycleGAN可用于风格迁移，用来处理图像转换过程中数据unpair的问题。如下图所示，原本正常马可以变成斑马，同时保持背景不变。其本质是两个对称的GAN,构成一个环形网络。两个GAN共享两个生成器，并各自带一个判别器，即总共两个判别器和两个生成器。Loss的计算本质上还是Gan，所以弄清楚其损失函数的计算方法就可以了。#鉴别器的lossdefdiscriminator_loss
DocPark·2020-06-29 15:17

Tensorflow2.0：Faster RCNN 代码详解(二)

这次重点解析在Tensorflow2.0：FasterRCNN代码详解(一)中关于引用rpn_heads文件函数的代码，该代码实际上是编写了FasterRCNN中RPN网络的过程。
DocPark·2020-06-29 15:17

TensorFlow2.0优点

TensorFlow2.0优点第一点（GPU加速）代码如下importtensorflowastfimporttimeitwithtf.device('/cpu:0'):cpu_a=tf.random.normal
爱吃菠萝蜜·2020-06-29 15:40

tensorflow2.0中，tensor类型数据到pandas的DataFrame类型

tf2.0中，网络的预测结果往往是tensor(类型)。tensor虽然也有一系列大操作，但是不便导出到excel。有没有一种操作可以将tensor转pandas的DataFrame呢？在tf2.0，可以借助Numpy的narray数组作为媒介。tensor⟶narray⟶DataFrametensor\longrightarrow\narray\longrightarrow\DataFramet
一匹老帅·2020-06-29 13:01

TensorFlow2.0 学习笔记（三）CNN

这次我们来讨论CNN——卷积神经网络CNN广泛应用在图像识别等领域之所以CNN能识别图像，是因为图片具有以下三个方面的特点。这三个特点被CNN的卷积层和池化层所考虑以下是CNN的模型定义classCNN(tf.keras.Model):def__init__(self):super().__init__()self.conv1=tf.keras.layers.Conv2D(filters=16,k
楠木_·2020-06-29 13:14

在TensorFlow2.0环境实现TensorFlow1.x的代码

TensorFlow2.0和TensorFlow1.x有着较大的差异，不能直接兼容1.x的代码，但还是提供了TensorFlow1.x的API支持。
黑白判客·2020-06-29 12:12

TensorFlow2.0 中出现AttributeError: 'module' object has no attribute 'XXX' 统一解决方案

一：AttributeError:‘module’objecthasnoattribute‘truncated_normal’tensorflow2.0中修改了这个函数名，因此会报错。
rain_Man2018·2020-06-29 11:15

tensorflow2.0 ValueError: Empty training data.报错

使用tensorflow2.0训练数据时，出现Emptytrainingdata报错：File"gru_layer2.py",line74,innetwork.fit(db_train,epochs=epochs
XH生信ML笔记·2020-06-29 11:23

关于tensorflow2.0的注意事项以及使用cnn完成Fashion MNIST分类的demo

引言提到tensorflow2.0，我不知道读者最先想到的是什么，我最先想到的是——”版本“，没错，就是版本，tensorflow2.0相比1.x版本有非常大的变化，加上python是一个版本并不兼容的环境
Soul fragments·2020-06-29 11:54

Tensorflow2.0实战练习之猫狗数据集(包含自定义训练和迁移学习)

最近在学习使用Tenforflow2.0，写下这篇文章，用来帮助和我一样的初学者，文章中如果存在某些问题，还希望各位指出。目录数据集介绍数据处理及增强VGG模型介绍模型搭建训练及结果展示自定义训练迁移学习一.数据集介绍猫狗数据集是kaggle平台上比较著名的数据集，如果需要猫狗数据集，可以去kaggle上下载，也可以找我要，该数据集分为train和test两部分。在本次训练中，我使用的是我所看tf
刘皮狠·2020-06-29 11:47

小白的树莓派Tensorflow2.0 opencv 学习笔记（五）

神经网络目标检测神经网络的类型全连接层神经网络前向计算简单、梯度求导简单，但参数量大，训练困难卷积神经网络利用局部相关性和权值共享思想，在计算机视觉方面表现出色，但不擅长自然语言循环神经网络广泛应用于自然语言和长序列问题，但训练不稳定，难以并行化注意力神经网络最初在图像分类任务上提出，后来也应用于NLP等领域图神经网络处理空间拓扑结构为了实现树莓派的图像识别，暂时只关注卷积神经网络并且为了制作一辆
czkjmohzy·2020-06-29 10:44

在tensorflow2.0上使用tensorrt6加速

在tensorflow2.0上训练最简单的模型并使用tensorrt加速推理引言运行环境准备工作流程例子训练和保存模型转换成tensorrt图优化并推理可能遇到的错误API引言tensorflow2.0
W1Fl·2020-06-29 10:13

TensorFlow使用Keras Tuner自动调参

运行超参数搜索(自动调参)获取最佳超参数使用最佳超参数构建和训练模型整体代码代码地址：https://github.com/lilihongjava/deep_learning/tree/master/TensorFlow2.0%
lovelife110·2020-06-29 10:14

tensorflow2.0学习总结（资料篇）

与1x版本相比tensorflow2.0版本有了很大的改变，更方便开发人员上手。与facebook的PyTorch相比两者不相上下，但由于tensorflow1x版本存在许多弊端，许多人更喜欢用P
Yuan来如·2020-06-29 09:20

Windows 10 下 Anaconda 轻松安装 Tensorflow 2.0 GPU 版本

正好学院开了人工智能实践课，框架使用Tensorflow2.0。虽然没选上，但是跟着做做实验玩玩也是极好的。考虑不会有大的工程项目，跑跑学习用的数据大概还是足够了。
moonium·2020-06-29 08:42

TensorFlow2.0（2.0.0-rc1）安装教程

安装前先看下TensorFlow官网的安装要求地址：https://tensorflow.google.cn/install/gpu软硬件要求：路径配置：目录0）准备工作Visualstudio2019社区版安装安装界面比较简单，按提示来即可（在安装界面勾选自己要用的插件）查看电脑自带GPU的版本及算力鼠标右击计算机->管理->系统工具->设备管理器->显示适配器2.从https://develo
披荆斩棘轮扳手·2020-06-29 08:29

Tensorflow object detection API 实现动态物体的实时识别 win10+python3.7+tensorflow2.0

环境Windows10,Anaconda3,VS2015,Python3.7,TensorFlow2.0,OpenCV4.1.1
孙嘉遇·2020-06-29 07:43

深度学习入门之猫vs狗（超简单）

文章结构如下：猫狗数据集数据预处理模型加载与训练输入自己的数据做测试深度学习框架  文章用的是tensorflow2.0版本的深度学习框架。
CreateBig·2020-06-29 07:49

kaggle竞赛练手（ CIFAR-10 - Object Recognition in Images）

我用tensorflow2.0框架下的vgg16网络经过调试，最后达到了83%的准确率，接着训练应该还能有提升。
CreateBig·2020-06-29 07:49

tensorflow2.0入门实例四（FCN模型建立）

  做东西，最重要的就是动手了，所以这篇文章动手跑了一个fcn32s和fcn8s以及deeplabv3+的例子，这个例子的数据集选用自动驾驶相关竞赛的kitti数据集，FCN8s在训练过程中用tensorflow2.0
CreateBig·2020-06-29 07:18

tensorflow2.0入门实例五（模型训练）

  做东西，最重要的就是动手了，所以这篇文章动手跑了一个fcn32s和fcn8s以及deeplabv3+的例子，这个例子的数据集选用自动驾驶相关竞赛的kitti数据集，FCN8s在训练过程中用tensorflow2.0
CreateBig·2020-06-29 07:18

tensorflow2.0入门实例三（模型加载）

  做东西，最重要的就是动手了，所以这篇文章动手跑了一个fcn32s和fcn8s以及deeplabv3+的例子，这个例子的数据集选用自动驾驶相关竞赛的kitti数据集，FCN8s在训练过程中用tensorflow2.0
CreateBig·2020-06-29 07:18

tensorflow2.0入门实例一（数据下载）

  做东西，最重要的就是动手了，所以这篇文章动手跑了一个fcn32s和fcn8s以及deeplabv3+的例子，这个例子的数据集选用自动驾驶相关竞赛的kitti数据集，FCN8s在训练过程中用tensorflow2.0
CreateBig·2020-06-29 07:18

tensorflow2.0 练习_4个简单例子

目录Exercise_1_House_Prices_AnswerExercise2-HandwritingRecognitionExercise3-ConvolutionsExercise4-HandlingComplexImagesExercise_1_House_Prices_Answery=wx+bimporttensorflowastfimportnumpyasnpfromtensorfl
weixin_43107805·2020-06-29 07:47

深度学习基础3: 使用 tensorflow2.0 和 sklearn...RandomizeSearchCV进行超参数搜索

目录介绍实现方法总结介绍  本片博客将记录自己如何利用tf2.0和skleran对建立的回归模型（用于加利福尼亚房价预测）进行超参数搜索，代码运行于jupyternotebook.实现方法首先导入依赖的库importmatplotlibasmplimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportpandasaspdimportsklearnimpor
MyShrimp·2020-06-29 07:49

Tensorflow2.0安装教程（windows系统，CPU和GPU版本）

文章目录一、Anaconda安装二、tensorflow2.0安装2.1创建Anaconda环境2.2进入TF20环境2.3Tensorflow安装三、验证tensorflow安装成功(三选一)3.1ipython
班克o·2020-06-29 06:44

tensorflow2.0中自定义模型的保存与加载问题

在用cnn做文本分类时我是自定义的模型类，并没有用到Sequential，因此在保存模型和加载模型时会遇到各种各样的报错，经过尝试，找到以下方法可以解决。1、首先，看一下自定义的模型类：classTextCnn(tf.keras.Model):def__init__(self,maxlen,max_features,class_num,embedding_dims,embeddings_matri
轻暖·2020-06-29 06:33

TensorFlow实践（16）——tf.enable_eager_execution方法

TensorFlow实践（16）——tf.enable_eager_execution方法（一）前言（二）代码示例（三）总结（一）前言在即将到来的TensorFlow2.0中将对部分机制做出重大调整，其中之一就是将原有的静态图机制
Friedrich Yuan·2020-06-29 05:26

TensorFlow2.0制作自己的数据集。

第一步：准备好需要训练的图片，这个自行准备，并将图片分类好，并且给每一类图片所在的文件夹命名。如图，我这里共分5类，分别为00000，00001，00002，00003，00004。第二步获取图片和标签并存放到对应列表中。1.导入需要的包importtensorflowastfimportosos.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'importnumpyasnp
奔跑的5龟·2020-06-29 03:11

tensorflow2.0框架下用keras进行图片处理分类及完整模型的保存/调用

在2019年tensorflow迎来了更新，从1.0时代到2.0，其中有一个很重要的点就是keras现在已经集成到了tensorflow框架下，因此在升级到2.0版本去运行tensorflow1.0+的代码时会遇到几个bug，略为复杂，此处不做解释。2.0版本直接importkeras会导致error产生，需要在前面加上fromtensorflowfromtensorflowimportkeras
weixin_42011453·2020-06-29 03:56

Tensorflow2.0常见问题汇总

pipinstallwrapt--ignore-installed参考：https://blog.csdn.net/weixin_41923658/article/details/961277702.安利2个很好的学习Tensorflow2.0
linbior·2020-06-29 02:04

Tensorflow2.0 keras模块 实现mnist数据集识别

tf.keras搭建网络八股:六步法：0-》1-》3-》4-》6-》7其他的属于扩展操作，例如数据增强，断点续训目录0.import....#导入相关的库1.train，test#测试数据，训练数据2.ImageDataGenerator#数据增强3.model=tf.keras.model.Sequential#搭建网络结构4.model.compile#配置环境5.断点续训6.model.fi
吃不胖的粥·2020-06-29 01:26

TensorFlow2.0学习笔记——回调函数callbacks

这里的回调函数介绍得并不详细，只记录了笔者学习过程中用到的，后续随着学习，会逐渐补充。1.回调函数的理解笔者目前的理解，回调函数是在程序运行中，满足某些要求，就会触发的函数。2.tf.keras.callbacks官网地址点击此处2.1TensorBoard官网地址点击此处源码点击此处Tensorboard是TensorFlow内置的可视化工具，记录TensorBoard中的事件，包括Metric
Potato_Shy·2020-06-29 01:00

tensorflow2.0学习笔记——模型改进扩展

本文内容为北大tensorflow笔记的课堂笔记1.图像数据增强数据增强就是扩展数据，对图像的数据增强就是对图片进行简单的变形。image_ten_train=tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(rescale=所有数据将乘以该值rotation_range=随机旋转角度数范围，用来对图像进行随机旋转width_shift_range=随
Potato_Shy·2020-06-29 01:00

TensorFlow2.0学习笔记——常用基础函数

本章内容参考mooc北京大学课程，tensorflow笔记tf.cast()强制tensor转换为该数据类型tf.cast(张量名，dtype=数据类型)tf.reduce_min()计算张量维度上元素的最小值tf.reduce_min(张量名)tf.reduce_max()计算张量维度上元素的最大值tf.reduce_max(张量名)举例x1=tf.constant([1.,2.,3.],dty
Potato_Shy·2020-06-29 01:00

windows错误：Failed to import pydot. You must install pydot and graphviz for `pydotprint` to work.

Failedtoimportpydot.Youmustinstallpydotandgraphvizfor`pydotprint`towork.文章目录：1用keras对模型进行可视化2错误解决方式1、在windows下错误的解决方式2、在windows下正确的解决方式1用keras对模型进行可视化由于tensorflow2.0
随海亮·2020-06-29 00:43

tensorflow2.0+数据增强+VGG-Net

今天在学习Tensorflow2.0，也从新使用2.0来实现VGG网络。
AI深度学习与目标检测·2020-06-28 23:24

从零基础入门Tensorflow2.0 ----五、23TF1.0计算图构建,模型训练

everyblogeverymotto:0.前言计算图的构建，模型训练1.代码部分1.导入模块importmatplotlibasmplimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinlineimportnumpyasnpimportsklearnimportpandasaspdimportosimportsysimporttimeimporttensorflow
胡侃有料·2020-06-28 22:14

从零基础入门Tensorflow2.0 ----五、22TF1.0计算图构建

everyblogeverymotto:0.前言计算图的构建1.代码部分1.导入模块importmatplotlibasmplimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinlineimportnumpyasnpimportsklearnimportpandasaspdimportosimportsysimporttimeimporttensorflowastff
胡侃有料·2020-06-28 22:14

tensorflow2.0实现mnist手写数字识别代码

importtensorflowastffromtensorflowimportkerasfromtensorflow.kerasimportlayers,datasets,Sequential,optimizers,metrics(x_train,y_train),(x_test,y_test)=tf.keras.datasets.mnist.load_data()#数据预处理deftrain_
tv3527·2020-06-28 21:19

【tensorflow2.0教程 常用操作集合系列4】损失函数正则化—tf2.0如何解决模型过拟合问题

在tensorflow2.0建模系列教程中，前三节我们用代码演绎了：1如何用tf2.0进行自定义层网络的设计（add.weight）2如何用tf2.0进行自定义模型的设计（Model）3如何用tf2.0
AI深度学习算法实战代码解读·2020-06-28 20:23

tensorflow2.0 建模教程 常用操作集合系列3—Model自定义模型的训练和参数调优loss gradient optimizer

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·2020-06-28 20:52

Tensorflow2.0版本高效实用指南快速上手3个建议——Tensor2.0版本与1.0版本有哪些改动之处

本文转载youlan博客：Tensorflow2.0版本高效指南为提高TensorFlow的工作效率，TensorFlow2.0进行了多项更改，包括删除了多余的API，使API更加一致统一，例如统一的RNNs
AI深度学习算法实战代码解读·2020-06-28 20:52
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