tensorflow2.0

Keras 2.3.0 发布：支持TensorFlow 2.0

昨天，Keras团队宣布发布Keras2.3.0，这是第一个支持TensorFlow2.0的多后端Keras版本。这也是多后端Keras的最后一个主要版本。
study-linux·2019-09-28 19:49

TensorFlow下如何正确地加载数据集

看过tensorflow2.0官方文档，一定会遇到加载MNIST数据这部分官方文档告诉我们是下载input_data.py文件并且保存到我们的项目目录下面，启动Python解释器通过上面的两行代码来导入
星梦天国·2019-09-28 00:00

tensorflow2.0(2)-自定义Dense层以及训练过程

  之前展示了tensorflow2.0的一个初级的实用例子作为开始，对比1.x版本操作还是有好很多的。
copain_sir·2019-09-27 15:11

GitHub万星NLP资源大升级：实现Pytorch和TF深度互操作，集成32个最新预训练模型...

一方面，实现了TensorFlow2.0和PyTorch之间的深度互操作性。你可以在TPU上训练模型，然后再Pytorch上测试，最后通过TensorFlow部署。另一方面，也集成了超过32个经过1
QbitAl·2019-09-27 13:26

TensorFlow2.0（二）：数学运算

1基本运算：（+、-、*、/、//、%）¶基本运算中所有实例都以下面的张量a、b为例进行：In[1]:importtensorflowastfa=tf.random.uniform([2,3],minval=1,maxval=6,dtype=tf.int32)b=tf.random.uniform([2,3],minval=1,maxval=6,dtype=tf.int32)In[3]:aOut[
奥辰·2019-09-26 20:00

2019 google开发者大会 | tensorflow相关视频

google在今年9月10日的开发者大会上和tensorflow相关的演讲都在这里了文章目录1、机器学习简介【25min】2、TensorFlow主旨演讲：机器学习的现在和未来【20min】3、TensorFlow2.0
陶瑞同学·2019-09-26 17:27

经验拾忆（纯手工）=> Tensorflow2.0语法 - dataset数据封装+训测验切割（二）

训练集-测试集-验证集切割方法1：（借用三方sklearn库）因为sklearn的train_test_split只能切2份，所以我们需要切2次：fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitx_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(x,y,#x,y是原始数据test_size=0.2#test
Cython_lin·2019-09-23 06:19

经验拾忆（纯手工）=> Tensorflow2.0语法 - 张量&基本函数(一)

前言TF2.0是之前学习的内容，当时是写在了私有的YNote中，重写于SF。TF2.0-GPU安装教程传送门：https://segmentfault.com/a/11...之前接触过TF1,手动session机制，看着很是头疼。TF2.0不需要做这些TF2.0理解起来更容易（逐渐PythonicandNumpic）TF2.0后端采用keras接口(构建网络层)，更方便。TF2.0的keras接口
Cython_lin·2019-09-23 06:59

ElasticDL：蚂蚁金服开源基于 TensorFlow 的弹性分布式深度学习系统

基于TensorFlow2.0和Kubernetes
SOFAStack·2019-09-23 06:17

【AI算法推荐】：tensorflow2.0建模教程系列产品

【AI算法推荐】：tensorflow2.0建模教程系列产品【阅读推荐】在tensorflow2.0模型系列产品实例教程中，前四节人们用编码演译了：系列产品1：怎样用tf2.0开展自定层互联网的布置（add.weight
hu131525·2019-09-21 20:54

TensorFlow2.0（一）：基本数据结构——张量

1引言¶TensorFlow2.0版本已经发布，虽然不是正式版，但预览版都发布了，正式版还会远吗？
奥辰·2019-09-21 10:00

TensorFlow 2.0 模型：多层感知机

在上一篇文章里，简要介绍了TensorFlow2.0中建立模型类的方法。
狙击 妳吢·2019-09-20 21:29

tensorflow2.0学习

安装tensorflow1.安装virtualenvsudoeasy_installpip#如果还没有安装pipsudopipinstall--upgradevirtualenv2.创建单独环境whichpython3返回：/usr/local/bin/python3virtualenv-p/usr/local/bin/python3--no-site-packages~/tensorflow2c
云上听风·2019-09-18 17:33

深度学习——tensorflow2.0使用多GPU实现分布式自定义训练流程

importmatplotlibasmplimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinlineimportnumpyasnpimportsklearnimportpandasaspdimportosimportsysimporttimeimporttensorflowastffromtensorflowimportkerasprint(tf.__version
BingLZg·2019-09-16 18:54

深度学习——tensorflow2.0搭建文本分类模型

importmatplotlibasmplimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinlineimportnumpyasnpimportsklearnimportpandasaspdimportosimportsysimporttimeimporttensorflowastffromtensorflowimportkerasprint(tf.__version
BingLZg·2019-09-16 18:30

ElasticDL：蚂蚁金服开源基于 TensorFlow 的弹性分布式深度学习系统

1基于TensorFlow2.0和Kubernetes实现弹性深度学习这个基于EagerExecution模式的开源项目名为“
蚂蚁金服 SOFAStack·2019-09-16 17:37

深度学习——tensorflow2.0搭建分类和回归模型

1.环境安装步骤1：打开anacondaprompt步骤2：condacreate-ntf2-gpu-py3python=3.6.7anacondacondaactivatetf2-gpu-py3步骤3：python-mpipinstall--upgradepip步骤4：pipinstall-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simpletensorflow-g
BingLZg·2019-09-16 17:16

RNN文本生成-TensorFlow2.0实现

加载数据，这里可以使用自己的数据集#加载数据defget_data_from_file(train_file,batch_size,seq_size):withopen(train_file,encoding='utf-8')asf:text=f.read()text=text.split()#获取频繁词word_counts=Counter(text)#按key降序排列sorted_vocab=
Forlogen·2019-09-16 10:10

2019.09.15】基于TensorFlow2.0，使用Keras + mnist（手写数字） 数据集进行深度学习实战，数据归一化与不归一化结果对比

基于TensorFlow2.0，使用Keras+mnist数据集进行深度学习实战importpandasaspdimportnumpyasnpimporttensorflowastfimportmatplotlib.pyplotaspltfromtensorflow.kerasimportSequentialfromtensorflow.keras.layersimportFlatten
耳森Paulson·2019-09-14 19:52

【2019.09.14】基于TensorFlow2.0，使用Keras实现线性回归模型

介绍介绍损失函数loss*二分类问题:最后一层激活函数是sogmoid,损失函数是binart_crossentropy*多分类问题：最后一层激活函数是softmax,损失函数是categorical_crossentropy*多标签问题：最后一层激活函数是softmoid,损失函数是binary_crossentropy*回归问题：最后一层没有激活函数,损失函数是mse（均方差）优化器optim
耳森Paulson·2019-09-14 15:09

【2019.09.14】基于TensorFlow2.0，使用Keras + mnist（手写数字） 数据集进行深度学习实战

基于TensorFlow2.0，使用Keras+mnist（手写数字）数据集进行深度学习实战importpandasaspdimportnumpyasnpimporttensorflowastfimportmatplotlib.pyplotaspltfromtensorflow.kerasimportSequentialfromtensorflow.keras.layersimportFlatte
耳森Paulson·2019-09-14 02:38

【2019.09.13】基于TensorFlow2.0，使用Keras + fashion_mnist 数据集进行深度学习实战

基于TensorFlow2.0，使用Keras+fashion_mnist数据集进行深度学习实战人工智能、机器学习、深度学习的关系导入相关包importpandasaspdimportnumpyasnpimporttensorflowastfimportmatplotlib.pyplotaspltfromtensorflow.kerasimportSequentialfromtensorflow
耳森Paulson·2019-09-13 21:16

ElasticDL：首个基于 TensorFlow 实现弹性深度学习的开源系统

GoogleBrain成员MartinWicke此前在公开邮件中透露了TensorFlow2.0的规划，他提到EagerExecution将是2.0的核心功能。TensorFl
寒冰屋·2019-09-11 21:01

TensorFlow2.0:模型的保存与加载

**一、权重参数的保存与加载**network.save_weights('weights.ckpt')network.load_weights('weights.ckpt')权重参数的保存与加载可以针对任何模型，包括自定义的。但是在加载权重参数时，其模型的结构需要与原来的完全一致。importtensorflowastffromtensorflowimportkerasfromtensorflo
梅文化_2019·2019-09-11 09:11

TensorFlow2.0:自定义层与自定义网络

自定义层函数需要继承layers.Layer，自定义网络需要继承keras.Model。其内部需要定义两个函数：1、__init__初始化函数，内部需要定义构造形式；2、call函数，内部需要定义计算形式及返回值。#selfdeflayerclassMyDense(layers.Layer):#inheritlayers.Layerdef__init__(self,input_dim,output
梅文化_2019·2019-09-11 08:50

ElasticDL：蚂蚁金服开源基于TensorFlow的弹性分布式深度学习系统

一、基于TensorFlow2.0和Kubernetes实现弹性深度学习这个基于EagerExecution模式的开源项目名为
蚂蚁金服科技·2019-09-11 00:00

TensorFlow2.0:tensorboard使用

**一、tensorboard的安装**使用命令pipinstalltensorboard**二、使用方法**2.1、启动listener在项目所在的目录创建文件夹logs用于存放监听数据使用命令行中定位到项目所在的文件夹，并使用命令tensorboard--logdirlogs启用listener使用浏览器输入localhost:6006打开端口2.2、使用代码创建summarycurrent_
梅文化_2019·2019-09-10 14:03

版本升级：tensorflow2.0（自动程序版本变更脚本，tf网址，contrib)

注意事项：以前的网址是https://www.tensorflow.org/，现在fq都打不开！！现在新网址是https://tensorflow.google.cn/这个不fq都可以打开了，中文网站！将低版本tf代码自动升级为高版本以前使用的tf1.13版本，现在换成了tf2.0，以前程序用不了了，例如下图中背景色的代码都是无法读取的tf2.0更新了很多api，利用终端进行自动版本升级：tf_u
执契·2019-09-10 11:50

tensorflow2.0安装

版本：python3.5Anaconda4.2.0tensorflow2.0cpu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:\
当太阳不再发光·2019-09-07 16:00

第八章：Tensorflow2.0 传统RNN缺陷和LSTM网络原理（理论+实战）

一、传统RNN存在的问题1）容易出现梯度爆炸和梯度弥散虽然在某些情况下，其参数比卷积神经网络要少很多。但是，RNN并没有我们想象中的那么完美，随着循环次数的叠加，其梯度很容易出现梯度爆炸或者梯度弥散，而导致这个缺陷产生的主要原因是，传统RNN在计算梯度时，其公式中存在一个的k次方。具体出现的原因我们在上一篇博客中有详细讲解，下面给出链接：第七章：Tensorflow2.0RNN循环神经网络实现IM
变强啊三少奶奶·2019-09-06 10:29

经验拾忆（纯手工）=> Tensorflow2.0（win10 & Beta & GPU版 ）安装

前言python&cuda&cudnn&显卡型&tensorflow版本如果匹配不好，可能会踩坑。。本篇文章，讲述了全套安装过程与我所踩过的坑。环境推荐我也不是一次成的，当时tf-13rc问世时，弄了好久。稍微提一下，python官网首页的python3.7是win32的。我之前重装系统偷懒下载的。用了很久才发现是32位的。。。。Tensorflow必须是需要win64位的。（终端下输入pytho
Cython_lin·2019-09-06 00:00

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，
AI_study_NO1·2019-09-05 08:00

第七章：Tensorflow2.0 RNN循环神经网络实现IMDB数据集训练（理论+实践）

一、时序数据卷积神经网络是针对二维位置相关的图片，它采取权值共享的思想，使用一个滑动的窗口去提取每一个位置相关的信息，自然界除了位置相关的信息以外，还存在另一种跟时序相关的数据类型，例如：序列信号，语音信号。对于按时间轴不停产生的信号，神经网络中，我们称其为temporalsignals，而循环神经网络处理的就是拥有时序相关或者前后相关的数据类型（Sequence）。二、embedding数据类型
变强啊三少奶奶·2019-09-04 10:45

Tensorflow2.0 CPU+GPU版本的安装过程和学习教程（win10+python3.7）

参考文章：【Tensorflow2.0】Tensorflow2.0的安装教程tensorflow2.0安装以及教程最全Tensorflow2.0入门教程持续更新TensorFlow2.0教程-安装TensorFlow2.0
一只会飞的羊羊·2019-09-03 14:23

Keras与Tensorflow2.0入门（8）子模型的搭建

文章目录1.自定义层1.1层的声明1.2层的调用2.层中层3.子模型4.模型子类5.小结我们都知道，Keras可以使用自定义层，可以使用自定义模型，但是这两者之间缺少一样东西，那就是自定义子模型。这个在Keras官方文档中略有提及（函数式模型），但是介绍的不多，我们这里将它单独拿出来讲。一般的，在Keras中，已经封装了很多常见的模型，例如CNN,RNN等，但是现在深度学习模型发展迅速，可能一个月
刘炫320·2019-09-02 22:31

TensorFlow2.0 学习笔记 keras实战(下)

目录wide&Deep模型编程实战函数式API功能API子类API多输入与多输出多输入实现多输出实现超参数搜索手动实现超参数搜索用sklearn实现超参数搜索1.定义并转化为sklearn的model2.定义参数集合3.搜索参数打印超参数搜索结果用超参数搜索得到的最好的model来在测试集上验证wide&Deep模型16年发布,用于分类和回归应用在GooglePlay中的应用推荐原始论文https
Diiiiiiiiiiiiiiii·2019-08-27 17:38

TensorFlow2.0 学习笔记 keras实战(上)

目录简介分类问题和回归问题为什么需要目标函数onehot编码实战2-3实战分类模型之数据读取与展示导入经常要用到的数据库下载数据集2-4构建模型训练模型显示学习曲线对测试集进行评估2.5数据归一化2.6回调函数2.7回归模型2.8神经网络讲解2.9构建深度神经网络2.10批归一化,激活函数,dropout简介keras是TensorFlow的有个高级APITf-keras是TensorFlow集成
Diiiiiiiiiiiiiiii·2019-08-26 22:33

第六章：优化神经网络的技巧（理论）

前言：经过前几章的理论加实战的演练，少奶奶相信大家都对机器学习和神经网络的原理和实现都有了比较深入的了解，那么少奶奶恭喜你已经完成了利用Tensorflow2.0为驱动，系统的学习到了深度学习的大部分知识
变强啊三少奶奶·2019-08-26 15:24

TensorFlow2.0笔记20：TensorFlow2.0中自定义数据集实现分类(宝可精灵数据集)+补充tf.where！

TensorFlow2.0中自定义数据集实现分类(宝可精灵数据集)+补充tf.where！
炊烟袅袅岁月情·2019-08-25 15:56

TensorFlow 2.0 安装指南

本文详细介绍在个人电脑或服务器上安装TensorFlow2.0beta1的步骤和各种细节，让你第一次安装TensorFlow2.0就上手！
狙击 妳吢·2019-08-25 09:02

第四章：Tensorflow 2.0 实现自定义层和自定义模型的编写并实现cifar10 的全连接网络（理论+实战）

通过阅读少奶奶上一篇博文，我们初步实现了调用Tensorflow2.0提供的keras模块下的方法，使用极少的代码完成了一个五层的全连接网络，具体代码如下：若小伙伴需要复习一下上一篇博文的内容的话，少奶奶这里给出对应链接
变强啊三少奶奶·2019-08-21 16:59

通吃BERT、GPT-2，用TF 2.0实现谷歌破世界纪录的机器翻译模型Transformer

博主在TensorFlow2.0中创建了一个Transformer模型包，可用于重新构建GPT-2、BERT和XLNet。
机器学习算法与Python学习-公众号·2019-08-21 08:00

利用TensorFlow实现经典NLP算法以及BERT和XLNet现代深度学习架构

专知推荐在KDD2019上的一个TF2.0+NLP教程，本教程是Google资深开发人员讲授，提供了最新基于TensorFlow2.0的NLP实操介绍，重点介绍Embeddings，seq2seq，attention
Mr.Jk.Zhang·2019-08-20 22:38

一文上手Tensorflow2.0（四）

查看上篇：一文上手Tensorflow2.0之tf.keras｜三。在文末作者给出了答疑群的二维码，有疑问的读者可以进群提问。
磐创 AI·2019-08-20 21:58

TensorFlow2.0学习（二）BasicClassify

之前的helloworld用的是mnist作为数据集，今天真正意义上的第一个tf2.0程序，用得是官方准备的服装数据集。https://tensorflow.google.cn/tutorials/keras/basic_classificationfrom__future__importabsolute_import,division,print_function,unicode_literal
竹夭公子·2019-08-19 23:21

一文上手Tensorflow2.0之tf.keras｜三

查看上篇：一文上手最新TensorFlow2.0系列（二）。想要获取更多的机器学习、深度学习资源，欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。
磐创 AI·2019-08-19 22:00

TensorFlow2.0:高阶操作

**一tf.where()函数**tf.where(tensor)当只有一个输入时,输入为布尔型,其返回的是值为True的位置.In[3]:a=tf.random.normal([3,3])#生成3行3列的随机数组In[4]:aOut[4]:In[6]:mask=a>0#返回>0的布尔值In[7]:maskOut[7]:In[8]:idx=tf.where(mask)#返回值为True的位置索引I
梅文化_2019·2019-08-19 12:12

TensorFlow2.0:数据的填充与复制

**一tf.pad()填充函数**tf.pad(tensor,paddings,mode="CONSTANT",name=None,constant_values=0):paddings参数的设置方法:假设输入tensor有两个维度,则paddings参数设置为paddings=[[a,b],[c,d]]a,b表示为axis=0维度上最前面填充a行,最后面填充b行,c,d表示为axis=1维度上最
梅文化_2019·2019-08-19 10:59

Tensorflow2.0实战之Auto-Encoder

autoencoder可以用于数据压缩、降维，预训练神经网络，生成数据等等Auto-Encoder架构需要完成的工作需要完成Encoder和Decoder的训练例如，Mnist的一张图片大小为784维，将图片放到Encoder中进行压缩，编码code使得维度小于784维度，之后可以将code放进Decoder中进行重建,可以产生同之前相似的图片。Encoder和Decoder需要一起进行训练。输入
陶陶name·2019-08-18 16:59

Tensorflow2.0使用Resnet18进行数据训练

在今年的3月7号，谷歌在TensorflowDeveloperSummit2019大会上发布TensorFlow2.0Alpha版，随后又发布了Beta版本。Resnet18结构Tensorflow搭建Resnet18导入第三方库importtensorflowastffromtensorflowimportkerasfromtensorflow.kerasimportlayers,Sequent
陶陶name·2019-08-16 16:52
上一页 34 35 36 37 38 39 40 41 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他