tensorflow2.0

TensorFlow 2.0 版本安装教程+CNN图像mnist手写数字识别实战代码-CNN图像识别

转载自极客兔兔：https://geektutu.com/post/tensorflow2-mnist-cnn.html基于TensorFlow2.0版本训练CNN网络——实现mnist手写数字识别训练代码目录结构
AI深度学习算法实战代码解读·2020-06-28 20:52

tensorflow2.0安装教程-安装太慢 可以用国内清华镜像

一般安装tensorflow2.0操作如下：pipinstalltensorflow==2.0-alpha0但是速度太慢所以找了下国内tensorflow2.0的镜像清华镜像https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn
AI深度学习算法实战代码解读·2020-06-28 20:20

tensorflow2.0 rc版使用教程 常用操作集合系列1——Layer自定义层的设计add.weight（w,b权重设置）

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 20:20

TensorFlow 2.0要来了，tf.contrib要砍了

兼容性与连续性邮件写到，TensorFlow2.0是一个纠正错误、做出改进的好机会。有些改善，在
于小勇·2020-06-28 19:29

tensorflow2.0环境下读取tfrecords文件里数据的方法

这是tensorflow2.0环境下读取tfrecords文件里数据的方法总体分为四步：1.加载tfrecords文件tf.data.TFRecordDataset(）括号里填文件路径2.创建描述功能字典
hacker_wooder·2020-06-28 19:05

关于tensorflow2.0缺少模块的解决办法AttributeError：module tensorflow no attribute ***

装完tensorflow2.0，想跑一些github上的项目，发现会有很多报错，很常见的是：AttributeError：moduletensorflownoattribute***。
大头儿子er·2020-06-28 19:00

Tensorflow 2.0的这些新设计，你适应好了吗？

如果说两代Tensorflow有什么根本不同，那应该就是Tensorflow2.0更注重使用的低门槛，旨在让每个人都能应用机器学习技术。
weixin_34343308·2020-06-28 17:15

TensorFlow 2.0+Keras 防坑指南

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>TensorFlow2.0是对1.x版本做了一次大的瘦身，EagerExecution默认开启，并且使用Keras作为默认高级API，这些改进大大降低的
weixin_34319640·2020-06-28 16:46

Tensorflow2.0——利用卷积神经网络实现简单的验证码识别

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>之前用tensorflow1.13做了一个验证码识别的小东西准确率还是相当高的（当然其中大部分逻辑都是从网上很多大神的博客中借鉴以后再自己试验的）前不久tensorflow2.0
weixin_34311757·2020-06-28 16:00

TensorFlow 2.0将把Eager Execution变为默认执行模式，你该转向动态计算图了

8月中旬，谷歌大脑成员MartinWicke在一封公开邮件中宣布，新版本开源框架——TensorFlow2.0预览版将在年底之前正式发布。
weixin_34197488·2020-06-28 13:50

TensorFlow初探之简单神经网络训练mnist数据集（TensorFlow2.0代码）

from__future__importprint_functionfromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_data#加载数据集mnist=input_data.read_data_sets(r"C:/Users/HPBY/tem/data/",one_hot=True)#加载本地数据以独热编码形式importtensorflowast
weixin_33901641·2020-06-28 07:39

TensorFlow从1到2（八）过拟合和欠拟合的优化

现在有了TensorFLow2.0/Keras的支持，可以非常容易的构建模型。我们可以方便的人工模拟过拟合的情形，实际来操作监控、调整模型，从而显著改善模型指标。
weixin_33877092·2020-06-28 07:22

TensorFlow从1到2（二）续讲从锅炉工到AI专家

我们先不进入TensorFlow2.0中的MNIST代码讲解，因为TensorFlow2.0在Keras的帮助下抽象度比较高，代码非常简单。但这也使得大量的工作被隐藏掉，反而让人难以真正理解来龙去脉。
weixin_33826268·2020-06-28 06:02

Linux Tensorflow2.0安装

安装Tensorflow2.0condaupdatecondapipinstalltf-nightly-gpu-2.0-previewcondainstallhttps://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/linux-64/cudnn-7.3.1-cuda10.0_0.tar.bz2condainstallhttps://mirror
weixin_33757609·2020-06-28 04:42

记录二：tensorflow2.0写MNIST手写体

今天用tensorflow2.0写了一个MNIST手写体的版本，记录下学习的过程。复现手写体识别的基本步骤：准备数据，处理数据，搭建模型，迭代训练模型，使用模型。
weixin_30911809·2020-06-28 02:51

tensorflow2.0安装

版本：python3.5tensorflow2.0cpu版本1、安装命令pip3installtensorflow==2.0.0.0a0-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/（-i表示重新指定镜像，提高下载速度）2、报错以及解决方法（1）报错：“Cannotremoveentriesfromnonexistentfilec:\programfiles
weixin_30505485·2020-06-27 20:04

TensorFlow2.0基本操作（七）-利用ResNet18跑Cifar100

0插入语本人显卡10502G性能不足，因此将resnet18([2,2,2,2])改为了resnet10([1,1,1,1]),并且在cirfar100数据集为50000的情况下，将batchsiz设置为了8.显卡配置过关的同学请将本程序中的这两块改回去。解决方法：使用Google的Colab,本人将在下一篇博客中介绍利用Colab跑tf1主程序importtensorflowastffromte
wanfuchun·2020-06-27 12:07

Python3.7的Tensorflow2.0 图像分类的模型生成与读取

源码下载链接:https://pan.baidu.com/s/1mR8e8lBJV_69sqNt_Irmvw提取码:n553首先是读取照片，照片放在dataset文件夹内。每种是一个文件夹。新建一个py文件，utils_paths.py。读取照片。importosimage_types=(".jpg",".jpeg",".png",".bmp",".tif",".tiff")deflist_ima
vokxchh·2020-06-27 11:01

TensorFLow2.0静态图与eager模式(动态图)

eager与静态图转换的那些坑eager模式:就是动态图调用方法:tensorflow2.0默认eager模式优点Python写法,方便调试缺点比自动图速度慢静态图模式:调用方法:需要在函数上方加上@tf.function
油一条·2020-06-27 11:35

TensorFlow 2.0 / TF2.0 强化学习入门教程实战案例

相关链接知乎专栏机器学习笔试面试题，GithubTensorFlow2.0中文文档，GithubTensorFlow2.0图像识别&强化学习实战，Github一、实战教程之强化学习TensorFlow2.0
极客兔兔·2020-06-27 08:19

TensorFlow 2.0官方风格与设计模式指南

TensorFlow1.0并不友好的静态图开发体验使得众多开发者望而却步，而TensorFlow2.0解决了这个问题。不仅仅是默认开启动态图模式，还引入了大量提升编程体验的新特性。
ljtyxl·2020-06-27 08:10

【深度学习 走进tensorflow2.0】训练的模型保存方式

无意中发现了一个巨牛的人工智能教程，忍不住分享一下给大家。教程不仅是零基础，通俗易懂，而且非常风趣幽默，像看小说一样！觉得太牛了，所以分享给大家。点这里可以跳转到教程。人工智能教程在我们训练深度学习网络的时候，如何保存模型，并提供给客户端使用，是常见的问题。保存Tensorflow的模型有很多方法-具体而言是您使用的API。本指南使用tf.keras。方式1：在训练期间保存模型（以checkpoi
开心果汁·2020-06-27 06:26

【深度学习 走进tensorflow2.0】使用RNN进行文本分类

此文本分类教程在IMDB大电影评论数据集上训练递归神经网络，以进行情感分析。主要步骤：一、文本数据集处理。二、文本模型训练三、文本模型预测1、模型训练：#-*-coding:utf-8-*-from__future__importabsolute_import,division,print_function,unicode_literalsimporttensorflow_datasetsastf
开心果汁·2020-06-27 06:55

【深度学习 走进tensorflow2.0】训练模型以及保存最佳模型

无意中发现了一个巨牛的人工智能教程，忍不住分享一下给大家。教程不仅是零基础，通俗易懂，而且非常风趣幽默，像看小说一样！觉得太牛了，所以分享给大家。点这里可以跳转到教程。人工智能教程项目目录：数据集：下载二分类数据集：cats_and_dogs_filtered文件夹wgethttps://storage.googleapis.com/mledu-datasets/cats_and_dogs_fil
开心果汁·2020-06-27 06:55

【tensorflow2.0 图片数据】tensorflow中准备图片数据的常用方案

在tensorflow中准备图片数据的常用方案有两种，第一种是使用tf.keras中的ImageDataGenerator工具构建图片数据生成器。第二种是使用tf.data.Dataset搭配tf.image中的一些图片处理方法构建数据管道。第一种方法更为简单fromkeras.preprocessing.imageimportImageDataGeneratortrain_dir='cifar2
开心果汁·2020-06-27 06:55

【深度学习 走进tensorflow2.0】TensorFlow 2.0 常用模块TFRecord

主要介绍TensorFlow另一个数据处理的利器——TFRecord。一、什么是TFRecord？TFRecord是TensorFlow中的数据集存储格式。当我们将数据集整理成TFRecord格式后，TensorFlow就可以高效地读取和处理这些数据集，从而帮助我们更高效地进行大规模的模型训练。TFRecord可以理解为一系列序列化的tf.train.Example元素所组成的列表文件，而每一个t
开心果汁·2020-06-27 06:55

【深度学习 走进tensorflow2.0】tensorflow2.0 如何做图像分类模型训练和预测

无意中发现了一个巨牛的人工智能教程，忍不住分享一下给大家。教程不仅是零基础，通俗易懂，而且非常风趣幽默，像看小说一样！觉得太牛了，所以分享给大家。点这里可以跳转到教程。人工智能教程创建一个数据集文件夹并命名（如dataset）在数据集文件中创建一个名称为train的子文件夹在数据集文件中创建一个名称为val的子文件夹在train文件夹中，为每个你要训练的对象创建文件夹并命名在val文件夹中，为每个
开心果汁·2020-06-27 06:55

【深度学习 走进tensorflow2.0】一个demo快速了解tensorflow2.0

下面我们用tensorflow2.0进行手写数字识别，看看tensorflow2.0如何写代码。
开心果汁·2020-06-27 06:55

TensorFlow2.0快速入门--基本数据结构及概念

本教程是学习TensorFlow2.0的整理内容，适合有一定深度学习框架使用基础的读者。
奈何如此·2020-06-27 05:50

Tensorflow2.0学习（二）

今天我们接着继续安装环境，前面我们已经安装了一半，有问题的可以去找接下来，安装tensorflow有两个版本，一个是cpu，一个是gpu如果没有显卡，那只能安装cpu版本，有显卡的朋友们，可以安装gpu版本pipinstalltensorflow-gpu==2.0.0conda安装：condasearchtensorflow#搜cpu版condasearchtensorflow-gpu#搜GPU版
成都-Python开发-王帅·2020-06-27 04:59

linux下深度学习框架tensorflow2.0的编译和C++接口使用

谷歌发布了tensorflow2.0后带来全新的使用体验和深度学习实践模式，这里基于新版本进行编译，并使用其C++接口编写示例。
踏莎行hyx·2020-06-27 03:57

【Tensorflow2.0】8、tensorflow2.0_hdf5_savedmodel_pb模型转换

文章目录1、训练模型2、各种模型间互转并验证2.1hdf5转savedmodel2.2savedmodel转hdf52.3所有模型精度测试2.4hdf5和saved模型转tensorflow1.xpb模型2.5加载并测试pb模型总结1、训练模型我们将把训练好的模型分别保存成hdf5和savedmodel格式，然后完成它们之间的互相转换以及分别转tensorflow1.x的pb格式，具体有：hdf5
牛andmore牛·2020-06-27 00:26

【Tensorflow2.0】7、全流程model.fit模型训练方法

文章目录第一种方法直接用keras的fit方法，以fashionmnist为例配置超参数选择指定显卡及自动调用显存准备数据使用tf.data来准备训练集和测试集准备模型定义开始定义模型,用functional方法打印模型结构画出模型结构图并保存定义优化算法和损失函数编译模型定义callbacks1、生成ckpt每个epoch训练完保存一个模型2、当模型验证集精度长时间不再提升时停止训练3、自定义学
牛andmore牛·2020-06-27 00:26

【Tensorflow2.0】6、三种模型定义方式该如何选

文章目录1、三种模型定义方式1.1SequentialAPI1.2FunctionalAPI1.3SubclassingAPI2.对这三种结构模型进行训练总结：keras和tensorflow2.0提供了三种定义模型的方式
牛andmore牛·2020-06-27 00:26

【Tensorflow2.0】1、tensorflow2.0学习资料

文章目录1、入门2、下一价段3、视频4、Tensorflow官网教程5、keras之父写的小教程6、github上的几个网站7、其它1、入门tensorflow2.0是基于keras的，如果是初学深度学习
牛andmore牛·2020-06-27 00:25

【Tensorflow2.0】5、Keras_vs_tf.keras在tensorflow2.0中的不同

我认为这很有必要：在tensorflow2.0之前，就存在keras,现在又来了一个tf.k
牛andmore牛·2020-06-27 00:25

tensorflow2.0训练报数据输入错误Failed to find data adapter

1问题描述：运行如下训练代码：importnumpyasnphistory=classifier.fit(x_train,y_train,batch_size=10,epochs=100,validation_data=(x_test,y_test))报错：ValueError:Failedtofinddataadapterthatcanhandleinput:,2分析问题：Beein搜索：htt
try2find·2020-06-26 20:34

深度强化学习系列tensorflow2.0自定义loss函数实现policy gradient策略梯度

本篇文章利用tensorflow2.0自定义loss函数实现policygradient策略梯度，自定义loss=-log(prob)*Vt现在训练最高分能到193分，但是还是不稳定，在修改中，欢迎一起探讨文章代码也有参考莫烦大佬的代码
tqtaylor·2020-06-26 20:27

TensorFlow2.0学习笔记2-tf2.0两种方式搭建神经网络

目录一，TensorFlow2.0搭建神经网络八股1）import【引入相关模块】2）train,test【告知喂入网络的训练集测试集以及相应的标签】3）model=tf.keras.models.Sequential
业余狙击手19·2020-06-26 17:15

基于Tensorflow2.0的简单人脸识别实验

基于Tensorflow2.0的简单人脸识别实验运行环境Windows10Pycharm需要用到的库opencv4.1.2_python3.7模型的训练我上一篇文章有提到如何制作自己的数据集，当时就是以人脸为例做的
sq_damowang·2020-06-26 14:33

TensorFlow2.0构架

1、TensorFlow2.0主要特征tf.keras和eagermode更加简单鲁棒的跨平台模型部署更加灵活清除不推荐使用的API和减少重复来简化API2、架构该框架分为两大部分，左边为训练部分，右边为模型部署
Terry_dong·2020-06-26 12:30

【TensorFlow2.0】实现ResNet

本文介绍如何用TensorFlow2.0来实现ResNet18，并用其训练cifar100的分类模型。
深页·2020-06-26 10:09

使用tensorflow2.0 神经网络 预测股票信息

业余时间学习下深度学习，个人理解就是对已有的数据进行非线性映射，然后再映射的空间内找出数据的特征（个人理解可能不准，请指正）。这门课程很好，通俗易懂，有时间的可以学习下。https://mooc.study.163.com/smartSpec/detail/1001319001.htm目前是预测收盘价，后面会继续更新，预测更多的数据。源码地址：https://github.com/yu-bo/st
sabc123·2020-06-26 06:28

tensorflow2.0保存模型和提取模型

1.保存节点#实例化Checkpoint，指定保存对象为model（如果需要保存Optimizer的参数也可加入）checkpoint=tf.train.Checkpoint(myModel=self.model)#...（模型训练代码）#模型训练完毕后将参数保存到文件（也可以在模型训练过程中每隔一段时间就保存一次）checkpoint.save(save_sess_path+'/model.ck
water_MLing·2020-06-26 06:17

模块TensorFlow中没有Session

中没有SessionAttributeError:module‘tensorflow’hasnoattribute‘Session’提示：TensorFlow中没有模块Session;原因是：我们引用的TensorFlow2.0
Li.Thor·2020-06-26 04:30

tensorflow2.0下载mnist数据集出错，从本地导入mnist数据集

1.一开始采用官网上利用input_data来加载本地数据集的方法，但会报出下面的错误Nomodulenamed'tensorflow.examples.tutorials'并且官网上input_data.py又下载不下来2.采用keras，一开始也是因为无法访问googlesource,导致无法加载mnist数据集。解决方法：修改mnist.py，利用本地下载好的mnist数据集，直接讲mnis
俺是你牛爷爷啊·2020-06-26 03:22

Tensorflow1.x与Tensorflow2.0的区别

来源：斯坦福大学cs231nHistoricalbackgroundonTensorFlow1.xTF1.x的历史背景TensorFlow1.xisprimarilyaframeworkforworkingwithstaticcomputationalgraphs.NodesinthecomputationalgraphareTensorswhichwillholdn-dimensionalarr
带藻前·2020-06-26 03:50

Tensorflow2.1.0下出现AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'Session'，完美解决！

sess=tf.compat.v1.Session()#关键步骤print(sess.run(hello))原因：这是版本问题，据说Tensorflow2.0以后的版本必须要这样import，Session
宇宙爆肝锦标赛冠军·2020-06-26 03:15

AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'Session'错误解决

这其实不是安装错误，是因为在新的Tensorflow2.0版本中已经移除了Session这一模块，改换运行代码即可：tf.compat.v1.Session()就可以获得
清风er·2020-06-26 02:33

Tensorflow2.0 GPU版本安装（CUDA10.0 + cuDNN7.5 + Tensorflow2.0 Alpha）

前段时间Tensorflow2.0Alpha版本发布，作为刚入门深度学习的小白之前没有学过Tensorflow1.x系列，只学过一些keras，也懒得再学习Tensorflow1.x系列了，直接平滑过渡到Tensorflow2.0
本初-ben·2020-06-26 02:54
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