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ubuntu16.04.6 LTS配置CUDA10.0+cuDNN7.6+Tensorflow2.0

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蓝月影·2020-08-05 01:41

tensorflow2.1.0+cuda10.1+cudnn7.6安装

1.安装anaconda，python3.7版本链接：https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2020.02-Windows-x86_64.exe注意勾选添加环境变量，其他默认安装2.打开anacondaprompt(Anaconda3)创建环境：condacreate-nTF2.1python=3.7目前直接这样创建环境会报错，原因是清华镜像不能用
翊宸弄·2020-08-05 01:21

pytorch_transformers使用之获取bert词向量

，有两个原因，第一：pytorch_transformers确实很赞，被称为最先进的自然语言处理预训练模型库；第二：kashgari、keras_bert、bert-serving-server不支持tensorflow2.0
yecp1·2020-08-05 01:43

Ubuntu tensorflow2.0安装

前言：最近开始学习tensorflow，以前一点没有接触过，希望记录一点一滴，对以后准备跟我走一样道路的同学有所帮助。资料搜集：目前比较火的AI，其实已经发展了很多年了，从机器学习到现在的深度学习，分了很多学习方向，每个方向有不同的发展，所以想要学习AI，首先可以确定一个大概的方向，然后为之去努力。AI目前大概的发展方向有10个：机器学习算法工程师、数据科学家、异构并行计算工程师、语音识别工程师、
lonethy·2020-08-05 01:13

树莓派安装TensorFlow2.0！超详细！

本文首发于我的编程之路，文章链接：https://www.wangliguang.cn/?p=401，未经允许禁止商业网站转载，如需转载请联系作者。个人基于技术学习目的转载和分享本文时无需许可，但必须指明本文作者和原文链接并保留本段文字，否则禁止转载。1背景给树莓派安装一个TensorFlow吧！网上很多教程陈旧且有错误。本文经过作者大量查阅资料和TensorFlow官网，并亲自测试安装成功！硬件
Lukea11·2020-08-05 00:40

【TensorFlow 2.0】Ubuntu16.04 虚拟环境中安装TensorFlow 2.0（CPU）

Ubuntu16.04虚拟环境中安装TensorFlow2.0（CPU）第一步——TensorFlow2.0系统要求第二步——设置虚拟环境参考：https://blog.csdn.net/frozennet
Alvin'sWay·2020-08-05 00:44

ubuntu19 与tensorflow2.0 下使用spyder的方式

这里我奉劝各位不要用网上泛滥的构建虚拟环境来搭建tensorflow直接在整机环境下构建报错的方案在我另一篇文章里有不然你就还得看这篇文章这里奉劝大家看csdn上我的或者stack上的老外方案因为csdn大部分中国攻略是真的不靠谱好了如果你按照网上的方式发现在tensorflow环境下ide依然找不到那么你这样作在tensorflow环境下pipinstall--ignore-installed-
NO23412号菜狗·2020-08-05 00:54

在Ubuntu使用anaconda安装TensorFlow2.0，配置jupyter并连接远程主机

2020年寒假，为了完成毕设论文，各种摸索tensorflow，正好堂哥有一台旧的笔记本，用来充当实验室，然后走上了这个不归路安装tensorflow先下载anacondawgethttps://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-5.3.1-Linux-x86_64.sh安装bashAnaconda3-5.3.1-Lin
LThief·2020-08-04 23:52

Ubuntu 18.0.4配置Tensorflow 2.1.0 GPU环境 及 cuda&cuDNN版本查看（2020真实有效）

环境是Ubuntu18.0.4,Tensorflow2.1.0,cuda10.1.243,cuDNN7.6.5。网上的资料基本全是陈旧的，查看cuDNN版本的部分全是错误的。
小小和蓝胖·2020-08-04 23:44

Ubuntu18.04 TensorFlow2.0安装及配置

Ubuntu18.04TensorFlow2.0-GPU安装及配置NVIDIA驱动安装Anaconda3安装创建并配置tensorflow虚拟环境环境配置要求python3.6NVIDIA®GPUdrivers—CUDA10.0requires410
StarkerRegen·2020-08-04 23:35

Ubuntu18.04下 GPU版本 Tensorflow2.0+CUDA10.0 / Tensorflow2.1+CUDA10.1 虚拟环境配置

一定要注意版本匹配问题，经测Tensorflow2.0+CUDA10.0和Tensorflow2.1+CUDA10.1这两种组合的GPU版本是没有问题的，我在安装过程中，由于已经安装了CUDA10.1，
datamonday·2020-08-04 23:33

tensorflow + python + keras 版本对应关系

environments/建议使用conda来构建不同的环境FrameworkEnvname(--envparameter)DescriptionDockerImagePackagesandNvidiaSettingsTensorFlow2.2tensorflow
feiquan·2020-08-04 23:00

入坑tensorflow2.0之keras中to_categorical方法

简言之，to_categorical方法就是将类别向量转换为独热编码，所谓独热编码简单来说就是用一个二进制编码唯一表示一个类别。这类似于在数字电路的十进制BCD编码，下面以此为例：fromtensorflowimportkerasa=[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]a=keras.utils.to_categorical(a,10)print(a)运行结果：[[1.0.0.0.0.0.0
曦曦逆风·2020-08-04 18:21

入坑tensorflow2.0之为工程添加指数衰减学习率、正则化、优化器配置

1.指数衰减学习率fromtensorflow_core.python.keras.callbacksimportLearningRateSchedulerimporttensorflow_coreastfcnum_epochs=20#定义学习率衰减函数defscheduler(epoch):ifepoch=0.学习率。beta_1：float，0=0.模糊因子。如果None，默认为K.epsil
曦曦逆风·2020-08-04 18:50

2020最新百分百安装成功tensorflow2.0——傻瓜教程

2020最新百分百安装成功tensorflow2.0——傻瓜教程前置准备：python3.764位anaconda3开始：1.进入anacondaprompt2.加载清华镜像网站，输入：condaconfig
稚酒未满·2020-08-04 17:33

Google版EfficientDet训练自己的数据集

Ubuntu20.04，cuda10.1，TensorFlow2.1.0，python3.6.9环境，使用Google版efficientDet训练自己的数据集，预测图片，并将结果写入txt0.项目地址
LaLuzEsComoElAgua·2020-08-04 16:52

tensorflow2 TF2.0 unet 数据集oxford_iiit_pet

https://www.tensorflow.org/tutorials/images/segmentation这篇教程将重点讨论图像分割任务，使用的是改进版的U-Net。每个像素分别属于以下三个类别中的一个：类别1：像素是宠物的一部分。类别2：像素是宠物的轮廓。类别3：以上都不是/外围像素。数据集的路径：定义模型这里用到的模型是一个改版的U-Net。U-Net由一个编码器（下采样器（downsa
狙击 妳吢·2020-08-04 08:52

tensorflow2.0中Fashion-mnist数据集下载失败之手动下载并安装（二）

原创https://blog.csdn.net/lizz2276/article/details/105679510和https://blog.csdn.net/weixin_44604887/article/details/105099177问题描述：在使用以下语句时，执行报错——无法访问/访问超时/访问被拒绝。fashion_mnist=keras.datasets.fashion_mnist
心妤·2020-08-04 08:41

tensorflow2中fashion_mnist.load_data()失败 ，故导入手动下载好的mnist数据集（一）

转自知乎：使用tensorflow导入手动下载好的mnist数据集https://zhuanlan.zhihu.com/p/133402910方法一：数据源:https://storage.googleapis.com/tensorflow/tf-keras-datasets/mnist.npzstorage.googleapis.comimporttensorflowastfimportnump
心妤·2020-08-04 08:41

Tensorflow2.0 softmax多分类问题

现实生活中，二分类的问题毕竟还是少数，多分类的问题才是我们大部分时间会遇到的问题，下面我就以fashion_mnist为数据集，来看看多分类的问题。importtensorflowastffromtensorflowimportkeras#先下载数据集(train_image,train_label),(test_image,test_label)=tf.keras.datasets.fashio
鹜冥鸽·2020-08-04 07:41

Tensorflow2——卷积神经网络之猫狗识别

今天复习了一下卷积神经网络的猫狗识别部分，主要还是加强了数据的读取和数据的预处理这一部分。学会用tf.data去创建数据集，用tf.keras来创建模型，直接上代码。这里写目录标题1、卷积神经网络之猫狗识别1）数据集的创建2）图片数据预处理3）模型的创建与训练4）绘图展示1、卷积神经网络之猫狗识别1）数据集的创建lambda的详情可参考：链接:关于Python中的lambda，这篇阅读量10万+的
逆风飞扬fei·2020-08-04 07:08

No module named 'tensorflow.examples.tutorials' 解决办法 高版本tensorflow2.2

Nomodulenamed'tensorflow.examples.tutorials'就是缺tutorial文件夹解决办法就是下载缺失的tutorial文件夹放到tensorflow_core目录下但是tensorflow2.2
FoolMasque·2020-08-04 07:21

tensorflow 2.0 自定义训练

tensorflow2.0主推eager模式，那么tf.GradientTape则是eager模式下的利器，自动计算梯度并传递最后别忘了加@tf.
BruceJust·2020-08-04 06:05

Tensorflow2.0 tf.keras.Model.load_weights() 报错处理

错误描述：保存模型：model.save_weights(’./model.h5’)脚本重启加载模型：model.load_weights(’./model.h5’)模型报错：ValueError:Youaretryingtoloadaweightfilecontaining12layersintoamodelwith0layers.问题分析：模型创建后还没有编译，一般是在模型加载前调用model
SUN_SU3·2020-08-04 03:50

SRGAN环境搭建|简记

git代码库环境搭建：当前作者已经把这个代码更新到TensorFlow2.0andtheTensorLayer2.0+condacreate-ntf20python=3.6.6pipinstalltensorflow-gpu
至简1995·2020-08-04 00:49

tensorflow2 小白的猫狗大战实现

参考链接：tensorflow官方：对服装图像进行分类tensorflow官方：图像分类前言：网上的机器学习的例子大多数是数据量比较小的并且多是官方处理好的，这让小白体验通过自己本地的图片数据进行学习的过程就比较困难，本文主要是对参考链接2进行小的修改，让我们可以通过简单的修改就去训练我们本地的数据。训练结果猫狗大战Demo整体流程依赖包导入设置目录路径模型参数设置建立图片数据通道创建模型编译模型
空门.·2020-08-03 23:22

tensorflow2.1.0 安装及GPU配置（Windows/Python）

tensorflow官网：https://tensorflow.google.cn/tensorflow2.1.0Pythonpip安装pipinstall--upgradepippipinstalltensorflow
空门.·2020-08-03 23:22

tensorflow2.x学习笔记六：tf.keras.utils.get_file函数的使用

tf.keras.utils.get_file(fname,origin,untar=False,md5_hash=None,file_hash=None,cache_subdir='datasets',hash_algorithm='auto',extract=False,archive_format='auto',cache_dir=None)该函数的作用主要是直接从URL下载资源参数说明--
万能的小黑Alex·2020-08-03 22:45

（四）tensorflow2.0 - 实战稀疏自动编码器SAE

前文已经介绍完了tensorflow2.0自定义layer、model、lossfunction，本文将结合前述知识，搭建一个稀疏自动编码器SAE。
_吟游诗人·2020-08-03 21:29

TensorFlow2.1正式版发布！最后一次支持Python2，进一步支持TPU

机器之心报道参与：杜伟、一鸣TensorFlow2.1的更新，能够让弃坑的用户回心转意吗？去年10月，谷歌才发布了TensorFlow2.0正式版。
我爱计算机视觉·2020-08-03 20:01

倒数三天 | Study Jam 即将截止，你完成了吗？

（扫描二维码立即开启TensorFlow+机器学习之旅）在这三周里，GDE李锡涵带领大家通过《简单粗暴TensorFlow2》系列内容的描述，步入TensorFlow与机器学习的世界。
谷歌开发者_·2020-08-03 18:32

Study Jam 进行中：从 0 到 1 ，简单粗暴上手 TensorFlow

StudyJam机器学习之TensorFlow2高效入门本次课程的设计者是机器学习方向的谷歌开发者专家(GDE)李锡涵和李卓桓。
谷歌开发者_·2020-08-03 18:31

TensorFlow Dev Summit 2019 Keynote

TensorFlow团队发布了关于TensorFlow2.0，TensorFlowLite，TensorFlow.js，SwiftforTensor
Holidaylovesam·2020-08-03 14:29

tensorflow2.0出现No module named tensorflow.examples.tutorials

在tensorflow2.0中运行fromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_data出现报错ImportError:Nomodulenamed
gtkiller·2020-08-03 12:41

TensorFlow2-网络训练技巧

TensorFlow2网络训练技巧文章目录TensorFlow2网络训练技巧简介过拟合与欠拟合过拟合问题动量（Momentum）SGD学习率衰减（learningratedecay）补充说明简介在神经网络这种端到端模型的训练过程中
周先森爱吃素·2020-08-03 12:19

Tensorflow中使用Keras自定义数据集 分布式训练 极简教程

本篇教程基于Tensorflow2.1！很多分布式的东西在2.3才支持！！但是目前为止，还没发布！分布式训练介绍分布式训练的文章很多
LP_Cong·2020-08-03 10:27

Ubuntu 18.04 安装 Tensorflow-GPU（包含CUDA,cuDNN网盘下载）

一、前言安装下最新的Tensorflow2(GPU版本)，从头到尾记录下步骤。从显卡驱动到CUDA、cuDNN，再到tensorflow-gpu。
hyh123a·2020-08-03 08:41

关于吴恩达TensorFlow2.0视频教程配套环境安装指南

@吴恩达TensorFlow2.0视频教程配套环境安装指南，虽然视频标题写了2.0但是看了前几个视频运行显示TensorFlow版本还是1.x这是我第一次使用编辑器写博客，就是想记录一下今天的成果，也给小伙伴们提供一些建议
【红椒】·2020-08-03 08:38

tensorflow2.1学习--tf.keras学习之tf.keras.models.Sequential

tf.keras.models.Sequential是描述网络层架构的一个api，是顺序的结构即一层一层的描述，但是对于跳跃式的就不行，需要使用自定义层，或者使用类实现。importtensorflowastfimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportdatasetsx_train=datasets.load_iris(
zsffuture·2020-08-03 07:30

tensorflow2.1学习--熟悉TensorFlow写整个项目即鸢尾花项目

#-*-coding:UTF-8-*-#利用鸢尾花数据集，实现前向传播、反向传播，可视化loss曲线#导入所需模块importtensorflowastffromsklearnimportdatasetsfrommatplotlibimportpyplotaspltimportnumpyasnp#导入数据，分别为输入特征和标签x_data=datasets.load_iris().datay_da
zsffuture·2020-08-03 07:58

win10+anaconda3（python3.7）+tensorflow2.1.0+keras2.3.1+opencv

文章目录1.安装Anaconda32.Tensorflow3.Keras4.Opencv感谢大佬们提供的宝贵经验，此文仅供本人学习记录。1.安装Anaconda3（1）下载途径：Anaconda官网或者清华大学的镜像网站，如图1、图2所示。图1Anaconda官网下载版本图2清华大学镜像网站我的系统是Win10，想用python3，所以我下载了anaconda3。（2）安装过程：下载之后，找到安装
m_Molly·2020-08-03 03:02

tensorflow2.0的常用函数使用

文章目录1.预备1.1.导入相应的包2.Tensor张量2.1.tf.zeros(shape)2.2.tf.ones_like(input)根据已有变量，创建新的变量。2.2.tf.fill(dims,value)tf.random.normal(shape)tf.constant(value)tf.linspace(start,stop,num)tf.range(start,limit,delt
shelley__huang·2020-08-03 02:38

踩坑无数后，极速安装TensorFlow2.1（CPU版）和OpenCV

关于安装Anaconda和Pycharm/VSCode的教程很多，在这里就不赘述了，我们直接进入主题，TensorFlow2.X系列版本一经发行就备受好评，但是一直没有机会安装，最近想跟着中国大学mooc
Fox_Alex·2020-08-02 20:22

树莓派(raspberry)4B免编译安装Tensorflow2

要想在树莓派上玩深度学习，就多半绕不开Tensorflow这种框架，但是许多教程都喜欢教你如何去编译，而当你花上几个小时编译好后，却发现出现一堆红色报错，这是一种非常恼火的事情。许多人当年就因为这个编译问题放弃了搞机之路!但是，万能的GayHub总是能给我带来意外惊喜，早有人以及把Tensorflow的ARM版本编译好了，秉承着“拿来主义”的思想，直接拿别人编译的安装岂不是美哉！？首先，先把pip
邵侠·2020-08-02 16:42

TensorFlow2.x 学习笔记(七)Keras高层接口

Keras高层接口这里所指的均为tf.kerasKeras高层APImetricsacc_meter=metrics.Accuracy()loss_meter=metrics.Mean()update_stateloss_meter.update_state(loss)acc_meter.udate_state(y,pred)result().numpy()print(step,'loss:',l
IDrandom·2020-08-02 16:49

TensorFlow2.x 学习笔记(六)随机梯度下降以及数据可视化

文章目录梯度下降简介梯度利用梯度优化AutoGradwithTensorflowGradientTapePersistentGradientTape2nd−order2^{nd}-order2nd−order激活函数及其梯度Sigmoid/LogisticTanhReLULoss及其梯度MSESoftmax[Crossentropygradient](https://blog.csdn.net/I
IDrandom·2020-08-02 16:49

TensorFlow2.x 学习笔记(八)过拟合

过拟合与欠拟合Modelcapacity当模型的复杂度增强时，模型的表达性也随之增强，以多项式为例y=β0+β1x+β2x2+...+βnxn+ϵy=\beta_0+\beta_1x+\beta_2x^2+...+\beta_nx^n+\epsilony=β0+β1x+β2x2+...+βnxn+ϵ随着阶数的增加，可表示的模型也就越多，模型的表示能力也就越强。Underfittingmodelca
IDrandom·2020-08-02 16:49

TensorFlow2.x 学习笔记(五)神经网络与全连接层

文章目录数据加载keras.datasetsbostonhousingmnist/fashionmnistcifar10/100imdbtf.data.DatasetExample全连接层DenseSequentialOutputy∈Rdy\inR^dy∈Rdyi∈[0,1]y_i\in[0,1]yi∈[0,1]tf.sigmoidyi∈[0,1],∑yi=1y_i\in[0,1],\sum{y_
IDrandom·2020-08-02 16:48

tensorflow2.x实时绘制训练时的损失和准确率

sgd=SGD(lr=float(model_value[3]),decay=1e-6,momentum=0.9,nesterov=True)model.compile(loss='categorical_crossentropy',optimizer=sgd,metrics=['accuracy'])#validation_split：0~1之间的浮点数，用来指定训练集的一定比例数据作为验证集h
Como0413·2020-08-02 15:54

WIN10下配置Yolov3(VS2019,GPU)+opencv训练自己的数据集（绝对详细，小白型记录）

**一、CUDA和CUDNN配置**我的显卡的GTX1060，因为之前为了安装Tensorflow2.0,所以选择CUDA10.0。
Nekonlaa·2020-08-02 14:48
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