tensorflow2

TensorFlow2.1.0 报错解决：failed call to cuInit: CUDA_ERROR_NO_DEVICE: no CUDA-capable device is detected

今天在jupyternotebook中使用keras-gpu时报错，一开始没注意控制台输出，只从jupyternotebook看到了错误信息。于是，查解决方案，大概分为两种，一版本退回，二指定运行设备。因为感觉不是版本的问题，没有退回，仍然用最新的版本，所以尝试第二种方法解决问题，即程序制定运行设备，程序不报错可以跑，无意间注意到控制台输出，发现用的是CPU跑的？然后发现指定设备的名称错误，导致系
datamonday·2020-06-28 22:55

TensorFlow2.1.0报错解决：ValueError: Failed to convert a NumPy array to a Tensor (Unsupported object type

Keras训练模型报错。运行环境：cudatoolkit=10.1.243cudnn=7.6.5tensorflow-gpu=2.1.0报错：ValueError:FailedtoconvertaNumPyarraytoaTensor(Unsupportedobjecttypefloat)原因：fit()之前没有把训练样本和测试样本转化成Keras可接受的数据类型。解决：fit()之前先转换数据类
datamonday·2020-06-28 22:23

从零基础入门Tensorflow2.0 ----五、23TF1.0计算图构建,模型训练

everyblogeverymotto:0.前言计算图的构建，模型训练1.代码部分1.导入模块importmatplotlibasmplimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinlineimportnumpyasnpimportsklearnimportpandasaspdimportosimportsysimporttimeimporttensorflow
胡侃有料·2020-06-28 22:14

从零基础入门Tensorflow2.0 ----五、22TF1.0计算图构建

everyblogeverymotto:0.前言计算图的构建1.代码部分1.导入模块importmatplotlibasmplimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinlineimportnumpyasnpimportsklearnimportpandasaspdimportosimportsysimporttimeimporttensorflowastff
胡侃有料·2020-06-28 22:14

tensorflow2.0实现mnist手写数字识别代码

importtensorflowastffromtensorflowimportkerasfromtensorflow.kerasimportlayers,datasets,Sequential,optimizers,metrics(x_train,y_train),(x_test,y_test)=tf.keras.datasets.mnist.load_data()#数据预处理deftrain_
tv3527·2020-06-28 21:19

Reinforcement Learning[论文合集]

handong1587.github.io/deep_learning/2015/10/09/rl.htmlJumpto...1.Tutorials1.SimpleReinforcementLearningwithTensorflow2
gdtop818·2020-06-28 20:08

【tensorflow2.0教程 常用操作集合系列4】损失函数正则化—tf2.0如何解决模型过拟合问题

在tensorflow2.0建模系列教程中，前三节我们用代码演绎了：1如何用tf2.0进行自定义层网络的设计（add.weight）2如何用tf2.0进行自定义模型的设计（Model）3如何用tf2.0
AI深度学习算法实战代码解读·2020-06-28 20:23

tensorflow2.0 建模教程 常用操作集合系列3—Model自定义模型的训练和参数调优loss gradient optimizer

推荐：【tensorflow2.0最新建模教程】，如下：tensorflow2.0教程常用操作集合1—Layer自定义层的设计常用操作集合系列2—Model自定义模型的设计常用操作集合系列3—Model
AI深度学习算法实战代码解读·2020-06-28 20:52

Tensorflow2.0版本高效实用指南快速上手3个建议——Tensor2.0版本与1.0版本有哪些改动之处

本文转载youlan博客：Tensorflow2.0版本高效指南为提高TensorFlow的工作效率，TensorFlow2.0进行了多项更改，包括删除了多余的API，使API更加一致统一，例如统一的RNNs
AI深度学习算法实战代码解读·2020-06-28 20:52

TensorFlow 2.0 版本安装教程+CNN图像mnist手写数字识别实战代码-CNN图像识别

转载自极客兔兔：https://geektutu.com/post/tensorflow2-mnist-cnn.html基于TensorFlow2.0版本训练CNN网络——实现mnist手写数字识别训练代码目录结构
AI深度学习算法实战代码解读·2020-06-28 20:52

tensorflow2.0安装教程-安装太慢 可以用国内清华镜像

一般安装tensorflow2.0操作如下：pipinstalltensorflow==2.0-alpha0但是速度太慢所以找了下国内tensorflow2.0的镜像清华镜像https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn
AI深度学习算法实战代码解读·2020-06-28 20:20

tensorflow2.0 rc版使用教程 常用操作集合系列1——Layer自定义层的设计add.weight（w,b权重设置）

推荐：【tensorflow2.0最新建模教程】，如下：tensorflow2.0教程常用操作集合1—Layer自定义层的设计常用操作集合系列2—Model自定义模型的设计常用操作集合系列3—Model
AI深度学习算法实战代码解读·2020-06-28 20:20

TensorFlow 2.0要来了，tf.contrib要砍了

兼容性与连续性邮件写到，TensorFlow2.0是一个纠正错误、做出改进的好机会。有些改善，在
于小勇·2020-06-28 19:29

tensorflow2.0环境下读取tfrecords文件里数据的方法

这是tensorflow2.0环境下读取tfrecords文件里数据的方法总体分为四步：1.加载tfrecords文件tf.data.TFRecordDataset(）括号里填文件路径2.创建描述功能字典
hacker_wooder·2020-06-28 19:05

关于tensorflow2.0缺少模块的解决办法AttributeError：module tensorflow no attribute ***

装完tensorflow2.0，想跑一些github上的项目，发现会有很多报错，很常见的是：AttributeError：moduletensorflownoattribute***。
大头儿子er·2020-06-28 19:00

Tensorflow 2.0的这些新设计，你适应好了吗？

如果说两代Tensorflow有什么根本不同，那应该就是Tensorflow2.0更注重使用的低门槛，旨在让每个人都能应用机器学习技术。
weixin_34343308·2020-06-28 17:15

TensorFlow 2.0+Keras 防坑指南

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>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
weixin_34319640·2020-06-28 16:46

Tensorflow2.0——利用卷积神经网络实现简单的验证码识别

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>之前用tensorflow1.13做了一个验证码识别的小东西准确率还是相当高的（当然其中大部分逻辑都是从网上很多大神的博客中借鉴以后再自己试验的）前不久tensorflow2.0
weixin_34311757·2020-06-28 16:00

TensorFlow 2.0将把Eager Execution变为默认执行模式，你该转向动态计算图了

8月中旬，谷歌大脑成员MartinWicke在一封公开邮件中宣布，新版本开源框架——TensorFlow2.0预览版将在年底之前正式发布。
weixin_34197488·2020-06-28 13:50

TensorFlow初探之简单神经网络训练mnist数据集（TensorFlow2.0代码）

from__future__importprint_functionfromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_data#加载数据集mnist=input_data.read_data_sets(r"C:/Users/HPBY/tem/data/",one_hot=True)#加载本地数据以独热编码形式importtensorflowast
weixin_33901641·2020-06-28 07:39

TensorFlow从1到2（八）过拟合和欠拟合的优化

现在有了TensorFLow2.0/Keras的支持，可以非常容易的构建模型。我们可以方便的人工模拟过拟合的情形，实际来操作监控、调整模型，从而显著改善模型指标。
weixin_33877092·2020-06-28 07:22

当你想要在conda指定的某个环境中安装包的方法

1）使用condainstall-n环境名包名userdeMBP:pytorchuser$condainstall-ndeeplearning2tensorflow2)进入环境，在环境中使用pipinstall
weixin_33851177·2020-06-28 06:48

TensorFlow从1到2（二）续讲从锅炉工到AI专家

我们先不进入TensorFlow2.0中的MNIST代码讲解，因为TensorFlow2.0在Keras的帮助下抽象度比较高，代码非常简单。但这也使得大量的工作被隐藏掉，反而让人难以真正理解来龙去脉。
weixin_33826268·2020-06-28 06:02

Linux Tensorflow2.0安装

安装Tensorflow2.0condaupdatecondapipinstalltf-nightly-gpu-2.0-previewcondainstallhttps://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn
weixin_33757609·2020-06-28 04:42

记录二：tensorflow2.0写MNIST手写体

今天用tensorflow2.0写了一个MNIST手写体的版本，记录下学习的过程。复现手写体识别的基本步骤：准备数据，处理数据，搭建模型，迭代训练模型，使用模型。
weixin_30911809·2020-06-28 02:51

tensorflow2.0安装

版本：python3.5tensorflow2.0cpu版本1、安装命令pip3installtensorflow==2.0.0.0a0-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn
weixin_30505485·2020-06-27 20:04

TensorFlow2.0基本操作（七）-利用ResNet18跑Cifar100

0插入语本人显卡10502G性能不足，因此将resnet18([2,2,2,2])改为了resnet10([1,1,1,1]),并且在cirfar100数据集为50000的情况下，将batchsiz设置为了8.显卡配置过关的同学请将本程序中的这两块改回去。解决方法：使用Google的Colab,本人将在下一篇博客中介绍利用Colab跑tf1主程序importtensorflowastffromte
wanfuchun·2020-06-27 12:07

Python3.7的Tensorflow2.0 图像分类的模型生成与读取

源码下载链接:https://pan.baidu.com/s/1mR8e8lBJV_69sqNt_Irmvw提取码:n553首先是读取照片，照片放在dataset文件夹内。每种是一个文件夹。新建一个py文件，utils_paths.py。读取照片。importosimage_types=(".jpg",".jpeg",".png",".bmp",".tif",".tiff")deflist_ima
vokxchh·2020-06-27 11:01

TensorFLow2.0静态图与eager模式(动态图)

eager与静态图转换的那些坑eager模式:就是动态图调用方法:tensorflow2.0默认eager模式优点Python写法,方便调试缺点比自动图速度慢静态图模式:调用方法:需要在函数上方加上@tf.function
油一条·2020-06-27 11:35

TensorFlow2入门到进阶—— 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_transform
update7·2020-06-27 10:41

TF2.0 TensorFlow 2 / 2.0 官方文档中文版

关键字：TF2.0TF2TensorFlow2TensorFlow2.0Python版本：Python3.7文档地址文档地址：TensorFlow2/2.0中文文档Github：Github-tensorflow2
极客兔兔·2020-06-27 08:19

TensorFlow 2.0 / TF2.0 强化学习入门教程实战案例

相关链接知乎专栏机器学习笔试面试题，GithubTensorFlow2.0中文文档，GithubTensorFlow2.0图像识别&强化学习实战，Github一、实战教程之强化学习TensorFlow2.0
极客兔兔·2020-06-27 08:19

TensorFlow 2.0官方风格与设计模式指南

TensorFlow1.0并不友好的静态图开发体验使得众多开发者望而却步，而TensorFlow2.0解决了这个问题。不仅仅是默认开启动态图模式，还引入了大量提升编程体验的新特性。
ljtyxl·2020-06-27 08:10

【深度学习 走进tensorflow2.0】训练的模型保存方式

无意中发现了一个巨牛的人工智能教程，忍不住分享一下给大家。教程不仅是零基础，通俗易懂，而且非常风趣幽默，像看小说一样！觉得太牛了，所以分享给大家。点这里可以跳转到教程。人工智能教程在我们训练深度学习网络的时候，如何保存模型，并提供给客户端使用，是常见的问题。保存Tensorflow的模型有很多方法-具体而言是您使用的API。本指南使用tf.keras。方式1：在训练期间保存模型（以checkpoi
开心果汁·2020-06-27 06:26

【深度学习 走进tensorflow2.0】使用RNN进行文本分类

此文本分类教程在IMDB大电影评论数据集上训练递归神经网络，以进行情感分析。主要步骤：一、文本数据集处理。二、文本模型训练三、文本模型预测1、模型训练：#-*-coding:utf-8-*-from__future__importabsolute_import,division,print_function,unicode_literalsimporttensorflow_datasetsastf
开心果汁·2020-06-27 06:55

【深度学习 走进tensorflow2.0】训练模型以及保存最佳模型

无意中发现了一个巨牛的人工智能教程，忍不住分享一下给大家。教程不仅是零基础，通俗易懂，而且非常风趣幽默，像看小说一样！觉得太牛了，所以分享给大家。点这里可以跳转到教程。人工智能教程项目目录：数据集：下载二分类数据集：cats_and_dogs_filtered文件夹wgethttps://storage.googleapis.com/mledu-datasets/cats_and_dogs_fil
开心果汁·2020-06-27 06:55

【tensorflow2.0 图片数据】tensorflow中准备图片数据的常用方案

在tensorflow中准备图片数据的常用方案有两种，第一种是使用tf.keras中的ImageDataGenerator工具构建图片数据生成器。第二种是使用tf.data.Dataset搭配tf.image中的一些图片处理方法构建数据管道。第一种方法更为简单fromkeras.preprocessing.imageimportImageDataGeneratortrain_dir='cifar2
开心果汁·2020-06-27 06:55

【深度学习 走进tensorflow2.0】TensorFlow 2.0 常用模块TFRecord

主要介绍TensorFlow另一个数据处理的利器——TFRecord。一、什么是TFRecord？TFRecord是TensorFlow中的数据集存储格式。当我们将数据集整理成TFRecord格式后，TensorFlow就可以高效地读取和处理这些数据集，从而帮助我们更高效地进行大规模的模型训练。TFRecord可以理解为一系列序列化的tf.train.Example元素所组成的列表文件，而每一个t
开心果汁·2020-06-27 06:55

【深度学习 走进tensorflow2.0】tensorflow2.0 如何做图像分类模型训练和预测

无意中发现了一个巨牛的人工智能教程，忍不住分享一下给大家。教程不仅是零基础，通俗易懂，而且非常风趣幽默，像看小说一样！觉得太牛了，所以分享给大家。点这里可以跳转到教程。人工智能教程创建一个数据集文件夹并命名（如dataset）在数据集文件中创建一个名称为train的子文件夹在数据集文件中创建一个名称为val的子文件夹在train文件夹中，为每个你要训练的对象创建文件夹并命名在val文件夹中，为每个
开心果汁·2020-06-27 06:55

【深度学习 走进tensorflow2.0】一个demo快速了解tensorflow2.0

下面我们用tensorflow2.0进行手写数字识别，看看tensorflow2.0如何写代码。
开心果汁·2020-06-27 06:55

TensorFlow2学习：RNN生成古诗词

本文转自AI科技大本营TensorFlow2学习：RNN生成古诗词文章不见了可以参考这位博主的文章公众号的文章写得挺好的，这里简单介绍下思路及值得学习的地方模型简介模型不算多么复杂高大上，但是五张俱全，
dayL_W·2020-06-27 06:28

TensorFlow2.0快速入门--基本数据结构及概念

本教程是学习TensorFlow2.0的整理内容，适合有一定深度学习框架使用基础的读者。
奈何如此·2020-06-27 05:50

Tensorflow2.0学习（二）

今天我们接着继续安装环境，前面我们已经安装了一半，有问题的可以去找接下来，安装tensorflow有两个版本，一个是cpu，一个是gpu如果没有显卡，那只能安装cpu版本，有显卡的朋友们，可以安装gpu版本pipinstalltensorflow-gpu==2.0.0conda安装：condasearchtensorflow#搜cpu版condasearchtensorflow-gpu#搜GPU版
成都-Python开发-王帅·2020-06-27 04:59

基于tensorflow2的多种模型定点化方式

Copyright2020TheTensorFlowAuthors.#@titleLicensedundertheApacheLicense,Version2.0(the"License");#youmaynotusethisfileexceptincompliancewiththeLicense.#YoumayobtainacopyoftheLicenseat##https://www.apac
tangchongyang·2020-06-27 03:40

基于tensorflow2的模型裁剪

Copyright2020TheTensorFlowAuthors.#@titleLicensedundertheApacheLicense,Version2.0(the"License");#youmaynotusethisfileexceptincompliancewiththeLicense.#YoumayobtainacopyoftheLicenseat##https://www.apac
tangchongyang·2020-06-27 03:40

基于tensorflow2的模型定点化（mnist数据集）

Copyright2020TheTensorFlowAuthors.#@titleLicensedundertheApacheLicense,Version2.0(the"License");#youmaynotusethisfileexceptincompliancewiththeLicense.#YoumayobtainacopyoftheLicenseat##https://www.apac
tangchongyang·2020-06-27 03:40

基于tensorflow2的VAE（mnist的生成）

Copyright2018TheTensorFlowAuthors.#@titleLicensedundertheApacheLicense,Version2.0(the"License");#youmaynotusethisfileexceptincompliancewiththeLicense.#YoumayobtainacopyoftheLicenseat##https://www.apac
tangchongyang·2020-06-27 03:39

基于tensorflow2的模型裁剪（mnist的size和accuracy测试）

Copyright2020TheTensorFlowAuthors.#@titleLicensedundertheApacheLicense,Version2.0(the"License");#youmaynotusethisfileexceptincompliancewiththeLicense.#YoumayobtainacopyoftheLicenseat##https://www.apac
tangchongyang·2020-06-27 03:39

基于tensorflow2的LSTM进行莎士比亚诗集生成

Copyright2019TheTensorFlowAuthors.#@titleLicensedundertheApacheLicense,Version2.0(the"License");#youmaynotusethisfileexceptincompliancewiththeLicense.#YoumayobtainacopyoftheLicenseat##https://www.apac
tangchongyang·2020-06-27 03:39

tensorflow2实现FasterRCNN+InceptionResNet V2的目标检测（复用mobilenet V2的已训练参数,如果使用ssd+mobilenet V2可以快一百倍）

Copyright2018TheTensorFlowHubAuthors.LicensedundertheApacheLicense,Version2.0(the“License”);#Copyright2018TheTensorFlowHubAuthors.AllRightsReserved.##LicensedundertheApacheLicense,Version2.0(the"Licen
tangchongyang·2020-06-27 03:39
上一页 72 73 74 75 76 77 78 79 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他