tensorflow2.0

TensorFlow2.0入门到进阶2.4 —— 归一化实现

归一化有多种，最常用的就是最大最小值和正态分布归一化，下面将介绍如何利用sklearn来实现数据归一化。#x=(x-u)/std符合正态分布fromsklearn.preprocessingimportStandardScaler#之前x_train为np.int型，所以先转为float32scaler=StandardScaler()x_train_scaled=scaler.fit_trans
努力改掉拖延症的小白·2020-04-08 17:15

【tensorflow2.0】处理图片数据-cifar2分类

1、准备数据cifar2数据集为cifar10数据集的子集，只包括前两种类别airplane和automobile。训练集有airplane和automobile图片各5000张，测试集有airplane和automobile图片各1000张。cifar2任务的目标是训练一个模型来对飞机airplane和机动车automobile两种图片进行分类。我们准备的Cifar2数据集的文件结构如下所示。在
西西嘛呦·2020-04-06 19:00

配置Win10 Tensorflow2.0 GPU 环境

最近在写ReinforcementLearning相关的作业，要用到DeepQ-Learning的方法建立神经网络的时候打算用tensorflow，发现有CPU和GPU两个支持模式鉴于台式机有个1060，我寻思着不能浪费配置的时候发现这东西可真麻烦，特此记录流程，以备查询Step1安装Tensorflow参考官方文档2.0版本之后使用pip安装的时候只需要安装tensorflow即可，不需要指定t
Brickea·2020-04-06 18:03

【tensorflow2.0】处理结构化数据-titanic生存预测

1、准备数据importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimporttensorflowastffromtensorflow.kerasimportmodels,layersdftrain_raw=pd.read_csv('./data/titanic/train.csv')dftest_raw=pd.read_csv('.
西西嘛呦·2020-04-05 17:00

TensorFlow2.0入门2-1 猫狗分类实战和可视化隐藏层

目录猫狗分类数据处理下载数据集解压数据集确定路径打印数据名获取每种数据的数量数据集可视化引入头文件绘图设计训练模型引入头文件设计模型打印模型相关信息进行优化方法选择和一些超参数设置数据处理（利用ImageDataGenerator自动打标签）进行训练使用我们自己的图片进行验证可视化隐藏层绘制精度和损失曲线终止程序猫狗分类内容总结自吴恩达TensorFlow2.0
Veritaswhs·2020-03-29 10:16

Tensorflow2.0学习(六):猫狗大战1、制作与读取record数据

一、TFRecords数据介绍:TFRecords可以允许你讲任意的数据转换为TensorFlow所支持的格式，这种方法可以使TensorFlow的数据集更容易与网络应用架构相匹配。这种建议的方法就是使用TFRecords文件，TFRecords文件包含了[tf.train.Example协议内存块(protocolbuffer)](协议内存块包含了字段[Features]。你可以写一段代码获取你
hjxu2016·2020-03-28 14:39

module 'tensorflow' has no attribute 'ConfigProto'/'Session'解决方法

因为tensorflow2.0版本与之前版本有所更新，故将代码修改即可：#原config=tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True)config=tf.compat.v1
袁小丑·2020-03-26 10:00

C# TensorFlow 2 入门教程 - Eager Mode

TensorFlow2入门教程二、TensorFlow.NETAPI5.EagerMode5.1Eager模式说明EagerMode也叫做动态图模式，是TensorFlow1.4之后版本中最重要的新特征之一，也是TensorFlow2.0
pepure·2020-03-25 10:26

最漂亮的TensorFlow 2 教程及深度学习入门指南

机器学习&深度学习入门精选&Python&Tensorflow&Pytorch为大家推荐一份清华大神制作的非常棒的tensorflow2教程简单粗暴TensorFlow2.0或者https://tf.wiki
Mr_不想起床·2020-03-23 12:34

TensorFlow 2.0 神经网络超参调优 （英文翻译）

NeuralNetworksHyperparametertuningintensorflow2.0bySiDdhartha（原文链接）TensorFlow2.0神经网络超参调优（英文翻译）封面原文：Whenbuildingmachinelearningmodels
qiufeng1ye·2020-03-21 17:43

使用 TensorFlow2.0 实现线性回归

本文是笔者学习TensorFlow2.0（下文都写作TF2.0）的一篇笔记，使用的教材是《动手深度学习》（TF2.0版）。
程序员在深圳·2020-03-21 02:28

利用tensorflow2.0实现人脸识别（三）获取人脸数据

在上文的代码中修改只是增加存储选项importsysimportcv2defCatchPICFromVideo(path_name,window_name="GET_FACE",camera_idx=0,catch_pic_num=1000):cv2.namedWindow(window_name)#视频来源，可以来自一段已存好的视频，也可以直接来自USB摄像头cap=cv2.VideoCaptu
崖边丶·2020-03-16 13:48

利用tensorflow2.0实现人脸识别（二）识别人脸

从实时视频流中识别出人脸区域，从原理上看，其依然属于机器学习的领域之一，本质上与谷歌利用深度学习识别出猫没有什么区别。程序通过大量的人脸图片数据进行训练，利用数学算法建立建立可靠的人脸特征模型，如此即可识别出人脸。幸运的是，这些工作OpenCV已经帮我们做了，我们只需调用对应的API函数即可，先给出代码：importsysfromPILimportImagedefCatchUsbVideo(win
崖边丶·2020-03-16 13:23

Ray.tune官方文档

请注意，此示例取决于Tensorflow2.0。
hitting the road·2020-03-11 23:20

基于Tensorflow2.0和LSTM的文本多分类实战

来进行文本多分类的博客(https://blog.csdn.net/weixin_42608414/article/details/89856566),今天我将在google提供的Colabnotebook上使用tensorflow2.0
-派神-·2020-03-10 23:17

利用tensorflow2.0实现人脸识别（一）准备工作

所需软件tensorflow2.0cuda10.1.243cudnn10.1anaconda3pycharm注意环境是windows下载地址cudacudnnanacondapycharm注意版本要对应指cuda与cudnn安装教程百度云盘
崖边丶·2020-03-10 14:44

慕课网《Tensorflow2.0入门到进阶》课程代码无法收敛问题的解决方案

近日，B站学习慕课网的课程《Tensorflow2.0入门到进阶》，遇到一个问题，训练无法收敛，loss要不是变成nan，要不就越来越大。
晓文兄·2020-03-09 22:46

TensorFlow2.0 (1) wide and deep 模型多输入代码详解

前言、TensorFlow2.0的重点笔记，对一些细节掌握不牢固，写一下博文来挖掘自己的不足因为是纯手打，方便记忆，可能存在一些字节错误，敬请谅解一、wideanddeep1.引入资源库importmatplotlibasmpl
XMing666·2020-03-09 09:49

Tensorflow2.0实现对抗生成网络（GAN）

在这篇文章中，我们使用Tensorflow2.0来实现GAN，使用的数据集是手写数字数据集。
cofisher·2020-03-02 16:16

TensorFlow2.0 编程基础

TensorFlow2.0编程基础前言Tensor数据类型tf.constant()tensorflow中的shapeisinstance(a,tf.Tensor)||tf.is_tensor(b)||
你的大数据学长·2020-02-24 22:50

人工智能AI培训_Tensorflow 2.0保存和加载模型

人工智能AI培训_Tensorflow2.0保存和加载模型模型进度可以在训练期间和训练后保存。这意味着模型可以在它停止的地方继续，并避免长时间的训练。
Togogo_net·2020-02-21 21:31

Win10下安装TensorFlow

20190119首发于公众号，这次基于tensorflow2.0有修改。
OldWang-AI·2020-02-21 10:35

升级到Tensorflow 2.0 踩坑

升级到Tensorflow2.0踩坑https://blog.csdn.net/javastart/article/details/102525102Tensorflow2.0发布已经有一段时间了，各种基于新
风过 无痕·2020-02-20 23:00

基于tensorflow2.0和cifar100的VGG13网络训练

VGG是2014年ILSVRC图像分类竞赛的第二名，相比当年的冠军GoogleNet在可扩展性方面更胜一筹，此外，它也是从图像中提取特征的CNN首选算法，VGG的各种网络模型结构如下：今天代码的原型是基于VGG13，也就是上图的B类，可以看到它的参数量是很可观的。因为设备和时间问题，网络并没有训练完成，但是已经看到参数变化的效果。（毕竟VGG团队在最初训练时使用4块显卡并行计算还训练了2-3周，虽
赵代码·2020-02-10 22:00

tensorflow2.0与tensorflow1.0的性能区别介绍

从某种意义讲，tensorflow这个项目已经失败了，要不了几年以后，江湖上再无tensorflow因为tensorflow2.0和tensorflow1.0从本质上讲就是两个项目，1.0的静态图有他的优势
luoganttcc·2020-02-07 18:14

TensorFlow2.0矩阵与向量的加减乘实例

1、矩阵加法使用a=np.random.random((3,3))b=np.random.randint(0,9,(3,3))ad=tf.add(a,b)2、矩阵乘法注意#tensorflow使用矩阵乘法都必须使用相同类型的数据，否则报错。a=np.random.random((5,3))b=np.random.randint(0,9,(3,6))c=tf.tensordot(a.astype(n
缘高情定·2020-02-07 11:31

【转载】装完Anaconda python 3.7，想退回使用Anaconda python3.6方法]

安装完Anacondapython3.7，想退回使用Anacondapython3.6方法使用tensorflow2.0只能用python3.6啊，刚安好了python3.7，删了重装吧安装Anaconda5.2python3.6
晨箜·2020-02-06 09:45

tensorflow2.0保存和恢复模型3种方法

方法1：只保存模型的权重和偏置这种方法不会保存整个网络的结构，只是保存模型的权重和偏置，所以在后期恢复模型之前，必须手动创建和之前模型一模一样的模型，以保证权重和偏置的维度和保存之前的相同。tf.keras.model类中的save_weights方法和load_weights方法，参数解释我就直接搬运官网的内容了。save_weights(filepath,overwrite=True,save
李宜君·2020-02-03 16:56

使用TensorFlow2.0搭建DCGAN生成动漫头像（内含生成过程GIF图）

文章目录生成对抗网络介绍一、造假二、训练判别器三、训练生成器DCGAN介绍搭建DCGAN数据来源必要工作读取数据构建生成器构建判别器连接模型连接图片生成函数训练生成对抗网络介绍生成对抗网络可以简单地理解为用来造假的网络。其一般由两部分组成，生成器GGG(Generator)和判别器DDD(Discriminator)。最终目的为生成器GGG生成的图像无法让判别器DDD判别真伪；判别器DDD可以判别
YonminMa·2020-02-01 17:50

机器学习-Tensorflow之Tensor和Dataset学习

现在都是TensorFlow2.0版本了，其中的开发的API的变化非常非常大，很多都是不兼容的，非常
HappyPuppy·2020-01-28 17:00

tensorflow 2.0 深度学习（第七六部分 强化学习）

日萌社人工智能AI：KerasPyTorchMXNetTensorFlowPaddlePaddle深度学习实战（不定时更新）tensorflow2.0深度学习（第一部分part1）tensorflow2.0
あずにゃん·2020-01-27 10:22

TensorFlow2.0:张量的合并与分割实例

**一tf.concat()函数–合并**In[2]:a=tf.ones([4,35,8])In[3]:b=tf.ones([2,35,8])In[4]:c=tf.concat([a,b],axis=0)In[5]:c.shapeOut[5]:TensorShape([6,35,8])In[6]:a=tf.ones([4,32,8])In[7]:b=tf.ones([4,3,8])In[8]:c=
梅文化_2019·2020-01-19 15:15

手写数字识别——手动搭建全连接层

本文使用TensorFlow2.0手动搭建简单的全连接网络进行MNIST手写数据集的分类识别，逐步讲述实现过程，穿插TensorFlow2.0语法，文末给出完整的代码。废话少说，开始动手吧！
KenSporger·2020-01-17 19:00

《简单粗暴TensorFlow2.0》—学习笔记

文章目录基础安装和环境配置TensorFlow基础TensorFlow模型建立与训练模型（Model）与层（Layer）多层感知机（MLP）信息论机器学习中交叉熵的应用卷积神经网络（CNN）循环神经网络（RNN）深度强化学习（DRL）KerasPipeline*自定义层、损失函数和评估指标*TensorFlow常用模块tf.train.Checkpoint：变量的保存与恢复TensorBoard：
studyeboy·2020-01-15 17:56

Win10 极简安装 TensorFlow 2.0 GPU

不过好在去年下半年TensorFlow2.0终于出了，前段时间安装了并学习了下，感觉确实要简单了很多，可能是因为
ITryagain·2020-01-15 14:00

tensorflow2.0第5章 Tensorflow Estimator使用与tf1.0

本节课分为两部分，第一部分介绍tensorflow中estimator和特征列的API的使用，estimator是和keras平级的用于模型抽象的高级API，会使用泰坦尼克生存预测项目来详细的讲解特征抽取和estimator使用。学习完以上的基础知识后，在第二部分中会讲解tf1.0的知识点来方便大家对比2.0与1.0的区别。第一章到第五章是本门课程的基础内容,掌握了这5章就掌握了tensorflo
UVQQQQ·2020-01-14 17:00

回归问题浅析

由于tensorflow2.0版本的更新，很多以前版本上提到的图等概念都不再适用。为了跟上时代的步伐，顺便扎实一下深度学习的基础，从今天开始记录一下学习过程。
赵代码·2020-01-13 11:00

tensorflow2.0第4章 Tensorflow dataset使用

介绍Tensorflowdataset空间下API的使用，datasetAPI主要用于读取数据。本届课程通过在房价预测问题上的实战详细的介绍如何使用tf.dataset读取csv文件和tfrecord文件。tf.data在tensorflow中是用于处理数据的,主要用来读取数据,并在一些数据中做一些预处理,然后把数据塞给训练程序去进行训练.实战内容:Dataset基础API使用.Dataset读取
UVQQQQ·2020-01-09 20:00

如何用 Python 和 Tensorflow 2.0 神经网络分类表格数据？

以客户流失数据为例，看Tensorflow2.0版本如何帮助我们快速构建表格（结构化）数据的神经网络分类模型。变化表格数据，你应该并不陌生。
王树义·2020-01-07 15:17

tensorflow2.0第3章 Tensorflow基础API使用

接上一节课中使用高级抽象的APItf.keras搭建模型，本节课则介绍了基础的API来方便大家更加灵活的定义和使用模型。课程内容包括tensorflow基础数据类型、自定义模型和损失函数、自定义求导、tf.function、图结构等以及其在图像分类、房价预测上的实现。讲tensorflow基本的API，以及怎么结合tf.keras使用。tf基础API引入基础API；基础API与keras的集成（自
UVQQQQ·2020-01-06 10:00

使用Keras和TensorFlow Hub对电影评论进行文本分类 (tensorflow2.0官方教程翻译)

最全tensorflow2.0学习路线https://www.mashangxue123.com最新版本：https://www.mashangxue123.com/tensorflow/tf2-tutorials-keras-basic_text_classification_with_tfhub.html
马上学·2020-01-05 17:22

Tensorflow 2.0 快速入门 —— 引入Keras 自定义模型

上篇文章我们用线性回归的项目快速入门了Tensorflow2.0，本文我们继续深入研究，使用Keras搭建模型配合Tensorflow2.0解决线性回归和分类问题。
Hongtao洪滔·2020-01-05 10:09

使用升级脚本进行转换

使用升级脚本进行转换TensorFlow2.0包含许多API更改，比如重新排序参数、重命名符号和更改参数的默认值。手工执行所有这些修改将是乏味的，并且容易出错。
AnuoF·2020-01-04 02:57

训练您的第一个神经网络：基本分类Fashion MNIST(tensorflow2.0官方教程翻译)

最全tensorflow2.0学习路线https://www.mashangxue123.com最新版本：https://www.mashangxue123.com/tensorflow/tf2-tutorials-keras-basic_classification.html
马上学·2020-01-03 07:19

Win10 在 CUDA 10.1 下跑 TensorFlow 2.x

深度学习最热的两个框架是pytorch和tensorflow，pytorch最新版本是1.3，tensorflow最新版本为2.0，在win10下pytorch1.3要求的cuda最高版本是10.1，见下图：而tensorflow2.0
lly277365·2020-01-01 10:00

TensorFlow 2.0+Keras 防坑指南

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TensorFlow使用难度。
阿里云云栖号·2019-12-30 12:35

TensorFlow2.0教程-keras 函数api

TensorFlow2.0教程-keras函数api完整tensorflow2.0教程代码请看tensorflow2.0：中文教程tensorflow2_tutorials_chinese(欢迎star
Doit_·2019-12-25 07:05

利用Tensorflow2.0、softmax实现手写字体识别

参考链接项目采用Jupyternotebook编写importtensorflowastffromtensorflow.keras.datasetsimportmnistimportnumpyasnpfromsklearn.preprocessingimportStandardScalerprint(tf.__version__)2.0.0##加载数据60000条训练集10000条测试集(x_tr
BatFor、嘉豪·2019-12-24 15:14

TensorFlow2.0（12）：模型保存与序列化

注：本系列所有博客将持续更新并发布在github上，您可以通过github下载本系列所有文章笔记文件。模型训练好之后，我们就要想办法将其持久化保存下来，不然关机或者程序退出后模型就不复存在了。本文介绍两种持久化保存模型的方法：在介绍这两种方法之前，我们得先创建并训练好一个模型，还是以mnist手写数字识别数据集训练模型为例：In[1]:importtensorflowastffromtensorf
奥辰·2019-12-24 07:00

<深度学习>Tensorflow遇到的坑之一

module'tensorflow'hasnoattribute'random_normal'AttributeError:module'tensorflow'hasnoattribute'Session'查了很多，发现是tensorflow2.0
迷途小书童31·2019-12-19 11:00
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