tensorflow2

TensorFlow2.0学习笔记-3.模型训练

3.模型训练3.1.Keras版本模型训练•构建模型（顺序模型、函数式模型、子类模型）•模型训练：model.fit()•模型验证：model.evaluate()•模型预测：model.predict()•使用样本加权和类别加权回调函数•ModelCheckpoint：定期保存模型。•EarlyStopping：当训练不再改善验证指标时，停止培训。•TensorBoard：定期编写可在Tenso
ruoqi23·2020-08-22 03:11

TensorFlow2.0学习笔记-2.建模方式

2.建模方式2.1.常用层tf.keras.layers：tf.keras.layers是基于tf.nn的高度封装。tf.keras.layers.LSTM(100)tf.keras.layers.Dense(10)tf.keras.layers.Dense(64,kernel_regularizer=tf.keras.regularizers.l1(0.01))tf.nn：底层的函数库，其他各种
ruoqi23·2020-08-22 03:11

tensorflow2.0 numpy.ndarray 与tenor直接互转

importnumpyasnpimporttensorflowastfa=np.random.random((5,3))b=np.random.randint(0,9,(3,1))c=tf.tensordot(a.astype(np.float),b.astype(np.float),axes=1)#tensor转ndarraydn=c.numpy()print(dn)#ndarray转tenso
pan15125284·2020-08-22 02:25

tensorflow2.0 与1.0 兼容问题

1.终极解决方案：把导入tensorflow语句importtensorflowastf修改为下面一句即可：importtensorflow.compat.v1astftf.disable_v2_behavior()部分tensorflow1.0与2.0对应问题注意：采用第一部分的方案就可以不需要修改该部分内容啦！1.02.0tf.truncated_normal()tf.random.trunc
十八水·2020-08-22 01:43

window10下安装pytorch1.2.0+cuda10.0

前言：由于window10系统为了兼顾tensorflow2.0与tensorflow1.13.1，安装的是cuda10.0，cuda10.0支持pytorch1.2.0，不支持pytorch1.4以上的
荪荪·2020-08-22 00:49

Win10下Anaconda（python3.8）+Tensorflow2.1.0-gpu版本+spyder安装教程

Win10下Anaconda+Python3.8+Tensorflow2.1-gpu版本安装教程（新换了一台电脑，最新最详细亲测可用）之前一直在用cpu版本的，由于新换了一台1660ti卡的笔记本于是研究了一下怎么装
kelinnn·2020-08-21 23:25

Tensorflow2.0——“tf.data”API

“tf.data”API前言代码示例加载数据集使用数据集数据获取其他接收其他集合类from_tensors()from_tensor_slices()自带方法创建Dataset对象range()from_generator()通过读取磁盘中的文件（文本、图片等等）来创建Dataset。Dataset对象常用功能函数take()batch()padded_batch()map()filter()sh
龙王.*?·2020-08-21 23:07

从零搭建人脸识别系统（4）Tensorflow 图像处理（适用最新Tensorflow2.0以上版本）

期间自己学习了不少时间，包括但不限于：Numpy和Theano两个Python常用库，机器学习常用模型值得注意的是，自Tensorflow2.0发布以来，许多教材旧代码需要更新或者被弃用，关于Tensor
糯米nuomi！·2020-08-21 19:42

model.add(kernel_regularizer=regularizers.l2(_lambda))在层中加入正则化的具体含义

但是tensorflow2.0在定义层的时候提供了如下接口：kernel_regularizer=regularizers.l2/l1()百思不得其解为什么可以在层中定义正则项。
eastdawnc·2020-08-21 19:02

TensorFlow2.0入门到进阶3.4 ——稀疏张量tf.SparseTensor与变量tf.Variable

文章目录1.稀疏张量tf.SparseTensor1.1定义1.2创建1.3运算1.4转换为密集矩阵2.变量tf.Variable2.1创建2.2重新复制1.稀疏张量tf.SparseTensor1.1定义是否还记得上一级中：基础数据类型API之strings与ragged_tensor中的ragged_tensor其实就是允许含有0元素的张量，但是，这种变量所有0都在非零数字的后面，那如果很多0
努力改掉拖延症的小白·2020-08-21 18:17

TensorFlow2.0入门到进阶3.5 —— 自定义损失函数（含完整神经网络房价预测代码）

在之前的实际应用中，一般直接使用了其内置的损失函数，但是有些时候我们需要根据我们的实际需求自定义损失函数，这一节将详细讲解文章目录1.自定义损失函数详解2.完整代码实践2.1加载所需包2.2加载房屋价格预测数据集2.3查看数据集信息2.4划分训练集、测试集和验证集2.5数据标准化2.6创建模型（包括自定义损失函数）2.7训练模型2.8查看结果1.自定义损失函数详解先上代码：defcustomize
努力改掉拖延症的小白·2020-08-21 18:17

TensorFlow2.0入门到进阶3.3 —— 基础数据类型API之strings与ragged_tensor

文章目录1、strings1.1strings是什么？1.2tf.strings的优点是什么？1.3程序实例2.ragged_tensor1、strings1.1strings是什么？看到strings，这个不是字符串吗？没错，它在这里的作用就是字符串，那tensorflow为什么还要单独拿出来呢，Python已经有字符串了呀！其实，加入tf.strings的其中一个重要的作用是可以使字符串成为T
努力改掉拖延症的小白·2020-08-21 18:16

Tensorflow2实现

前言水了几篇不痛不痒的博客，于是决定把mtcnn的原理记录下，分享给想要学习人脸识别，但是很纠结如何开始的人。网上关于mtcnn的教程大同小异，不同不痒，认真看完此文，如果还不会mtcnn，那么请你来掐死我！代码理解参考:超详细的人脸检测：MTCNN代码分析，手把手带你从零开始码代码来看看效果关于检测检测，顾名思义就是找到我们需要的物体，并且标注他在图像中的位置。从mnist数据集开始大多数朋友上
达闻西__·2020-08-21 18:32

超详细的人脸检测：MTCNN代码分析，手把手带你从零开始码代码

Tensorflow2实现授人以鱼，不如授人以渔，本文与其他代码分析的文章不一样，本文不会涉及原理过多的东西，原理参照我的上一片文章,主要以代码段的思路讲解，从最开始得到预训练权重后，怎么解析参数，怎么一步一步构建代码框架
达闻西__·2020-08-21 18:29

win10系统安装Tensorflow2.1—gpu版本完整流程（含图片）

前言、Tensorflow版本对应问题前排友情提醒，若电脑无独立显卡，请不用安装GPU版本，乖乖的安装CPU版本吧目前已被验证的最新版兼容的各部分版本如下：tensorflow-2.1python-3.7.6cudatoolkit-10.1cudnn-7.6.5若想了解旧的Tensorflow版本以及对应的cuda、cudnn版本，请访问Tensorflow官网，并下滑至最底部。如图一、安装CUD
VirgilG72·2020-08-21 16:14

tensorflow-gpu2.0报错：Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN...

tensorflow-gpu2.0报错：Failedtogetconvolutionalgorithm.ThisisprobablybecausecuDNN…发现tensorflow2.0-gpu版在运行时可以使用
追寻者01·2020-08-21 15:41

深度学习系列笔记——贰 （基于Tensorflow Keras搭建的猫狗大战模型 一）

本篇博文基于python3.7，Tensorflow2.1GPU版本，运行在Win10，pycharm作为IDE。相应的环境搭建，可以看博主之前的博文。
零壹博弈·2020-08-21 11:26

Anaconda3安装tensorflow踩坑记录

Anaconda3安装tensorflow2.2踩坑记录本次安装是在py版本为3.6的虚拟环境下安装：首先激活环境activatepy36（name）activatepy36然后下载pipinstallTensorFlow
Os-of·2020-08-21 05:56

centos/rhel6.5 x86_64手工离线安装Anaconda3和tensorflow2.0.1记录

首先，我这边的环境是云服务器，使用的是RHEL6.5，具体配置如下：(base)[root@DB02soft]#uname-aLinuxDB022.6.32-431.el6.x86_64#1SMPFriMar2808:38:24CST2014x86_64x86_64x86_64GNU/Linux(base)[root@DB02soft]#cat/etc/redhat-releaseRedHatEn
jhkdiy·2020-08-21 04:59

TensorFlow_Object_Detection_API训练自己的数据集

参考链接该目标检测API已经更新到tensorflow2.0时代，但是我没有成功实现，所以这里是旧版本实现过程。
头大的小丸子·2020-08-21 02:08

MobileNet结构简单讲解及其实现

  已经使用tensorflow2实现了MobileNet系列的网络结构，在此做个记录。MobileNetv1  本节首先描述MobileNet的核心部分也就是深度可分离卷积。
到达起点·2020-08-21 00:55

深度学习系列五：使用TensorRT对网络进行加速

TensorRT目前已经对Tensorflow、Pytorch、ONNX、Caffe等多个深度学习框架有了良好的支持，在最新的Tensorflow2.0中，TensorRT5.0已经被
m米咔00·2020-08-21 00:17

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·2020-08-20 23:31

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·2020-08-20 23:31

Kubernetes-native 弹性分布式深度学习系统

9月11日，蚂蚁金服在GoogleDeveloperDayShanghai2019上宣布开源了基于TensorFlow2.0eagerexecution的分布式深度学习系统ElasticDL。
阿里云云栖号·2020-08-20 22:56

Kubernetes-native 弹性分布式深度学习系统

9月11日，蚂蚁金服在GoogleDeveloperDayShanghai2019上宣布开源了基于TensorFlow2.0eagerexecution的分布式深度学习系统ElasticDL。
阿里云云栖号·2020-08-20 22:56

GTX 1660TI+Tensorflow2.0 GPU版+CUDA10.0+Anaconda3+PyCharm开发环境配置

windows最简单三行命令安装tensorflow-gpu版（使用anaconda）无需自己安装cuda声明：这篇文章部分内容借鉴了以下文章Windows10下Anaconda轻松安装Tensorflow2.0GPU
zhfang·2020-08-20 17:44

GTX 1660TI+Tensorflow2.0 GPU版+CUDA10.0+Anaconda3+PyCharm开发环境配置

windows最简单三行命令安装tensorflow-gpu版（使用anaconda）无需自己安装cuda声明：这篇文章部分内容借鉴了以下文章Windows10下Anaconda轻松安装Tensorflow2.0GPU
zhfang·2020-08-20 17:43

YOLO3--2训练自己的模型并识别

B站视频链接：搭建yolov3+tensorflow2.0开发环境模型训练小白篇机器视觉神经网络学习步骤如下：1·建立数据集文件夹在对应路径下新建一个文件夹：JPEGImages，并存入自己的数据集如图
Aiden_yan·2020-08-20 16:58

DenseNet网络框架

DenseNetDenselyConnectedConvolutionalNetworks(密集连接卷积网络)论文链接：https://arxiv.org/pdf/1608.06993.pdf论文代码：1、（tf）https://github.com/taki0112/Densenet-Tensorflow2
thisiszdy·2020-08-20 13:57

python数据可视三大库之numpy库（一：理论知识快速上手）

这是继我的上一篇博客《环境安装血泪史之人工智能劝退篇（anaconda3+cuda10.2+cudnn7.6+tensorflow-gpu2.1.0）win10系统的gpu版》后的关于tensorflow2.0
伏虎山真人·2020-08-20 09:54

TensorFlow 实现Boston房价预测

TensorFlow实现Boston房价预测综述代码与解释关键点结语综述本文使用了TensorFlow2.0框架，搭建了ANN（人工神经网络），实现Boston房价预测。
你的大数据学长·2020-08-20 07:21

Anaconda使用国内源安装（及tensorflow环境的配置）

tensorflow环境的配置）视频教程链接anaconda安装视频教程https://www.bilibili.com/video/BV1XZ4y1M7L2/安装文档主题Anaconda、Pycharm下载安装及tensorflow2.0
qq_44806305·2020-08-20 06:29

tensorflow2.x之由dataset.map引发出的关于tf.py_function以及tf.numpy_function问题

前言：tensorflow是一个庞大的系统，里面的函数很多，实现了很多常规的一些操作，但是始终没有办法涵盖所有的操作，有时候我们需要定义一些自己的操作逻辑来实现制定的功能，发现没那么简单，本文是在编写tf.data.DataSet的时候出现的一个问题，做了一个集中化的总结，会涉及到以下概念：EagerTensor和Tensor，tf.py_function以及tf.numpy_function，d
LoveMIss-Y·2020-08-20 06:17

TensorFlow2使用TensorFlow Hub进行迁移学习（利用flower_photos.tgz数据集）

TensorFlowHub共享了许多预训练好的模型组件。本案例主要内容：通过tf.keras使用TensorFlowHub使用TensorFlowHub完成图像分类任务完成简单的迁移学习1.导入所需的库importtensorflowastfimporttensorflow_hubashubimportmatplotlib.pylabaspltimportnumpyasnpfromPILimpor
bigcindy·2020-08-20 05:05

【2020-05-08】ngrok 内网穿透 教程 http://paulson.free.idcfengye.com/

ngrok内网穿透ngrok内网穿透前言ngrok注册购买Ngrok免费服务器配置隧道ID前台启动后台启动最后ngrok内网穿透前言之前我做了个项目基于TensorFlow2.0（keras）+flask
耳森Paulson·2020-08-20 01:54

[tensorflow2.0]02.callbacks

importmatplotlibasmplimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportpandasaspdimportsklearnimportosimportsysimporttimeimporttensorflowastfimportpprintfromtensorflowimportkerasprint('TensorflowsVersi
zmjames2000·2020-08-19 23:04

[tensorflow2.0]08.wide_and_deep

importmatplotlibasmplimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportpandasaspdimportsklearnimportosimportsysimporttimeimporttensorflowastfimportpprintfromtensorflowimportkerasprint('TensorflowsVersi
zmjames2000·2020-08-19 23:04

[tensorflow2.0]1.fashion_mnist

importmatplotlibasmplimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportpandasaspdimportsklearnimportosimportsysimporttimeimporttensorflowastfimportpprintfromtensorflowimportkerasprint('TensorflowsVersi
zmjames2000·2020-08-19 23:04

[tensorflow2.0]03.fetch_california_housing

importmatplotlibasmplimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportpandasaspdimportsklearnimportosimportsysimporttimeimporttensorflowastfimportpprintfromtensorflowimportkerasprint('TensorflowsVersi
zmjames2000·2020-08-19 23:04

win10下安装anaconda3+python3.7+tensorflow2.0.0(GPU)+cuda10.0+cudnn+pytorch及查看cuda+cudnn版本

1.安装anacondaAnaconda官网下载地址：https://www.continuum.io/downloads下载后双击安装包一路下载即可。可选择安装路径，记得一定要点√添加路径。验证：之后看菜单中是否有anaconda32.Cuda+cuDNN+tensorflow-gpu之前安装需要查TensorFlow版本与cuda适配rutensorflow1.5.0支持cuda9.0,cud
Just fine·2020-08-19 21:34

在Anaconda下安装tensorflow 2.0 （超级简单，不用pip，不用额外的安装cuda、cudnn！）

我的安装历程：安装了tensorflow2.0CPUCPU运行了一个CNN之后感觉要炸了新建环境安装tensorflow2.0GPU版本运行了一个程序之后发现我的显卡驱动和cuda版本不匹配查看cuda
_BANA·2020-08-19 19:17

module 'tensorflow._api.v2.train' has no attribute 'AdamOptimizer' （不必更改tensorflow 2）

Tensorflow2.0model.compile(optimizer=tf.train.AdamOptimizer(),loss='sparse_categorical_crossentropy',
_BANA·2020-08-19 19:17

stacking in tensorflow2.0：Roberta集成

文章目录1.前言2.方法2.1stacking2.2具体代码1.前言使用stacking方法，提升tweetsentiment的抽取效果。其stacking代码如下：https://github.com/llq20133100095/tweet_sentiment_extraction/blob/other_mission2/thinking/ensamble/roberta-adversaria
洛克-李·2020-08-19 18:47

Tensorflow 2.x 模型-部署与实践

本文接着上篇介绍tensorflow2.x版本的模型部署。
qihoo_tech·2020-08-19 18:37

pyinstaller打包出错 numpy.core.multiarray failed to import

工程使用pyinstaller3.5打包，工程使用到了tensorflow2.0，opencv-contrib-python4.1，numpy1.6，打包后运行exe提示与numpy相关的错误：File"d
风斜夜·2020-08-19 09:13

tensorflow简单的Demo

使用tensorflow来进行拟合importtensorflow.compat.v1astfimportnumpyasnp#适应tensorflow2.0版本tf.compat.v1.disable_eager_execution
管牛牛·2020-08-19 08:39

记录我的Tensorflow2.0踩坑之路

Tensorflow2.0正式版终于发布了，对习惯了keras的朋友们来说恐怕早就开始用测试版了，而对于像我这种一直使用1.x的人来说2.0正式版简直就是灾难，原因就在于2.0并不向下兼容1.x，只是给了一个转换程序而已
AI启蒙研究院·2020-08-19 08:07

tensorflow2.0学习笔记——张量

创建张量#bynumpy,listtf.convert_to_tensor(np.ones([2,3]))#喂进去一个numpy或者list#byzeros,ones,filltf.zeros([2，2])#喂进去一个shape，返回一个相应shape的全0Tensortf.zeros_like(a)#喂进去一个张量，返回一个a.shape的全0Tensortf.ones([2,2])#喂进去一个
了不起的赵队·2020-08-19 06:47

TensorFlow2学习六、对电影评论进行文本分类

一、本章目标使用keras和TensorFlowHub分类器对电影评论进行分类，将影评分为积极、消极两类。这是一个机器学习中常见的二元分类问题。本章数据来源于网络电影数据库（InternetMovieDatabase）的IMDB数据集（IMDBdataset），其包含50,000条影评文本。从该数据集切割出的25,000条评论用作训练，另外25,000条用作测试。训练集与测试集是一样大，意味着它们
谢厂节_编程圈·2020-08-19 06:36
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