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Tensorflow2.0学习笔记一(B站课程【北京大学】Tensorflow2.0)

Tensorflow2.0学习笔记一创建张量Tensor强制将tensor转换为数据类型理解axistf.Variabletensorflow中的数学运算函数Tensorflow的数据标签和特征配对函数对指定参数进行求导运算

Chen的博客·2022-12-09 15:51

Tensorflow2.0学习笔记-GPU环境配置

1.下载安装Anconda下载地址：https://www.anaconda.com/distribution/。选择下载windows版本。安装过程如下：https://blog.csdn.net/u012318074/article/details/770752092.下载安装parcharm下载地址如下：https://www.jetbrains.com/pycha。选择社区版parchar

小生不财·2022-12-09 15:49

TensorFlow2.0学习笔记——简单的线性回归实战

代码：importtensorflowastfimportnumpyasnp#前期准备---数据处理：归一化x_row=np.array([2013,2014,2015,2016,2017],dtype=np.float32)y_row=np.array([12000,14000,15000,16500,17500],dtype=np.float32)#数据归一化需要用np容器类型的数据，因为Te

北航_Curry·2022-12-09 15:49

tensorflow2.0学习笔记

tensorflow2.0学习笔记正则化缓解过拟合正则化在损失函数中引入模型复杂度指标，利用给w加权值，弱化了训练数据的噪声（一般不正则化b）loss=loss(y与y_)+REGULARIZER∗loss

奋斗的西瓜瓜·2022-12-09 15:48

Tensorflow2.0学习笔记

tf.dataAPI使用1tf.data1.1tf.data.Dataset1.1.1Dataset的基础API1.1.2从csv文件中创建Dataset数据集1.1.3解析csv文件1.2tf.data.TFRecordDataset1.2.1创建TFRecord文件1.2.2从TFRecord文件中创建TFRecordDataset1.2.3解析TFRecord文件1tf.datatf.dat

北北的喵有点甜·2022-12-09 15:47

Tensorflow2.0学习笔记------构建高级模型

上文说到使用堆叠模型构建一个简单的网络，但是tf.keras.Sequential模型是层的简单堆叠，有很多模型中间有各种各样的连接方式。这就需要使用Keras函数式API，可以构建复杂的模型拓扑，例如：同一个层被多次调用、残差连接等，同时还可以使模型子类化，构建更加复杂的模型。一.函数式API使用函数式API的模型，层实例可调用并返回张量，训练方式和Sequential模型一样。Step1：使用

Forizon·2022-12-09 15:16

Tensorflow2梯度带tape.Gradient的用法_（全面，深入)

Tensorflow2梯度带tape.Gradient的用法前言用法Demo1:最简单的Demo2：GradientTape的嵌套两层嵌套分别对不同的变量求导，外层的求导依赖于内层的结果。

MasterQKK 被注册·2022-12-09 12:01

tensorflow2.4使用GooleNet实现识别植物花朵图像项目

tensorflow2.4使用GooleNet实现识别植物花朵图像项目1.数据集下载链接：https://pan.baidu.com/s/1zs9U76OmGAIwbYr91KQxgg提取码：bhjx2

Haohao+++·2022-12-09 11:35

基于TensorFlow2.3的花卉识别软件，可远程，识别准确率高。

基于TensorFlow2.3的花卉识别软件，可远程，识别准确率高。

「已注销」·2022-12-09 11:04

基于TensorFlow2.3.0的花卉识别Android APP设计

一、前言本设计为基于TensorFlow2.3.0的花卉识别AndroidAPP。TensorFlow2.3.0的API简单易用，训练好后模型导出tflite格式供AnroidAPP使用。

lilihewo·2022-12-09 11:33

【01】花卉识别-基于tensorflow2.3实现

----------2021年6月18日重大更新--------------------------------------------------------------目前已经退出bug修复之后的tensorflow2.3

肆十二·2022-12-09 11:01

深度学习-Tensorflow2.2-Tensorboard可视化{5}-可视化基础-17

Tensorboard可视化简介TensorBoard是一款为了更方便TensorFlow程序的理解、调试与优化发布的可视化工具。你可以用TensorBoard来展现你的TensorFlow图像，绘制图像生成的定量指标图以及附加数据。TensorBoard通过读取TensorFlow的事件文件来运行。TensorFlow的事件文件包括了你会在TensorFlow运行中涉及到的主要数据。Tensor

gemoumou·2022-12-09 08:59

DDPG tensorflow 2.0

DDPG算法的tensorflow2.0实现算法的详细解析可以看DDPG解析importtensorflowastfimportnumpyasnpimportpandasaspdimportgymfrommatplotlibimportpyplotaspltimportos

炸机狂魔·2022-12-08 22:21

conda配置TensorFlow2.4.0GPU版本

conda配置TensorFlow2.4.0GPU版本前几天废了老大的劲儿，终于在conda下安装好了CUDA11.0+cuDNN8.0+PyTorch，（该总结只适合已经安装好CUDA11.0和cuDNN8.0

宇zzZ·2022-12-08 17:24

(五)深度学习和ResNet50的COVID-19诊断结果

此项目所需的工具和库是：IDE：JupyterNotebook库：TensorFlow2.0KerasNumPyMatplotlibCV2我们假设您熟悉使

寒冰屋·2022-12-08 16:53

成功解决tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError报错问题

问题描述：在使用TensorFlow2.2训练模型时，加入多GPU训练出现如下错误tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError

life_007·2022-12-08 15:47

tensorflow2.x实现人脸关键点检测

1.人脸关键点检测介绍人脸关键点检测是检测人脸上的一些特征，通常检测点的数量为5，68，98点。其流程为：输入一张图片->网络模型->关键点。此博客以68点为例实现人脸关键点检测。如图：实现步骤：获得到人脸图片以及其关键点坐标，也就是数据集。数据处理构建网络模型训练模型预测图片2.数据集链接：https://pan.baidu.com/s/14W6OIU3h3FVwSEoEmlx8xA提取码：bj

Haohao+++·2022-12-08 14:15

利用Tensorflow2构建CNN并用于图像分类

利用Tensorflow2构建CNN并用于图像分类本文将使用自下而上的方法，从讨论CNN的基本板块构建开始。然后将深入研究CNN的体系结构，并探索如何在TensorFlow中实现CNN。

ResNet-xf·2022-12-08 12:44

tensorflow跑fashion mnist数据集全过程（利用Jupyter内含源码详细解析）

目录TensorFlow2.0.0安装fashionmnist数据集详细实现过程导入模块导入数据集查看数据集构建模型查看模型模型训练绘制曲线参考转载请注明出处TensorFlow2.0.0安装（1）在win10

T努力的路上_享受生活·2022-12-08 11:25

Faster-RCNN原理笔记

摘要详细记录了FasterRCNN网络原理和个人的理解论文下载论文源码前期Tensorflow2.0基础RCNN原理FastRCNN原理原理论文中的网络结构图解主要步骤是输入图片对图片进行卷积，提取特征使用

aeeeeeep·2022-12-08 10:02

Tensorflow 2.x 模型-部署与实践

Tensorflow2.x模型-部署与实践在《基于TensorFlowServing的YOLO模型部署》文章中有介绍tensorflow1.x版本的模型如何利用TensorFlowServing部署。

Hogwarts测试开发·2022-12-08 08:42

EEG | EEGNet 神经网络分类脑电信号实战（附完整源码）

EEGNet+MNE分类Sample数据集一、环境配置PackagenameVersionPython3.7Tensorflow2.7.0mne0.24.1matplotlib、scikit-learn

一只殿鹿·2022-12-08 03:30

神经网络学习——图像篡改

文章目录记录前提题目分析网络搭建依赖包数据读取处理网络搭建训练参数预测函数模型保存完整源码训练以及预测的完整源码：预测的分模块源码前提必要的GPU训练环境基础的神经网络知识这里用的环境：tensorflow2.8python3.9

SummerLoverQy·2022-12-08 02:47

Python：使用opennsfw2对图片/视频进行鉴黄识别

文章目录简介实践1.环境准备，2.代码实践高级用法1.加载的方式2.车速检测3.视频车速检测(无声)4.视频车速检测（有声）小结简介使用雅虎开源的TensorFlow2Open-NSFW模型，NSFW：

Freedom3568·2022-12-08 02:40

附pdf下载 | 入门Python和深度学习的经典书

小詹学 Python·2022-12-08 01:13

vc++ 调用tensorflow 2.0 的.pb模型进行神经网络预测

vc++(vs2017版本)下调用python生成的tensorflow2.0xx.pb模型进行神经网络图片预测。

西江月（WCQ）·2022-12-07 22:32

HanLP-简单使用

github.com/hankcs/HanLPHanLP:HanLanguageProcessing—HanLPDocumentation简介面向生产环境的多语种自然语言处理工具包，基于PyTorch和TensorFlow2

lllhhhv·2022-12-07 22:27

垃圾分类数据集-8w张图片245个类附赠tensorflow代码

模型训练使用的是tensorflow2.3，其中mobilenet的准确率有82%，并使用pyqt5构建了图形化

肆十二·2022-12-07 21:42

tensorflow2.2基本服装图像fashion_mnist分类

采用FashionMNIST数据集首先查看TensorFlow版本，代码：importtensorflowastffromtensorflowimportkerasimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltprint(tf.__version__)结果：2.2.0导入FashionMNIST数据集fashion_mnist=keras.datasets.

爱听许嵩歌·2022-12-07 20:12

使用tensorflow2.0做fashion_mnist分类

tensorflow2.0版本比tensorflow1.x版本更加灵活方便了许多，所以本次用tensorflow2.0搭建卷积神经网络做了fashion_mnist数据集上的分类，作为入门训练。

杨小嗨yang·2022-12-07 20:42

tensorflow2.3实现Fashion_mnist数据分类（一）

tensorflow2.3实现Fashion_mnist数据分类Fashion-MNIST克隆了MNIST的所有外在特征：60000张训练图像和对应Label；10000张测试图像和对应Label；10

深海漫步鹅·2022-12-07 20:41

tensorflow2.3实现fashion_mnist数据分类(CNN)（二）

用CNN对其进行深度学习分类。本案例采用CNN卷集神经网络对fashion——mnist数据进行分类导入包importtensorflowastfimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt查看tensorflow的版本print('Tensorflowversion:{}'.format(tf.__version__))Tensorflowversion

深海漫步鹅·2022-12-07 20:41

Tensorflow2.x tf.keras.callbacks函数分析

Tensorflow2.xcallbacks函数分析前言callbacks函数总览1.callbacksabstract2.callback类中的方法运行顺序3.callbacks中方法使用举例入门自定义

两只蜡笔的小新·2022-12-07 20:54

TensorFlow2.0 Keras 接口

一、简介Keras是一个主要由Python语言开发的开源神经网络计算库，最初由FrançoisChollet编写，它被设计为高度模块化和易扩展的高层神经网络接口，使得用户可以不需要过多的专业知识就可以简洁、快速地完成模型的搭建与训练。Keras库分为前端和后端，其中后端可以基于现有的深度学习框架实现，如Theano，CNTK，TensorFlow，前端接口即Keras抽象过的统一接口API。用户通

顶晚人·2022-12-07 20:15

TensorFlow2.0 Keras介绍

Keras简介keras现在是一个非常流行的工具库，包括tensorflow已经把keras合并到了自己的主代码当中了，大家可以直接tf.keras就可以直接调用其中的工具库了。单独讲keras的原因是因为keras有他独特的应用场景如实验室、数据竞赛等小型环境中，使用keras,工程师们可以将更多时间花在设计网络模型上而不是coding上，而且keras是所有工具库当中最容易上手的工具库之一。K

DemonHunter211·2022-12-07 20:13

TensorFlow 篇 | TensorFlow 2.x 基于 Keras 的模型构建

「导语」TensorFlow2.0版发布以来，Keras已经被深度集成于TensorFlow框架中，KerasAPI也成为了构建深度网络模型的第一选择。

AlexanderJLiu·2022-12-07 20:39

HCIA-AI_深度学习_TensorFlow2模块tf.keras基本用法

TensorFlow2模块tf.keras基本用法2TensorFlow2模块tf.keras基本用法2.1实验介绍2.2实验目的2.3实验步骤2.3.1模型构建2.3.1.1模型堆叠(tf.keras.Sequential

Rain松·2022-12-07 20:09

TensorFlow学习笔记（一）环境搭建

近几天抽着毕业材料审核的空配置了一下TensorFlow2.5的环境。

Neu_Josh·2022-12-07 18:57

TensorFlow（1）开发环境搭建

PlatformWindows10orUbuntu16.04/18.04Anaconda，Python3.7CUDA10.0NVIDIACUDAcuDNNTensorFlow2.0PyCharm如果电脑

JYliangliang·2022-12-07 18:23

tensorflow去掉某一维度_TensorFlow2.0:维度变换

**##一reshape函数重排列**```In[1]:importtensorflowastfIn[2]:a=tf.random.normal([4,28,28,3],mean=1,stddev=1)In[3]:a.shapeOut[3]:TensorShape([4,28,28,3])In[4]:a.ndimOut[4]:4In[5]:tf.reshape(a,[4,28*28,3]).sha

weixin_39779004·2022-12-07 17:21

tensorflow 行转为列_TensorFlow2-维度变换

TensorFlow2-维度变换Outline(大纲)shape,ndimreshapeexpand_dims/squeezetranspose图片视图[b,28,28]#保存b张图片，28行，28列(

邵苏·2022-12-07 17:21

TensorFlow2-基础（五）：Tensor的维度变换【改变：reshape（view级别）、transpose（content级别）】【增加（expand_dims）、删除（squeeze）】

tensorFlow维度变换可分为两个级别，一个是view级，一个是content级。view级维度变换：不改变数据的存储关系，比如[3,28,28,3]变换维度为[3,784,3]之后，数据本身并没有改变，属于哪一行哪一列的元素还是可以确定，可以原模原样的恢复为[3,28,28,3]。content级维度变换：会改变数据的存储关系。content有“目录”的意思，即索引关系，通过[3,28,28

u013250861·2022-12-07 17:51

tensorflow2.x 维度变换

文章目录一、张量的存储和视图（View）概念二、Reshape操作三、交换维度四、增删维度1.增加维度2.删除维度五、数据复制六、Broadcasting(自动扩展)一、张量的存储和视图（View）概念张量的视图就是我们理解张量的方式，例如shape为[2,4,4,3]的张量A，我们从逻辑上可以理解为2张图片，每张图片4行4列，每个位置有RGB3个通道的数据；张量的存储体现在张量在内存上保存为一段

就是噢·2022-12-07 17:14

tensorflow2.0 基础知识点3 (维度变换)

tf.reshape(tensor,shape)改变张量的形状a=tf.range(12)tf.reshape(a,[2,6])tf.expand_dims(input,axis)增加维度,在指定维度上增加维度t=tf.constant([1,2])print(t.shape)t1=tf.expand_dims(t,axis=1)print(t1.shape)print(t1)结果：(2,)(2,

热爱(⑉°з°)-♡·2022-12-07 17:14

tensorflow2之维度变换与合并分割

维度变换tf.reshape：改变张量形状a=tf.random.uniform(shape=[1,3,3,2],minval=0,maxval=255,dtype=tf.int32)#将原tensorreshape为3行6列的tensortf.reshape(a,[3,6])tf.squeeze：减少维度，去掉一维a=tf.random.uniform(shape=[1,2,1,3,1,1],m

allen sue·2022-12-07 17:13

tensorflow2.0基本操作四维度变换

importosimporttensorflowastf#[A,B,C,D]A轴一般被理解为batch，B轴被理解为row/weight，C被理解为width/column，D被理解为channel(颜色通道)#[b,h,w,c]四位的数据一般是这个含义#视图#[b,28,28]a=tf.random.normal([4,28,28,3])#print(a.shape,a.ndim)b=tf.re

丰。。·2022-12-07 17:10

TensorFlow2前向传播碰到的unsupported operand type(s) for *: ‘float‘ and ‘NoneType‘问题

在用TensorFlow2学习前向传播过程中碰到了unsupportedoperandtype(s)for*:‘float’and'NoneType’的问题本人原出错代码如下：importtensorflowastffromtensorflowimportkerasfromtensorflow.kerasimportdatasets

渊桑·2022-12-07 11:14

【深度学习】ModuleNotFoundError: No module named ‘tensorflow.examples.tutorials‘

tensorflow程序时，报错如下：ModuleNotFoundError:Nomodulenamed'tensorflow.examples.tutorials'2.错误原因一般来讲，这个问题是由于使用tensorflow2

何为xl·2022-12-06 23:44

ModuleNotFoundError: No module named ‘tensorflow.examples.tutorials‘

一、前提适用tensorflow2.0以上二、解决方案引用tutorials.mnist时，出现错误信息ModuleNotFoundError:Nomodulenamed'tensorflow.examples.tutorials

8月5日星期4·2022-12-06 23:42

TensorFlow2.0中报错：No module named ‘tensorflow.examples’，解决方法

在进行mnist手写数字识别问题中出现了报错fromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_datamnist=input_data.read_data_sets('MNIST_data/',one_hot=True)报错：Nomodulenamed‘tensorflow.examples’于是按照网上的方法试了很多，都没有能成功。如：要找的路

手写的现在ing·2022-12-06 23:11

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