tensorflow2.0

tensorflow1.0到tensorflow2.0的跨度也太大了吧。怎么解决更新以后很多程序不能用问题

tensorflow1.0到tensorflow2.0的跨度也太大了吧，各种出现AttributeError:module‘tensorflow’hasnoattribute‘placeholder’AttributeError
Mezikov·2020-06-22 01:07

Tensorflow2.0实例化 Model 的两种方式

1、在“函数式API”中，从“输入层”开始，当前层的输入层是前一层的输出层，最后用输入层和输出层创建模型:inputs=tf.keras.Input(shape=(28,28,1))x=Conv2D(32,3,activation='relu')(inputs)x=Flatten()(x)x=Dense(128,activation='relu')(x)outputs=Dense(10,activ
IT_BOY__·2020-06-21 22:25

TensorFlow 2.0.0（TensorFlow1.xx也可以用）+ Kears 测试、入门例程 (摄氏度-华氏度转换 )

系统：win10环境：Anaconda+Spyder+python3.7安装：tensorflow2.0测试有如下输出，证明TensorFlow配置好GPU了，就可以正常使用。
一念逍遥、·2020-06-21 21:51

tensorflow2.0实现鸢尾花数据集的分类(2)——神经网络搭建

接我的上一篇博客:tensorflow2.0实现鸢尾花数据集的分类(1)——鸢尾花数据的读入(详解)1.我们先说说，机器学习问题的一般流程：1.数据准备阶段数据集读入数据集清洗(本次没有涉及)数据标准化
Ryan Huang·2020-06-21 21:14

Tensorflow2.0 keras MobileNetV2 代码实现

目录迁移学习自编程序BlockDepthwiseSeparableblockKerasMobileNetV2复现参考网络介绍请参看：博文keras搭建深度学习模型的若干方法：博文直接上网络结构迁移学习依旧看看标准答案importtensorflowastffromtensorflowimportkerasbase_model=keras.applications.MobileNetV2(weigh
老光头_ME2CS·2020-06-21 20:02

Tensorflow2.0 keras MobileNet 代码实现

目录迁移学习自编程序BlockNetwork参考网络介绍请参看：博文keras搭建深度学习模型的若干方法：博文直接上网络结构迁移学习依旧看看标准答案importtensorflowastffromtensorflowimportkerasbase_model=keras.applications.MobileNet(weights='imagenet')base_model.summary()自编
老光头_ME2CS·2020-06-21 20:02

Tensorflow2.0 keras ResNet18 34 50 101 152系列 代码实现

模型介绍参看：博文可以看出ResNet系列最多层数达到了152层，但是基本结构可以分为四个模块，即特征层分别为64，128，256，512的卷积层block；每个卷积层block中如上图，由两组卷积层由两层卷积核大小为3x3组成，每一层采取了标准化（normalization）处理，激活函数是relu，第二个relu在残差处理后进行；但是根据不同深度，每个卷积层模块的block数量存在差异，可以分
老光头_ME2CS·2020-06-21 20:02

Tensorflow2.0 keras DenseNet121 系列 代码实现

目录迁移学习Denseblock结构剖析自编代码导入各种库卷积组（1x1+3x3）DenseBlockTransitionBlock构建DenseNet121网络参考网络介绍请参看：博文keras搭建深度学习模型的若干方法：博文迁移学习importtensorflowastffromtensorflowimportkerasbase_model=keras.applications.DenseNe
老光头_ME2CS·2020-06-21 20:02

Tensorflow2.0 迁移学习 Fine tune 模型库Tensorflow Hub

参考Tensorflow官网的图像迁移学习的训练内容，使用预训练的CNN进行迁移学习。目录模型库TensorflowHubTensorflow.keras.application迁移学习的步骤使用TFHub进行迁移学习使用Tensorflow.keras.application进行迁移学习预处理创建迁移基础模型Finetuning模型库TensorflowHub一个有大量完成训练的经典网络库。如下
老光头_ME2CS·2020-06-21 20:01

Tensorflow2.0 自定义图像数据集 读取加速 tf.data.Dataset.cache (二)

接上一篇Tensorflow2.0tf.data.Dataset.from_tensor_slices自定义图像数据集(一)。这里对比pipeline、cache(缓存)和.cache(filename=’./cache.tf-data’)方法建立缓存文件这里写目录标题Tensorflowpipeline性能cache(缓存)性能缓存文件性能前两个epoch读取速度对比参考Tensorflowpi
老光头_ME2CS·2020-06-21 20:01

Tensorflow2.0 tf.data.Dataset.from_tensor_slices 自定义图像数据集 (一)

要利用Tensorflow或者Pytorch实现深度学习过程的第一步就是图像数据集的加载。这里写目录标题Tensorflow图像数据集加载图片路径和标签读取图像预处理创建TensorflowDataset对象方案一（不推荐）方案二（推荐）Dataset对象的预处理输入网络读取.npy文件Pytorch参考Tensorflow图像数据集加载从tf.keras.util下载五类花数据集合data_di
老光头_ME2CS·2020-06-21 20:01

RNN情感分类及Tensorflow2.0实现

下面介绍基于RNN的情感分类的例子并给出tensorflow2.0的具体实现，主要还是对于官方文档的理解，并在其中加入了自己的一些感悟。
Forlogen·2020-06-21 20:57

TensorFlow2.0搭建神经网络最简单的入门

根据北大TensorFlow2.0笔记的内容，总结搭建神经网络的六步法以鸢尾花数据集实例来进行模型的搭建importtensorflowastffromsklearnimportdatasetsimportnumpyasnp
Healer__·2020-06-21 20:59

30天干掉tensorflow2.0-day15 AutoGraph和tf.Module

TensorFlow2.0主要使用的是动态计算图和Autograph。动态计算图易于调试，编码效率较高，但执行效率偏低。静态计算图执行效率很高，但较难调试。
Elenstone·2020-06-21 19:40

利用Anaconda安装TensorFlow2.0的CPU和GPU版本

目录0前言1准备2Tensorflow2.0CPU版本安装2.1新建虚拟环境2.2安装Tensorflow2.0CPU版本2.3验证Tensorflow2.0CPU版本3tensorflow3.0GPU版本安装3.1Anaconda创建虚拟环境3.2安装tensorflow2.0GPU版本的NVINDA驱动3.3安装tensorflow2.0GPU版本3.4验证安装0前言2019年10月Tenso
Elenstone·2020-06-21 19:40

30天干掉tensorflow2.0-day14 AutoGraph的机制原理

TensorFlow2.0主要使用的是动态计算图和Autograph。动态计算图易于调试，编码效率较高，但执行效率偏低。静态计算图执行效率很高，但较难调试。
Elenstone·2020-06-21 19:09

[Python人工智能] 一.TensorFlow环境搭建及神经网络入门

第一篇文章主要讲解神经网络基础概念，同时讲解TensorFlow2.0的安装过程及基础用法，主要结合作者之前的博客和"莫烦大神"的视频介绍，后面随着深入会讲解具体的项目及应用。
Eastmount·2020-06-21 19:42

[Python人工智能] 三.TensorFlow基础之Session、变量、传入值和激励函数

基础性文章，希望对您有所帮助，如果文章中存在错误或不足之处，还请海涵~文章最初想以TensorFlow2.0撰写，
Eastmount·2020-06-21 19:42

TensorFlow2.0如何导入数据集？

fromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_datamnist=input_data.read_data_sets("MNIST_data/",one_hot=True)但是在新版本（tensorflow2.0
Doyle_·2020-06-21 19:46

TensorFlow2.0 系列开篇： Windows下GPU版本详细安装教程

点击上方“Datawhale”，选择“星标”公众号第一时间获取价值内容【导读】今年三月谷歌在TensorFlow开发者峰会上宣布TensorFlow2.0Alpha版本（内部测试版）之后，TensorFlow2.0Beta版本（公开测试版本）已经发布。TF2.0相比于1.x版本默认使用Keras、EagerExecution、支持跨平台、简化了API等。这次更新使得TF2.0更加的接近PyTorc
Datawhale·2020-06-21 19:58

tensorflow2.0(简介)

tensorflow简介一、tensorflow是什么采用数据流图，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，越来越通用–只要能描述为数据流图就可以用tensorflow解决二、数据流图数据流图用“结点”（nodes）和“线”(edges)的有向图来描述数学计算。“节点”一般用来表示施加的数学操作，但也可以表示数据输入（feedin）的起点/输出（pushout）的终点，
Bob drudgery·2020-06-21 17:32

深度学习——tensorflow2.0使用fine-tune实现CNN中的retnet50模型

importmatplotlibasmplimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportosimportpandasaspdimportsklearnimportsysimporttensorflowastfimporttimefromtensorflowimportkerasfromPILimportImage%matplotlibinline
BingLZg·2020-06-21 17:20

TensorFlow2.0：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
敲键盘的大蚂蚁·2020-06-21 17:13

TensorFlow2.0 中 GradientTape()函数详解

TensorFlow2.0中GradientTape()函数详解一、函数tf.GradientTape(persistent=False,watch_accessed_variables=True)二、
敲键盘的大蚂蚁·2020-06-21 17:13

深度学习中数据加载(tensorflow2.0为例)

因此本次blog将结合tensorflow2.0中数据加载部分官方文档讲述如何加载我们自己标注的数据和标签。
Alienge·2020-06-21 16:29

混淆矩阵tf.math.confusion_matrix

日萌社人工智能AI：KerasPyTorchMXNetTensorFlowPaddlePaddle深度学习实战（不定时更新）tensorflow2.0画出model网络模型的拓扑图tensorflow2.0
あずにゃん·2020-06-21 15:45

深度学习笔记-----基于TensorFlow2.2.0代码练习（第一课）

写在正文之前：这篇紧接着上一篇的博文https://blog.csdn.net/zdswyh123/article/details/106178597主要写的是TensorFlow2.0的代码练习，跟随着
zdswyh123·2020-06-21 15:57

tensorflow2.0版本中输出常量变量

在tensorflow2.0以前的版本中我们知道要输出需要调用Session模块importtensorflowastfdata1=tf.constant(2)data2=tf.Variable(10,
yuan_xiangjun·2020-06-21 15:43

升级Tensorflow 1.x到Tensorflow 2.0

TensorFlow2.0包含许多API更改，例如重新排序参数，重命名符号以及更改参数的默认值。手动执行所有这些修改将很乏味并且容易出错。
北京杨·2020-06-21 14:46

linux卸载旧版CUDA跟安装的驱动并安装新版CUDA跟cudnn安装

随着新的TensorFlow2.0版和Pytorch1.3版的发布，我们用于深度学习的机器也需要将运行环境更新到最新版本了，尤其是还在使用CUDA8.0的话。
yangdashi888·2020-06-21 14:45

官方钦定TensorFlow2.0要改这个API，用户吐槽：全世界都是keras

郭一璞发自凹非寺量子位报道|公众号QbitAI前不久，Keras的爸爸FrançoisChollet在GitHub上发起了一个提议：咱们把tf.train和tf.keras.optimizers合并了吧。具体详情如下：Keras有自己的一系列优化器在tf.keras.optimizers里，TensorFlow也有自己的一系列优化器在tf.train里。我们准备把它们合并成一组优化器，主要基于现有
量子位·2020-06-21 14:35

TensorFlow 2.0和PyTorch谁更好？大牛们争了好几天

TensorFlow2.0和PyTorch谁更好这个问题，大牛们可是争论了好几天。究竟国外的大牛如何看待这个问题？和大家平常的观点有何不同？量子位挑选机器学习界KOL精彩观点，带你一文尽览。
量子位·2020-06-21 14:34

如何 30 天吃掉 TensorFlow2.0 ？

一，Tensorflow2还是Pytorch?先说结论:如果是工程师，应该优先选TensorFlow2.如果是学生或者研究人员，应该优先选择Pytorch.如果时间足够，最好Tensorflow2和Pytorch都要学习掌握。理由如下：1，在工业界最重要的是模型落地，目前国内的几乎所有互联网企业都支持TensorFlow模型的在线部署。并且TensorFlow高可用，而工业界也更加注重的是模型的高
算法channel·2020-06-21 14:43

tensorflow2.0自制神经网络数据集及预测结果（混淆矩阵）可视化

写在开头：现在网上的资料对测试数据集的混淆矩阵可视化大都基于MNIST、CAIFR等标准数据集来绘制，如果想把自己制作的数据集的预测结果可视化，如何做？本文为你提供一种解决方案。上篇博文我们写了自制数据集的制作、训练、可视化流程。本篇博文在此基础上将测试集的预测结果可视化，让我们直观的观察哪些数据预测正确，哪些数据预测错误。数据集的制作流程及代码在上篇博文中已有详细介绍，本次不作为解释重点，重点解
为人名日益增长的美好生活需要读书·2020-06-21 14:49

Tensorflow2.0以下版本（不含）的框架（tf.contrib）

在使用TF2.0时，出现报错ModuleNotFound:Nomodulenamed'tensorflow.contrib原来，TensorFlow2.0中所有tf.contrib被弃用。
一匹老帅·2020-06-21 13:21

tensorflow2.0复现resnetv1，v2

1.导入的包importtensorflowastffromtensorflowimportkerasfromtensorflow.keras.layersimportConv2D,BatchNormalization,Activation,Dense2.resnetv1和resnetv2的区别我认为v1，和v2的基本区别在于v1是Conv->BN->Activation而v2是BN->Activ
过去的时候·2020-06-21 13:46

Tensorflow2.0版本，神经网络简单示例

废话不多说，直接看效果，效果图是我用工具ScreenToGif处理后的结果，实际动作偏慢些。效果示例]附上源码及介绍：importtensorflowastfimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#如果想在jupyter跑，请加上%matplotlibatuo#记录损失，这里我没用上，有兴趣可以自己输出损失曲线classHistory(tf.kera
Rong-Song·2020-06-21 13:15

tensorflow2.0入门实例二（数据的预处理）

  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·2020-06-21 13:29

深度学习基础2: tensorflow 2.0 VS 1.x

目录tensorflow2.0架构Tensorflow2.0—简化的模型开发流程Tensorflow2.0—强大的跨平台能力Tensorflow2.0—强大的研究实验Tensorflow1.x与Tensorflow2.0Tensorflow-keras
MyShrimp·2020-06-21 13:18

Tensorflow2.0—深度残差网络ResNet的结构分析与ResNet18编程实现

ResNet网络结构分析ResNet18编程实现(采用CIFAR100数据集)一.ResNet网络结构分析：本文以ResNet18为例，分析深度残差网络的内部结构，所有的ResNet网络均先由BasicBlock串接成ResBlock，随后ResBlock再串接成各种各样的ResNet网络。因此首先阐述什么BasicBlock，然后说明什么是ResBlock，最后讲述一个完整的ResNet网络结构
根号九等于三·2020-06-21 12:42

资源|最新Google TensorFlow 2.0 实操教程分享

点击上方“AI算法与图像处理”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达转载自：AI遇见机器学习一、资源简介今天给大家分享的是一份来自IJCAI2019上的一个TensorFlow2.0实操教程，
weixin_38754361·2020-06-21 12:00

推荐TensorFlow2.0的样例代码下载

TensorFlow推出2.0版本后，TF2.0相比于1.x版本默认使用Keras、EagerExecution、支持跨平台、简化了API等。这次更新使得TF2.0更加的接近PyTorch，一系列烦人的概念将一去不复返。本文推荐一位大神写的TF2.0的样例代码，推荐参考。Github地址（32000+star）：https://github.com/aymericdamien/TensorFlow
悄悄的努力·2020-06-21 12:57

tensorflow2.0快速安装教程

tensorflow2.0快速安装教程tensorflow融合了keras使用更方便了。直接上干货。
tv3527·2020-06-21 12:20

Tensorflow2.0 加载和保存模型常用方法

Tensorflow2.0加载和保存模型常用方法定义一个模型#建立一个简单的模型model=tf.keras.models.Sequential([keras.layers.Dense(512,activation
韵~~~·2020-06-21 12:45

自己的数据：Tensorflow2.0预处理数据，Keras作为模型，Tensorflow多GPU运行，Tensorflow如何加速提高利用率

Tensorflow2.0开始，开始全面配合keras，包括模型的搭建，还是模型的训练都是用keras，不过是更加鼓励的tf.keras,包括模型的搭建等等都是tf.keras.借着贵司的项目，我将使用
阿猫的自拍·2020-06-21 12:30

TensorFlow从1到2（一）续讲从锅炉工到AI专家

不料，经过一段头脑体操一般的勤学苦练，发现使用Swift做开发，不仅要学习Swift，还要学习Swift2、Swift3、Swift4...后来我发现，这个段子很有普遍性，并非仅仅苹果如此，今天的TensorFlow2.0
weixin_33908217·2020-06-21 11:46

TensorFlow从1到2（十三）图片风格迁移

今天在TensorFlow2.0的帮助，和新算法思想的优化下，实现同样功能的代码量大幅减少，结构也越发清晰。所以今天就来讲讲这个话题。
weixin_33795806·2020-06-21 10:48

TensorFlow2.0 Keras CNN识别Mnist数据集

代码如下：importosimporttensorflowastffromtensorflow.keras.datasetsimportmnistfromtensorflow.keras.utilsimportto_categoricalimportnumpyasnpE:\Anaconda3\envs\dl\lib\site-packages\tensorflow\python\framework
_Zephyrus_·2020-06-21 09:52

Tensorflow2.0学习（一）

今天学习一下Tensorflow2.0的基础核心库，@tf.function，可以方便的将动态图的语言，变成静态图，在某种程度上进行计算加速TensorFlowLiteTensorFlow.JSTensorFlowExtended
成都-Python开发-王帅·2020-06-21 08:23

TensorFlow 2.0给我们带来了什么？

点击上方“AI公园”，关注公众号，选择加“星标“或“置顶”作者：TensorFlow编译：ronghuaiyang导读TensorFlow2.0将聚焦于易用性，Keras成为了推荐的模型构建API，还有大家可能更加关心的
ronghuaiyang·2020-06-21 08:57
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