tensorflow2.0

搭建CNN进行MNIST手写数字识别（Tensorflow2.0实现）

本文使用Tensorflow2.0搭建CNN进行MNIST手写数字识别。
本初-ben·2020-06-26 02:53

深度学习（基于Tensorflow2.0）学习笔记——深度学习基础

引言鉴于学校还未具体说明何时才能开学，则希望利用寒假剩余的时间完成一个早已预谋已久的计划——开始深度学习的旅程。在此之前，本人还未接触过任何一个机器学习框架，与身边大佬相比显得相形见绌。另一方面也是为了自己更为深入地了解计算机视觉领域。在目前看来，机器学习，或者进一步说，深度学习越来越成为计算机视觉的发展方向。包括opencv4.0版本对DNN的进一步优化，也揭示了传统计算机视觉对深度学习的友好态
十八岁数学想考满分·2020-06-26 02:21

Windows系统下安装TensorFlow2.0（GPU版），超级详细版

Windows系统下安装TensorFlow2.0（GPU版），超级详细版介绍：很多朋友都是由cpu版本转过来的，心里会有疑问，那就是我之前安装的tensorflow-cpu的版本会不会对这有什么影响，
风流才子_David·2020-06-26 02:12

基于Tensorflow2.0和Transformer实现机器翻译代码详解

关于Transformer理论详解及源码实现，参考博主的《Transformer学习总结附TF2.0代码实现》文章，本博客以IWSLT2016德英翻译为数据集，基于Tensorflow2.0，详细介绍Transformer
yuenobel·2020-06-26 01:06

Tensorflow 2.0 !!!! No module named 'tensorflow.examples.tutorials'解决办法，有用

Tensorflow2.0!!!!
码奋·2020-06-26 01:58

Tensorflow 2.0 中遇到的一些坑记录（ 一）

安装小细节控制以下命令同为通用，读者若使用的是Anaconda所创立的虚拟环境，请先activateXXX(虚拟环境名)若使用的base环境或不使用Anaconda请忽略这一步现在是2019.10，自Tensorflow2.0
beater_Kirito·2020-06-26 00:47

Tensorflow 2.0 TFrecord的输出与读入

前言最近新建了一个conda环境，搞上了tensorflow2.0(Beat)，，，TF2.0改变确实很多，比如删除了Session……这对于我等习惯了先建图——再Session执行的人来说，我现在方的雅痞
XBCoder·2020-06-26 00:22

TensorFlow2.0(十)--实现深度可分离卷积神经网络

深度可分离卷积神经网络1.深度可分离卷积网络介绍1.1深度可分离卷积网络与普通卷积网络1.2普通卷积与深度可分离卷积计算量对比2.深度可分离卷积网络实现2.1导入相应的库2.2数据集的加载与处理2.3构建模型2.42.4模型的编译与训练2.5学习曲线绘制2.6模型验证1.深度可分离卷积网络介绍1.1深度可分离卷积网络与普通卷积网络深度可分离卷积神经网络是卷积神经网络的一个变种，可以对卷积神经网络进
爱吃骨头的猫、·2020-06-26 00:21

TensorFlow2.0(九)--Keras实现基础卷积神经网络

Keras实现基础卷积神经网络1.卷积神经网络基础2.Keras实现卷积神经网络2.1导入相应的库2.2数据集的加载与处理2.3构建模型2.4模型的编译与训练2.5学习曲线绘制2.6模型验证1.卷积神经网络基础卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络，是深度学习的代表算法之一。卷积神经网络基础知识包括卷积运算、特征
爱吃骨头的猫、·2020-06-26 00:51

TensorFlow2.0(五)--Keras构建Wide & Deep模型

Keras构建Wide&Deep模型1.Wide&Deep模型简介2.Keras实现Wide&Deep模型2.1导入相应的库2.2数据集加载与处理2.3利用函数式API构建Wide&Deep模型2.3利用子类API构建Wide&Deep模型2.4模型的训练与验证2.5多输入结构1.Wide&Deep模型简介Wide&Deep模型是Google发表在DLRS2016上的文章《Wide&DeepLea
爱吃骨头的猫、·2020-06-26 00:50

TensorFlow2.0(八)--tf.function函数转换

tf.function函数转换1.关于tf.function2.tf.function的实现3.关于@tf.function1.关于tf.functiontf.function的官方含义是“CreatesacallableTensorFlowgraphfromaPythonfunction.”也就是说，tf.function可以从Python函数创建可调用的TensorFlow图。这意味着什么呢？
爱吃骨头的猫、·2020-06-26 00:20

TensorFlow2.0(三)--Keras构建神经网络回归模型

Keras构建神经网络回归模型1.前言1.导入相应的库2.数据导入与处理2.1加载数据集2.2划分数据集2.3数据归一化3.模型构建与训练3.1神经网络回归模型的构建3.2神经网络回归模型的训练3.3绘制学习曲线4.模型验证1.前言上一篇博客的主要内容是利用tf.keras构建了一个由四层神经网络构成的分类模型，并进行了训练，本篇博客的内容是同样利用keras来构建一个回来解决回归问题（房价预测）
爱吃骨头的猫、·2020-06-26 00:20

TensorFlow2.0 tf.data.Dataset读取自己的图片数据集

深度学习中做卷积训练时需要读取我们自己的图片数据，对应的代码操作如下importtensorflowastfos.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'importglobimportmatplotlib.pyplotaspltinput_path=glob.glob('D:/PycharmProjects/testSave/TrainData/input/*.jp
爱吃雪糕的鱼·2020-06-25 23:53

tensorflow2.0数据加载

前言这个是我学习网易云课堂上对于tensorflow2.0数据加载内容的笔记小型的经典数据通过keras.datasets就可以使用keras.datasets可以加载的数据集bostonhouseingmnist
wozwdaqian·2020-06-25 22:16

Tensorflow2.0学习（十一） — 猫狗分类迁移学习实战

这一节我们将用Tensorflow2.0完成一个图像领域处理的重要任务，即是“迁移学习”。迁移学习简单来说就是一个预训练的模型（已经在别的数据集上训练过的）重新使用在另一个数据集或任务中。
Yohann、·2020-06-25 22:19

Tensorflow2.0学习（三） — Keras基础应用（Cifar-10图像分类）

关于Cifar-10数据集大家应该也比较熟悉，属于比较经典的入门分类的数据集。这里我们不采用Cifar-100，因为类别太多训练时间过长，因此用10类别的Cifar-10代替，这个数据集包括：飞机、汽车、鸟、猫、鹿、狗、青蛙、马、船、卡车共10个类别。代码的整体流程和前两节内容差不多，一些相似的代码不做过多解释，有疑问的朋友们可以查看一下之前的内容。一.CIFAR-10数据集下载1.导入相关使用到
Yohann、·2020-06-25 22:19

Tensorflow2.0学习（十二） — DCGAN(深度卷积生成对抗网络）实战

这一节将会谈到如何使用tensoflow2.0去成功复现出DCGAN的结构并应用在我们的MNIST数据集上。在这里，我们简单的说一下GAN和DCGAN的相关知识。更仔细的原理部分大家可以参照其它博主的博客或者我的后续系列的分享中也会详细提到。这里附上原官方教程的链接：https://tensorflow.google.cn/tutorials/generative/dcgan。GAN全称为Gene
Yohann、·2020-06-25 22:48

Tensorflow2.0学习（七） — 多种模型保存和加载的方式

在Tensorflow2.0中官方提供了多种模型保存和加载的方式，我们可以训练一定次数进行保存方便下次打开代码时接着进行训练，听起来是不是十分方便呢？接下来让我们来看一
Yohann、·2020-06-25 22:48

Tensorflow2.0学习（九） — 通过keras自定义图像数据集

上一节讲解了如何用tensorflow自带的函数自定义我们的数据集，那么这一节我将通过调用tensorflow2.0的高级APIkeras来分享另一种自定义数据集的方式，并且这种方式会更加易懂方便一些。
Yohann、·2020-06-25 22:48

Tensorflow2.0学习（二）— Keras基础应用（MNIST手写数字图像识别）

上一次第一节的内容是采用基本的神经网络，多层感知机MLP进行手写数据集训练的，这次准备搭建卷积神经网络对MNIST手写数据集进行特征提取，之后在送到MLP中进行训练，关于之前提到的内容这边就不再叙述，如果有对这节部分代码内容有疑问的朋友们可以查看下我博客里第一节的内容。一.MNIST的数据预处理1.这里数据的导入部分和之前的一样，唯一不同的是数据集的reshape部分。因为这次使用的是卷积神经网络
Yohann、·2020-06-25 22:48

TensorFlow2.0学习二之基础

TensorFlow2.0学习二之基础首先，导入TensorFlowimporttensorflowastfTensorFlow使用张量（Tensor）作为数据的基本单位。
墨夜之枫·2020-06-25 21:23

tensorflow2.0显存设置

遇到一个问题：新买显卡显存8G但是tensorflow运行的时候界面显示只有约6.3G的显存可用，如下图：即限制了我的显存，具体原因为什么我也不知道，但原来的显存小一些的显卡就没有这个问题。目前的解决办法是：官方文档解决然后对应的中文博客总结一下，就是下面的两个办法：设置每次使用时按需申请#获取所有GPU组成listgpus=tf.config.experimental.list_physical
qq_41422774·2020-06-25 20:41

tensorflow2.0读取修改保存图片

importtensorflowastfimportnumpyasnpfrommatplotlibimportpyplotaspltimg_path=r'C:\Users\Nolan\Desktop\py\TF2_0\Dogs\test\chihuahua\n02085620_9357.jpg'#读入图片img=tf.io.read_file(img_path)#解码为tensor格式img=tf
qq_41422774·2020-06-25 20:40

TensorFlow2.0——模型构建

模型构建：Keras有两种类型的模型，序贯模型（Sequential）和函数式模型（Model），函数式模型应用更为广泛，序贯模型是函数式模型的一种特殊情况。a）序贯模型（Sequential):单输入单输出，一条路通到底，层与层之间只有相邻关系，没有跨层连接。这种模型编译速度快，操作也比较简单b）函数式模型（Model）：多输入多输出，层与层之间任意连接。这种模型编译速度慢。引用：https:/
一只工程狮·2020-06-25 19:05

TensorFlow2.0——数据的读取与展示(fashion_mnist)

数据的读取与展示首先介绍一下Fashion_MNIST数据集,它是7万张灰度图像组成,可以分成10个类别.每个灰度图像都是28*28像素的图像.我们将使用其中的6万张进行训练网络,另外的1万张来评估准确率.1.引用一些函数库便于结果展示importmatplotlibasmplimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinline#为了能在notebook中显示
一只工程狮·2020-06-25 19:05

Tensorflow2.0安装异常解决

使用命令安装CPU版本的命令为：使用国内清华源安装TensorFlowCPU版本pipinstall-Utensorflow-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple安装时报错：ERROR:google-auth1.10.0hasrequirementsetuptools>=40.3.0,butyou’llhavesetuptools40.2.0which
跳舞的蒲公英·2020-06-25 17:13

Tensorflow 2.0 实现神经网络

Tensorflow2.0实现神经网络文章目录Tensorflow2.0实现神经网络1.加载fashion_mnist数据集2.搭建三层神经网络3.模型训练4.利用Dropout抑制过拟合5.使用回调函数
DID 迪·2020-06-25 17:24

关于在使用tensorflow2.0版本时，出现RuntimeError:tf.placeholder() is not compatible with eager execution.的问题

关于在使用tensorflow2.0版本时，出现RuntimeError:tf.placeholder()isnotcompatiblewitheagerexecution.的问题今天在运行程序：（部分代码
LS_learner·2020-06-25 16:44

TensorFlow2.0深度解析

第1节:机器学习框架介绍.mp4第2节:Tensorflow介绍.mp4第3节:Tensorflow2新版特性.mp4第4节:Tensorflow2架构方式.mp4第5节:Tensorflow与其他框架对比.mp4第6节:Tensorflow环境配置.mp4第7节:基于谷歌云平台搭建无GPU环境.mp4第8节:基于谷歌云平台配置远程笔记工具.mp4第9节:基于谷歌云平台搭建GPU版环境.mp4第1
qq_38473487·2020-06-25 14:00

tensorflow2.0实现简单曲线拟合

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimporttensorflowastf#生成数据集x=np.linspace(-1,1,100)y=x**2+np.random.randn(100)*0.05#定义网络架构model=tf.keras.Sequential([tf.keras.layers.Dense(10,input_shape=(1,),
263小杰杰·2020-06-25 14:05

tensorflow2.0训练网络的问题（包括BatchNormalization以及Dropout）

近期准备做一些关于深度学习图像篇的教程，主要包括分类网络，目标检测网络、图像分割网络，并以pytorch1.3以及tensorflow2.0分别去搭建实现。
太阳花的小绿豆·2020-06-25 12:31

tensorflow2.0 CNN实现mnist数据集训练、模型保存加载以及自身数据预测

本博客主要内容为tensorflow2.0CNN实现mnist数据集训练、模型保存加载以及自身数据预测，分为模型的训练生成及模型的保存，以及模型的加载及自身数据预测一、模型的训练生成及模型的保存#相关库的导入fromtensorflowimportkerasimporttensorflow.keras.layersaslayersimporttensorflowastfimportmatplotl
请求和清风明月·2020-06-25 12:52

Tensorflow2.0与Tensorflow1.0的理解

Tensorflow1.x与Tensorflow2.x的理解首先，作者接触过tf1.0和tf2.0，结合说明一下！Tensorflow0.x.x这个版本貌似很难install到，笔者安装好几次都是失败，但是不可否认的是现在还有许多github开源的人工智能源码还是使用tf0.x.x版本。这里笔者只能提供一个0.x.x升级到1.x.x代码的脚本(引用小伙伴的博客)。Tensorflow1.xTens
jak0018·2020-06-25 12:22

TensorFlow2.0模型格式转换为.pb格式

版本要求：Tensorflow2.0.0+tensorflow原生保存的模型不适用于多平台使用，将模型转化为.pb格式，可以更加方便的转化为别的格式，本文主要介绍如何转化.pb格式。以mnist数据集为例进行讲解：1.创建网络模型，训练，保存模型：inputs=tf.keras.Input(shape=(28,28,1),name='input')#[28,28,1]=>[28,28,64]inp
然雪·2020-06-25 12:28

【TensorFlow2.0】张量的索引&切片、维度变换、广播机制、数学运算、前向传播实战

文章目录一、索引与切片1.1索引1.2切片二、维度变换2.1改变视图reshape2.2增删维度2.3交换维度transpose2.4复制数据tile三、Broadcasting四、数学运算4.1加、减、乘、除运算4.2乘方运算4.3指数和对数运算4.4矩阵相乘五、前向传播实战一、索引与切片  通过索引与切片操作可以提取张量的部分数据。1.1索引importtensorflowastf#创建sha
不断进步的咸鱼·2020-06-25 12:41

【TensorFlow2.0】keras高层接口之经典数据集加载、网络层、网络容器、模型装配、模型训练、模型测试、模型保存和加载

文章目录一、常见功能模块1.1经典数据集加载函数1.2常见网络层类1.3网络容器二、模型装配、训练与测试2.1模型装配2.2模型训练2.3模型测试三、模型保存与加载3.1张量方式--保存权重3.2网络方式--保存结构和权重3.3SavedModel方式--保存结构和权重  keras是一个主要由Python语言开发的开源神经网络计算库，被设计为高度模块化和易扩展的高层神经网络接口，使用户不需要过多
不断进步的咸鱼·2020-06-25 12:41

【TensorFlow2.0】模型可视化TensorBoard

文章目录一、TensorBoard可视化1.1模型端------将监控数据写入到文件目录1.2.浏览器端------远程查看、可视化监控数据二、Visdom可视化一、TensorBoard可视化  tensorflow提供了一个专门的可视化工具—TensorBoard，通过TensorFlow将监控数据写入文件系统，并利用Web后端监控对应的文件系统，从而可以允许用户从远程查看网络的监控数据。  
不断进步的咸鱼·2020-06-25 12:41

【TensorFlow2.0】自定义网络层、自定义网络、内置预训练模型、测量工具

文章目录一、自定义网络/层1.1自定义网络层1.2自定义网络二、内置预训练模型2.1加载模型三、测量工具3.1新建测量器3.2写入数据3.3读取统计信息3.4清除状态3.5准确率统计实战一、自定义网络/层  网络层：  （1）常用网络层：keras提供了非常多的常用网络层类，用tf.keras.layers.xxx()实现，但深度学习可以使用的网络层远远不止这些。  （2）自定义网络层：需要创建自
不断进步的咸鱼·2020-06-25 12:41

【TensorFlow2.0】TensorFlow2.0与1.0对比

文章目录一、TensorFlow优势1.1GPU加速1.2自动求导1.3神经网络API二、TensorFlow2.0与1.0对比一、TensorFlow优势1.1GPU加速importtensorflowastfimporttimeitcpu_data
不断进步的咸鱼·2020-06-25 12:40

TensorFlow2.0学习笔记(二）

TensorFlow2.0学习笔记(二）基础运算API的使用tf.constant创建一个常量:简单运算，加，平方，转置后相乘：numpyconversion:string类型的变量以及数组，如何初始化
倚剑笑紅尘·2020-06-25 11:01

Tensorflow2.0 实现 YOLOv3（三）：yolov3.py

文章目录文章说明传入参数YOLOv3decodebbox_ioubbox_gioucompute_loss完整代码文章说明本系列文章旨在对Github上malin9402提供的代码进行说明，在这篇文章中，我们会对YOLOv3项目中的yolov3.py文件进行说明。如果只是想运行Github上的代码，可以参考对YOLOv3代码的说明一文。传入参数importnumpyasnpimporttensor
cofisher·2020-06-25 11:05

Tensorflow2.0之理解语言的 Transformer 模型

文章目录项目介绍代码实现1、导入需要的库2、导入数据集3、将文本编码成数字形式3.1使用tfds.features.text.Tokenizer()函数3.1.1建立词汇表并统计词汇表中的单词数量3.1.2建立编码器3.1.3对所有样本进行编码3.1.3.1删除过长的样本3.1.3.2编码函数3.1.3.3将样本打乱、分批3.2使用tf.keras.preprocessing.text.Token
cofisher·2020-06-25 11:04

Tensorflow2.0 实现 YOLOv3（六）：dataset.py

文章目录文章说明完整代码文章说明本系列文章旨在对Github上malin9402提供的代码进行说明，在这篇文章中，我们会对YOLOv3项目中的dataset.py文件进行说明。在这个文件中，只有一个Dataset类，用于生成数据集，所以本文将对代码的解释直接写在代码旁边。如果只是想运行Github上的代码，可以参考对YOLOv3代码的说明一文。完整代码importosimportcv2import
cofisher·2020-06-25 11:34

Tensorflow2.0 实现 YOLOv3（七）：train.py

文章目录文章说明导入需要的库构建数据集设置参数构建网络初始化优化器设置保存文件定义训练函数训练完整代码文章说明本系列文章旨在对Github上malin9402提供的代码进行说明，在这篇文章中，我们会对YOLOv3项目中的train.py文件进行说明。如果只是想运行Github上的代码，可以参考对YOLOv3代码的说明一文。导入需要的库importosimporttimeimportshutilim
cofisher·2020-06-25 11:34

Tensorflow2.0 实现 YOLOv3（九）：image_demo.py

文章目录文章说明导入需要的库导入并处理图片构造模型得到featuremap上的预测框将featuremap上的预测框信息转换到原始图像上极大值抑制在原图上画框并标注类别信息展示图片完整代码文章说明本系列文章旨在对Github上malin9402提供的代码进行说明，在这篇文章中，我们会对YOLOv3项目中的image_demo.py文件进行说明。这个程序的作用是对输入的图片中的内容进行目标检测，并在
cofisher·2020-06-25 11:33

Tensorflow2.0之图像说明文字生成

文章目录项目介绍代码实现1、导入需要的库2、下载数据集3、读取json文件4、载入图片5、载入模型6、获取图片特征6.1删除重复的图片6.2切片、分批6.3将图片输入网络以获取特征7、文本→\rightarrow→数字向量7.1构建分词器7.2构建数字向量7.3将数字向量填充到同一长度8、划分训练集和验证集9、建立tf.data数据集10、编码器11、Bahdanau注意力12、解码器13、设置超
cofisher·2020-06-25 11:33

Tensorflow2.0 实现 YOLOv3（十）：如果你只是想运行程序

在测试Github上malin9402大神的代码时，开始有很多不懂的地方，现已解决，故留此纪录，对代码的内容在之后的文章中会进行解析。首先，我们要在这里下载作者给出的yymnist数据集。下载完毕后，我们发现其中mnist文件夹下的图片都是.pgm格式。此时，我们需要运行这个文件夹下的make_data.py文件，之后将会有1000张.jpg图片被存在./yymnist/Images文件夹中（自己
cofisher·2020-06-25 11:33

Tensorflow2.0之词嵌入的原理及实现

文章目录处理文本的方法1、独热编码2、用唯一的数字对每个字进行编码3、词嵌入代码实现1、导入需要的库2、处理数据2.1下载数据集2.2创建一个tf.data数据集2.3查看词汇表3、创建模型4、训练处理文本的方法深度学习的模型以向量（数字数组）作为输入。在处理文本时，我们必须首先在输字符串到模型之前，将字符串转换为数字（或将文本“矢量化”）。在此文章中，我们将介绍三种实现此目标的方法。1、独热编码
cofisher·2020-06-25 11:33

Tensorflow2.0之Pix2pix

文章目录Pix2pix介绍Pix2pix应用Pix2pix生成器及判别器网络结构代码实现1、导入需要的库2、下载数据包3、加载并展示数据包中的图片4、处理图片4.1将图像调整为更大的高度和宽度4.2随机裁剪到目标尺寸4.3随机将图像做水平镜像处理4.4图像归一化4.5处理训练集图片4.6处理测试集图片4.7将训练集所有图片进行切片操作，放入一个dataset中4.8将测试集所有图片进行切片操作，放
cofisher·2020-06-25 11:32

Tensorflow2.0之CycleGAN

文章目录CycleGAN介绍CycleGAN与DCGAN的对比CycleGAN与pix2pix模型的对比CycleGAN应用代码实现1、导入需要的库2、导入horse2zebra数据集3、加载数据集中的图片将图片加载成Tensorflow需要的格式展示图像4、处理图片4.1将图像调整为更大的高度和宽度4.2随机裁剪到目标尺寸4.3随机将图像做水平镜像处理4.4图像归一化4.5处理训练集图片4.6处
cofisher·2020-06-25 11:32
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