tensorflow2.0

TensorFlow2.1入门学习笔记(2)——Matplotlib数据可视化

在正式学习tensorflow2.0之前需要有一定的python基础，对numpy，matplotlib等库有基本的了解，笔者还是AI小白，通过写博客来记录自己的学习过程，同时对所学的东西进行总结。
Moon小木·2020-06-24 15:35

TensorFlow2.1入门学习笔记(1)——Numpy科学计算库

在正式学习tensorflow2.0之前需要有一定的python基础，对numpy，matplotlib等库有基本的了解，笔者还是AI小白，通过写博客来记录自己的学习过程，同时对所学的东西进行总结。
Moon小木·2020-06-24 15:05

深度学习案例：用tensorflow2.0实现Fashion-MNIST数据集分类

序言：Fashion-MNIST数据集简介Fashion-MNIST是一个替代MNIST手写数字集的图像数据集。它是由Zalando（一家德国的时尚科技公司）旗下的研究部门提供。其涵盖了来自10种类别的共7万个不同商品的正面图片。Fashion-MNIST的大小、格式和训练集/测试集划分与原始的MNIST完全一致。60000/10000的训练测试数据划分，28x28的灰度图片。你可以直接用它来测试
PythonStyle·2020-06-24 13:30

Tensorflow2.0 保存和加载模型的几种方法

零、综述save/loadweightssave/loadentiremodelsaved_model一、Savetheweights1.一次性保存所有参数model.save_weights('./checkpoints/my_checkpoint')2.加载权重注意，用该方法保存模型只保存了参数，文件较小，加载较快，但是测试/部署时需要重建搭建网络。model=create_model()#定
mathlmj·2020-06-24 13:27

tensorflow2.0学习笔记：wide and deep 模型

wideanddeep模型，谷歌16年发布，用于回归和分类。稀疏特征：离散值–>One-hot编码，比如词表。可叉乘，类似笛卡尔乘积(组合)。密集特征：向量表达，可计算距离。Word2vec，带有语义信息，兼容没出现过的特征。widemodel与deepmodel的结合，从下(输入层)往上(输出层)看，左边输入通过widemodel,右边输入通过deepmodel,之后拼接，输出。左边可以输入密集
凿井而饮·2020-06-24 13:35

tensorflow2.0学习笔记：自定义损失函数

importmatplotlibasmplimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinlineimportnumpyasnpimportsklearnimportpandasaspdimportosimportsysimporttimeimporttensorflowastffromtensorflowimportkerasprint(tf.__version
凿井而饮·2020-06-24 13:04

tensorflow2.0学习笔记： LSTM 文本数据生成

tensorflow2.0学习笔记：RNN文本数据生成详述了在莎士比亚数据集上，从数据处理到RNN实现的整个过程，但RNN的结果并不理想。本文通过LSTM，再次实现文本数据分类，结果比RNN较好。
凿井而饮·2020-06-24 13:03

tensorflow2.0学习笔记： RNN 文本数据生成

基于莎士比亚文本数据，实现循环神经网络(RNN)文本数据生成。importmatplotlibasmplimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinlineimportnumpyasnpimportsklearnimportpandasaspdimportosimportsysimporttimeimporttensorflowastffromtensorfl
凿井而饮·2020-06-24 13:03

tensorflow2.0学习笔记： LSTM 长短期记忆模型

普通RNN的信息更不能长久传播(存在与理论上)，LSTM引入选择性机制：选择性输出选择性输入选择性遗忘选择性通过-门-实现，门限机制：向量A是经过Sigmoid激活后的向量，包含的是概率值：向量A=[0.1,0.9,0.4,0,0.6]batch_size*embedding_dimkeras.layers.LSTM(units=64,return_sequences=False),#False只
凿井而饮·2020-06-24 13:03

tensorflow2.0入门-手写数字识别

tensorflow2.0入门-手写数字识别代码实现：importosimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportpandasaspdimporttensorflowastffromtensorflowimportkeras
itboy996·2020-06-24 12:35

tensorflow2.0之常见数据集的使用

importtensorflowastffromtensorflowimportkerasdefpreprocess(x,y):x=tf.cast(x,dtype=tf.float32)/255.y=tf.cast(y,dtype=tf.int32)returnx,y(x_train,y_train),(x_test,y_test)=keras.datasets.mnist.load_data()
m0_46342751·2020-06-24 12:04

【深度学习】利用tensorflow2.0卷积神经网络进行卫星图片分类实例操作详解

下面将从这个实例的详细拆解中，理解tensorflow2.0对于数据的处理过程。文章的案例数据和代码附在最后，通过点解链接可以直接在gothub上获取。
Be_melting·2020-06-24 11:48

Tensorflow实现对fashion mnist（衣服，裤子等图片）数据集的softmax分类

首先我们要明确的是下面我们讲解的是一个很基础的神经网络，因为我们只是为了通过下面这个实例来为大家解释如何使用tensorflow2.0这个框架。
Geeksongs·2020-06-24 09:00

tensorflow2.0中tf.keras的用法

tensorflow2.0tensorflow和keras及tf.keras的区别API：API，全称ApplicationProgrammingInterface，即应用程序编程接口。API是一些预定义函数，目的是用来提供应用程序与开发人员基于某软件或者硬件得以访问一组例程的能力，并且无需访问源码或无需理解内部工作机制细节。tensorflow是Google开源的基于数据流图的机器学习框架；Ke
部落脚男·2020-06-24 08:41

tensorflow2.0概述

文章目录前言tensorflowsummary简介全景图training阶段develpment部分tensorflow扩展工具tensorboard（模型训练驾驶舱）XLA机器学习的工作全景前言通过这一节，了解tensorflow可以做什么，遇到一个问题能够判断tensorflow有什么现成的库，最后需要明白自己要学什么，不要一窝蜂地都学，那样没啥效果。我们要知道哪些内容需要理解并熟练掌握，哪些
今天又是充满希望的一天·2020-06-24 06:52

Windows10下Tensorflow2.0 安装及环境配置教程

准备事项下载安装Anaconda下载安装Pycharm下载CUDA10.0下载CUDNN重新安装NVIDIA最新驱动创建Conda环境，并安装tensorflow2.0配置Pycharm，将刚建立的环境应用在
肉食动物刘小胖·2020-06-24 06:33

TensorFlow2.0环境下TensorBoard数据流可视化模块使用

虽然现在自己的TensorFlow版本是2.1的，但是感觉之前1.x中数据流可视化的功能还是很不错的，下面记录以下在TensorFlow2.0环境下tensorboard数据流可视化的使用。
小白1113·2020-06-24 05:46

tensorflow2.0 单输入 通过不同的神经元 多输出

一，前言有这么个需求，输入一张图，返回多个特征。比如输入一个数字，返回他的数字意义和字符颜色。这两个特征可以使用不同的训练参数。二，代码部分代码。线性。适合获取操作值,比如弄个赛车游戏，给一张图像训练他的油门值和左右值。importtensorflowastfimportnumpyasnpimportscipyassp#importskimageasio#importmatplotlibasplt
千年奇葩·2020-06-24 03:52

tensorflow2.0 单网络输出多个结果

单网络多输出，实际上就是最后一层多输出节点为2h1=tf.keras.layers.Conv2D(24,5,strides=2,padding="same",activation='relu')(tf.keras.Input(shape=(28,28,1)))h1=tf.keras.layers.MaxPool2D(2,strides=2)(h1)h1=tf.keras.layers.Conv2D
千年奇葩·2020-06-24 03:52

Python TensorFlow2.0 cifar100 cnn vgg13

cifar100,vgg13importtensorflowastffromtensorflow.kerasimportlayers,optimizers,datasets,Sequentialimportosos.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'tf.random.set_seed(2345)conv_layers=[#5unitsofconv+maxpoo
leiguxing·2020-06-24 03:55

Mac OS系统利用anaconda通过pip安装TensorFlow 2.0

1.为TensorFlow2.0创建新的conda环境condacreate-ntensorflow-2.0python=3.62.激活这个环境sourceactivatetensorflow-2.03
jngwe·2020-06-23 23:40

卸载tensorflow2.0 重装1.x版本

由于无法使用placeholder并且解决方法太少，博主是tensorflow小白那种。所以重新降级到1.x好了。。pip3list看到有几个tensorflow相关的：tensorlfow-gputensorboardtensorflow-estimator一个一个卸载pip3uninstalltensorflow-gpupip3uninstalltensorflow-estimatorpip3
木子若鱼·2020-06-23 20:20

TensorFlow2.0 Guide官方教程 学习笔记18 -'Distributed training with TensorFlow'

本笔记参照TensorFlow官方教程，主要是对‘DistributedtrainingwithTensorFlow’教程内容翻译和内容结构编排，原文链接：DistributedtrainingwithTensorFlow目录一、概览二、策略类型2.1镜像策略（MirroredStrategy）2.2中心存储策略（CentralStorageStrategy）2.3多工作器镜像策略（MultiWo
黄水生·2020-06-23 20:47

Tensorflow2.0入门教程21:RNN模型结构及搭建

循环神经网络循环神经网络（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。常用模型结构定义循环神经网络层APISimpleRNN、LSTM、GRUimporttensorflowastf1.SimpleRNNVanillaRNNtf.keras.layers.SimpleRNNRNN主要参数说明：units：RNN
itluojie·2020-06-23 20:15

Tensorflow2.0入门教程10：tf.data.Dataset使用介绍

很多时候，我们希望使用自己的数据集来训练模型。然而，面对一堆格式不一的原始数据文件，将其预处理并读入程序的过程往往十分繁琐，甚至比模型的设计还要耗费精力。比如，为了读入一批图像文件，我们可能需要纠结于python的各种图像处理包（比如pillow），自己设计Batch的生成方式，最后还可能在运行的效率上不尽如人意。为此，TensorFlow提供了tf.data这一模块，包括了一套灵活的数据集构建A
itluojie·2020-06-23 20:15

Tensorflow2.0入门教程19：模型的保存与恢复

一、模型保存：1.保存模型参数2.保存整个模型回调函数保存手动保存1.回调函数：tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint训练期间保存模型（以checkpoints形式保存）,Checkpoint是一个二进制文件，它保存了权重、偏置项、梯度以及其他所有的变量的取值，扩展名为.ckptkeras.callbacks.ModelCheckpoint(filepath,moni
itluojie·2020-06-23 19:44

Tensorflow2.0入门教程18：模型调参之动态改变学习率

学习率衰减：加快学习算法的一个办法就是随时间慢慢减少学习率,我们将之称为学习率衰减(learningratedecay)，在训练过程中，我们可以根据训练的结果对学习率做出改变。importcv2importosimporttensorflowastfimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltpath='flower_photos/'读取数据集图片并添加标
itluojie·2020-06-23 19:44

Tensorflow2.0入门教程16:使用经典CNN网络进行迁移学习和微调

Keras中预定义的经典卷积神经网络结构，如：XceptionVGG16VGG19ResNet,ResNetV2InceptionV3InceptionResNetV2MobileNetMobileNetV2DenseNetNASNet下载预训练模型：tf.keras.applicationstf.keras.applications中有一些预定义好的经典卷积神经网络结构，如VGG16、VGG19
itluojie·2020-06-23 19:44

Tensorflow2.0入门教程22:RNN网络实现文本分类

RNN实现文本分类importtensorflowastf下载数据集imdb=tf.keras.datasets.imdb(train_x,train_y),(test_x,test_y)=imdb.load_data(num_words=10000)Downloadingdatafromhttps://storage.googleapis.com/tensorflow/tf-keras-data
itluojie·2020-06-23 19:44

Tensorflow2.0入门教程20：Tensorboard可视化

使用keras回调函数tf.keras.callbacks.TensorBoard参数说明：log_dir:保存TensorBoard要解析的日志文件的目录的路径。histogram_freq:频率（在epoch中），计算模型层的激活和权重直方图。如果设置为0，则不会计算直方图。必须为直方图可视化指定验证数据（或拆分）。write_graph:是否在TensorBoard中可视化图像。当write
itluojie·2020-06-23 19:44

Tensorflow2.0入门教程12：自定义循环训练模型

自动求导机制在机器学习中，梯度下降时候需要计算函数的导数，TensorFlow提供了强大的自动求导机制来计算导数,使用tf.GradientTape()自动求导；tf.Variable():定义变量，变量同样具有形状、类型和值三种属性。使用变量需要有一个初始化过程，可以通过在tf.Variable()中指定initial_value参数来指定初始值；变量与普通张量的一个重要区别是其默认能够被Ten
itluojie·2020-06-23 19:43

Tensorflow2.0入门教程15：CNN网络添加BN层

BN(BatchNormalization)层的作用：1，加速收敛；2，控制过拟合，可以少用Dropout或者不用Dropout；3，降低网络对初始化权重的不敏感；4，允许使用比较大的学习率。解决梯度消失与梯度爆炸的问题1，网络中训练以batch_size为最小单位不断迭代，新的batch_size进入网络，就会产生新的γ与β，在BN层中，有总图片/batch_size组γ与β被保存。2，图像卷积
itluojie·2020-06-23 19:43

Tensorflow2.0入门教程9：TensorFlow Datasets 数据集载入

两种方法1.tensorflow_datasets包载入https://tensorflow.google.cn/datasets/overview2.tf.keras.datasets载入一、tensorflow_datasets载入数据集安装包pipinstalltensorflow_datasets导入包importtensorflowastfimporttensorflow_dataset
itluojie·2020-06-23 19:43

Tensorflow2.0入门教程13：自定义层、损失函数和评估指标

如果现有的这些层无法满足我的要求，我需要定义自己的层怎么办？我们不仅可以继承tf.keras.Model编写自己的模型类，也可以继承tf.keras.layers.Layer编写自己的层。自定义层自定义层需要继承tf.keras.layers.Layer类，并重写init、build和call三个方法，如下所示：importtensorflowastfclassMyLayer(tf.keras.l
itluojie·2020-06-23 19:43

Tensorflow2.0入门教程7：Keras模型类搭建神经网络模型

Keras模型以类的形式呈现，我们可以通过继承tf.keras.Model这个Python类来定义自己的模型。在继承类中，我们需要重写init()（构造函数，初始化）和call(input)（模型调用）两个方法，同时也可以根据需要增加自定义的方法。当模型比较复杂时，推荐使用这种方法搭建网络。定义模型一般结构classMyModel(tf.keras.Model):def__init__(self)
itluojie·2020-06-23 19:43

tensorflow2.0入门（1）：GPU版环境搭建Win10+Cuda10+cudnn7.6.3

前言TensorFlow2.0今年上半年发布后，目前学习资料逐渐多起来了，是一个入手的好时段。
1024程序开发者社区·2020-06-23 17:01

tensorflow2.0入门（3）：softmax多分类、参数选择和过拟合

1、softmax多分类模型使用FashionMNIST数据集，构建多分类模型，（1）FashionMNIST数据集包含10个类别中的70,000个灰度图像。fromtensorflowimportkeras使用60,000张图像来训练网络和10,000张图像，以评估网络学习图像分类的准确程度。展示一张图片：importmatplotlib.pyplotasplt对图像数据进行归一化：train_
1024程序开发者社区·2020-06-23 17:01

一图看懂TensorFlow2.0系列（一） TensorFlow1.0和TensorFlow2.0究竟有什么区别？

最近集中精力把B站的课程：Google工程师亲授TensorFlow2.0给听完了，是一个大佬讲的课，大佬叫什么正十七来着，我强烈建议大家听一听，可以说是思路清晰，准备充足，代码强悍，深入浅出。。
Jamie_Wu·2020-06-23 17:17

使用TensorFlow2.0集成的keras实现CNN人脸识别

本文在python环境下通过TensorFlow2.0集成的keras进行人脸识别。相对于之前通过TensorFlow自己实现cnn会方便很多。
iamfrankjie·2020-06-23 17:16

第三篇，安装Tensorflow2.0

文章目录写在前面STEP.1Anaconda的使用STEP.2安装Tensorflow2.0结束写在前面上一篇文章（搭建机器学习基础环境）中，讲解了在新安装的Ubuntu系统下，如何安装Nvidia机器学习环境这篇文章主要讲解如何更好的安装
huanghyw·2020-06-23 15:55

Tensorflow2.0学习(一):入门介绍篇

文章目录一、Tensorflow2.0与Tensorflow1.X中的helloWorld二、TF2.0中使用变量Variables三、TF2.0中的一些基础操作3.1赋值3.2测试乘法和加法3.3TF2.0
hjxu2016·2020-06-23 14:06

【人工智能笔记】第十二节 Tensorflow 2.0 实现指针仪表方向纠正及指针识别（下）

相关资料：【人工智能笔记】第十节Tensorflow2.0实现指针仪表方向纠正及指针识别（上）【人工智能笔记】第十一节Tensorflow2.0实现指针仪表方向纠正及指针识别（中）这一节，会介绍如何使用现实素材继续训练模型
PPHT-H·2020-06-23 14:09

Tensorflow2.0学习笔记------模型保存和加载

前文已经比较详细的介绍了tf2.0构建网络的几种方式，当模型可以训练起来之后，可持久化就是下一个目标，保存和加载模型是不可或缺的部分。Step1：构建一个网络结构用于测试importtensorflowastffromtensorflow.kerasimportlayersimportnumpyasnpmodel=tf.keras.Sequential()model.add(layers.Dens
Forizon·2020-06-23 14:29

tf.GradientTape详解：梯度求解利器

/python/eager/backprop.py文件中，从文件路径也可以大概看出，GradientTape是eager模式下计算梯度用的，而eager模式（eager模式的具体介绍请参考文末链接）是TensorFlow2.0
AI人工智能与大数据·2020-06-23 11:13

tensorflow2.0处理图像数据

环境：tensorflow2.0.0rc1目的：处理图像数据，构建简单的分类器。数据：root/train文件夹下有两个类别对应的图像文件夹，分别为ants和bees。实现：通过tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator构建生成器tf.data.Dataset#-*-coding:utf-8-*-importtensorflowastffromt
grllery·2020-06-23 11:19

将高版本py与tensorflow改变成低版本python以安装低版本tensorflow

之前装不了1.4只能装1.14什么的而且装到一半还会报错，如果直接pip的话又只能默认装tensorflow2.0，好多代码都跑不起来，很烦。
树顶上的橙子·2020-06-23 11:58

TensorFlow2.0的动态图和静态图切换 part 2

TensorFlow2.0的动态图和静态图切换part2在part1中，我们学习了如何使用tf.function将python函数转换成tf的静态图，也学习了转换时创建一个状态(tf.Variable)
gaussrieman123·2020-06-23 09:18

TensorFlow2.0系列教程集合版（附PDF下载）

文章来源于机器学习算法与Python实战，作者奥辰TensorFlow2.0（1）：基本数据结构——张量TensorFlow2.0（2）：数学运算TensorFlow2.0（3）：张量排序、最大最小值TensorFlow2.0
风度78·2020-06-23 07:33

Tensorflow2.0数据集的加载,测试,实战

1.tensorflow.keras.datasets1.1.常用数据集bostonhousing（波士顿的房价）Bostonhousingpriceregressiondataset.mnist/fashionmnist（手写数字）MNIST/Fashion-MNISTdataset.cifar10/100（小型的图片识别数据集）smallimagesclassificationdataset.
越奋斗，越幸运·2020-06-23 07:30

win10 + cuda10.2+tensorflow2.0 :cudart64_100.dll not found

cudart64_100.dllnotfound新安装tensorflow2.0，从vs2019到cuda、cudnn，都是重新安装，真是脑壳疼。
dz4543·2020-06-23 05:05
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