tensorflow2

Tensorflow2.0 GPUconfig的问题

Tensorflow2.0中gpuconfig相关的搬到了tf.config.experimental下documentphysical_devices=tf.config.experimental.lis
liks·2019-10-22 08:49

cudaGetDevice() failed. Status: cudaGetErrorString symbol not found.怎么解决

首先我用的keras，它是基于TensorFlow2.0，而TensorFlow2.0基于的显卡驱动版本是cuda10.0，cuda10.0需要的DriverVersion必须大于411.31
IT垃圾，只会抄·2019-10-21 18:00

cudaGetDevice() failed. Status: cudaGetErrorString symbol not found.怎么解决

首先我用的keras，它是基于TensorFlow2.0，而TensorFlow2.0基于的显卡驱动版本是cuda10.0，cuda10.0需要的DriverVersion必须大于411.31
shrank·2019-10-21 18:00

tensorflow2.0 numpy python 图像、数组、shape、合并、转换、重置相关的处理办法集合

懒人专属图像相关#引入必要的图像处理库fromtensorflow.keras.preprocessing.imageimportImageDataGenerator,array_to_img,img_to_array,load_imgfromtensorflow.keras.preprocessingimportimageimportnumpyasnp#打开一个图片文件并指定尺寸和颜色模式img
千年奇葩·2019-10-21 11:36

TensorFlow2.0（7）：激活函数

注：本系列所有博客将持续更新并发布在github上，您可以通过github下载本系列所有文章笔记文件。1什么是激活函数¶激活函数是深度学习，亦或者说人工神经网络中一个十分重要的组成部分，它可以对神经元的接收信息进行非线性变换，将变换后的信息输出到下一层神经元。激活函数作用方式如下公式所示：$$y=Activation(\sum\limits_i^N{{w_i}\cdot{x_i}+b})$$其中，
奥辰·2019-10-21 08:00

tensorflow2.0 一个模型输出不同类型的结果

defnet_one(_input):h1=tf.keras.layers.Conv2D(24,5,strides=2,padding="same",activation='relu')(_input)h1=tf.keras.layers.MaxPool2D(2,strides=2)(h1)h1=tf.keras.layers.Conv2D(32,3,strides=2,padding="same
千年奇葩·2019-10-18 18:40

[机器学习笔记(二)] 用TensorFLow来线性回归

目录TensorFlow线性回归前置知识TensorTensor运算自动求导线性回归最后TensorFlow线性回归环境：TensorFlow2.0前置知识TensorTensorFlow使用tensor
万有引力丶·2019-10-17 23:00

tensorflow2.0卷积报错:Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN failed to i...

tensorflow2.0.0-beta1版本，cuda版本10.0.130，cudnn版本7.6.3.30。
白小白db·2019-10-17 09:03

用Tensorflow 2.0实现Imagenet的训练

Tensorflow2.0正式版10月份正式推出了，我也第一时间转向了这个新的版本，花了一些时间研究之后，我的结论是2.0版本确实是挺简便易用的，不过也有个缺点是封装的太好了，你无法很好的理解里面实现的机制
gzroy·2019-10-16 22:33

TensorFlow2.0 学习笔记（四）：迁移学习（MobileNetV2）

专栏——TensorFlow学习笔记文章目录专栏——TensorFlow学习笔记一、数据处理1.1_下载数据集1.2_数据预处理1.3_数据增强1.4_数据可视化二、构建模型2.1_可视化模型2.2_设置训练参数2.3_编译和训练模型2.4_可视化训练指标三、使用预训练的模型3.1_下载预训练模型3.2_添加分类层3.3_训练Mobile模型3.4_微调预训练网络推荐阅读参考文章下面我们准备使用K
我是管小亮 :)·2019-10-16 09:46

TensorFlow2.0 学习笔记（四）：迁移学习（MobileNetV2）

专栏——TensorFlow学习笔记文章目录专栏——TensorFlow学习笔记一、数据处理1.1_下载数据集1.2_数据预处理1.3_数据增强1.4_数据可视化二、构建模型2.1_可视化模型2.2_设置训练参数2.3_编译和训练模型2.4_可视化训练指标三、使用预训练的模型3.1_下载预训练模型3.2_添加分类层3.3_训练Mobile模型3.4_微调预训练网络推荐阅读参考文章下面我们准备使用K
我是管小亮 :)·2019-10-16 09:46

笔记5：Tensorflow2.0使用Resnet18进行数据训练

https://blog.csdn.net/public669/article/details/99679567在今年的3月7号，谷歌在TensorflowDeveloperSummit2019大会上发布TensorFlow2.0Alpha
njitbaisha·2019-10-15 16:49

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

原文链接：https://blog.csdn.net/LQ_qing/article/details/100566159一、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
njitbaisha·2019-10-15 16:15

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

原文链接：https://blog.csdn.net/LQ_qing/article/details/100521923一、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temporalsig
njitbaisha·2019-10-15 15:18

第六章：优化神经网络的技巧（理论）

LQ_qing/article/details/100066735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
njitbaisha·2019-10-15 15:46

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）

原文链接：https://blog.csdn.net/LQ_qing/article/details/99968121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
njitbaisha·2019-10-15 15:23

开篇：开启Tensorflow 2.0时代

blog.csdn.net/LQ_qing/article/details/99169663从2015年发布0.1版本开始，Tensorflow每两年实现一次重大版本升级，到2019年4月，google推出了全新的tensorflow2.0
njitbaisha·2019-10-15 15:57

【深度学习 走进tensorflow2.0】linux 下 tensorflow 2.0 环境安装

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。人工智能教程安装python环境，均以python3.7版本、可用anaconda安装condacreate-ntf2python=3.7进入名为“tf2”的虚拟环境sourceactivatetf2使用Python包管理器pip安
开心果汁·2019-10-14 16:41

CSDN日报191014:计算机大数乘法引发的思考;TensorFlow2.0 笔记

点击阅读全文人工智能|TensorFlow2.0学习笔记（二）：多层感知机（MLP
CSDN官方博客·2019-10-14 16:06

TensorFlow2.0（六）：数据预处理中的Dataset

在整个机器学习过程中，除了训练模型外，应该就属数据预处理过程消耗的精力最多，数据预处理过程需要完成的任务包括数据读取、过滤、转换等等。为了将用户从繁杂的预处理操作中解放处理，更多地将精力放在算法建模上，TensorFlow中提供了data模块，这一模块以多种方式提供了数据读取、数据处理、数据保存等功能。本文重点是data模块中的Dataset对象。1创建¶对于创建Dataset对象，官方文档中总结
奥辰·2019-10-14 08:00

TensorFlow2.0 学习笔记（三）：卷积神经网络（CNN）

专栏——TensorFlow学习笔记文章目录专栏——TensorFlow学习笔记一、神经网络的基本单位：神经元二、卷积神经网络（CNN）三、基于tf2.0实现LeNet推荐阅读参考文章一、神经网络的基本单位：神经元如果把神经网络的基本单位：神经元和真实的神经细胞（神经元）进行比较的话，会发现在结构上是有一些类似的。神经网络的神经元示意图如下：神经细胞模式图如下：二、卷积神经网络（CNN）关于理论方
我是管小亮 :)·2019-10-13 17:09

TensorFlow2.0 学习笔记（三）：卷积神经网络（CNN）

专栏——TensorFlow学习笔记文章目录专栏——TensorFlow学习笔记一、神经网络的基本单位：神经元二、卷积神经网络（CNN）三、基于tf2.0实现LeNet推荐阅读参考文章一、神经网络的基本单位：神经元如果把神经网络的基本单位：神经元和真实的神经细胞（神经元）进行比较的话，会发现在结构上是有一些类似的。神经网络的神经元示意图如下：神经细胞模式图如下：二、卷积神经网络（CNN）关于理论方
我是管小亮 :)·2019-10-13 17:09

TensorFlow2.0基本操作（四）

1FashionMnist实战importtensorflowastffromtensorflowimportkeras#datasets数据集的管理,layers,optimizers优化器,sequential容器,metrics测试的度量器fromtensorflow.kerasimportdatasets,layers,optimizers,Sequential,metricsimport
wanfuchun·2019-10-13 12:47

TensorFlow2.0 学习笔记（二）：多层感知机（MLP）

TensorFlow学习笔记一、基础知识二、Keras的模型和层三、多层感知机（MLP）3.1、数据获取及预处理3.2、模型构建3.3、模型训练3.4、模型评估3.5、完整代码四、总结推荐阅读参考文章一、基础知识使用TensorFlow2.0
我是管小亮 :)·2019-10-13 11:17

TensorFlow2.0 学习笔记（二）：多层感知机（MLP）

TensorFlow学习笔记一、基础知识二、Keras的模型和层三、多层感知机（MLP）3.1、数据获取及预处理3.2、模型构建3.3、模型训练3.4、模型评估3.5、完整代码四、总结推荐阅读参考文章一、基础知识使用TensorFlow2.0
我是管小亮 :)·2019-10-13 11:17

升级到tensorflow2.0，我整个人都不好了

原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA4MDExMDEyMw==&mid=2247487150&idx=2&sn=7dedc21de7abe67c9ef0778ba728e0be&chksm=9fa879eaa8dff0fc8eee34690460abc99b4a2e567971c6a35008f8a201c83ee86b74f8d2c7cc&mpsha
javastart·2019-10-12 17:01

TensorFlow2.0 学习笔记（一）：TensorFlow 2.0 的安装和环境配置以及上手初体验

专栏——TensorFlow学习笔记文章目录专栏——TensorFlow学习笔记〇、写在前面一、TensorFlow概述二、TensorFlow2.0安装与环境配置三、第一个程序四、简单的手写数字识别五
我是管小亮 :)·2019-10-12 08:30

TensorFlow2.0 学习笔记（一）：TensorFlow 2.0 的安装和环境配置以及上手初体验

专栏——TensorFlow学习笔记文章目录专栏——TensorFlow学习笔记〇、写在前面一、TensorFlow概述二、TensorFlow2.0安装与环境配置三、第一个程序四、简单的手写数字识别五
我是管小亮 :)·2019-10-12 08:30

PyTorch横扫各大顶会，TensorFlow退守工业界

鱼羊栗子发自凹非寺量子位报道公众号QbitAITensorFlow2.0正式发布没几天，PyTorch1.3今天也上线了。一个疯狂强调“易用性”，一个整出了移动端部署。老将和新秀都卯足了劲。
itwriter·2019-10-11 12:00

资料分享：推荐一本《简单粗暴TensorFlow 2.0》开源电子书！

背景本开源电子书是一篇精简的TensorFlow2.0入门指导，基于TensorFlow的EagerExecution（动态图）模式，力图让具备一定机器学习及Python基础的开发者们快速上手TensorFlow2.0
老马的程序人生·2019-10-11 09:05

如何简单粗暴地上手 TensorFlow 2.0？

整理|夕颜出品|AI科技大本营（ID:rgznai100）【导读】TensorFlow2.0于近期正式发布后，立即受到学术界与科研界的广泛关注与好评。
CSDN资讯·2019-10-11 09:28

人工智能基础01 Anaconda的安装

位（当前时间2019年10月11日）（开始之前确保你拥有你电脑的管理员权限）Anaconda官网：Anaconda官网打开官网，点击Download按钮进入下载页面我们使用Python3.7版本，因为Tensorflow2.0
大数据DENGAI·2019-10-11 07:12

Tensorflow2.0学习笔记（一）

文章是个人学习Tensorflow2.0的过程中，个人认为需要记下并需要重点学习的，不做任何商业使用，希望个人学习记录的同时，能够给他人带来帮助。
海上的程序猿·2019-10-10 16:56

tensorflow2.0新特性

Tensorflow2.0相比于以往版本，有着极大的区别；最明显的区别可以用三字词来概括：更简单，更易用，更强大。接下来让我们一起见证下不一样的地方吧！
jimchen1218·2019-10-10 14:00

简单粗暴上手 TensorFlow 2.0，北大学霸力作，必须人手一册！

s=NykqPTA9Li5JTensorFlow2.0于近期正式发布后，立即受到学术界与科研界的广泛关注与好评。此前，AI科技大本营曾特邀专家回顾了TensorFlow2.0从初版到最新版本的发展史。
CSDN 程序人生·2019-10-10 12:02

简单粗暴上手TensorFlow 2.0，北大学霸力作，必须人手一册！

（图片付费下载自视觉中国）整理|夕颜出品|AI科技大本营（ID:rgznai100）【导读】TensorFlow2.0于近期正式发布后，立即受到学术界与科研界的广泛关注与好评。
AI科技大本营·2019-10-10 10:47

Tensorflow学习笔记

Tensorflow学习笔记一.Tensorflow2.0学习笔记https://mp.weixin.qq.com/s/G3TRZ9VaIaeyFCwWXOZ00w—tensorflow2.0简介最全Tensorflow2.0
酸辣土豆丝不要辣·2019-10-09 10:12

TensorFlow2.0（五）：张量限幅

1maxmium()与minmium()¶maximum()用于限制最小值,也即是说，将一个tensor中小于指定值的元素替换为指定值：In[2]:importtensorflowastfIn[3]:a=tf.range(10)aOut[3]:In[4]:tf.maximum(a,4)Out[4]:In[12]:b=tf.random.uniform([3,4],minval=1,maxval=1
奥辰·2019-10-08 22:00

TensorFlow2.0官方教程-Keras-train and evaluate 学习笔记

本笔记参照TensorFlow官方教程，主要是对‘Keras-trainandevaluate’（以下简称KFA）教程内容翻译和内容结构编排，原文链接：Keras-trainandevaluate目录设置（Setup）第一部分：使用内置的training&evaluation循环1.1API概率：第一个端到端例子1.2指定代价、指标和优化器1.2.1许多内置优化器(optimizers)、代价（l
丘比特人·2019-10-08 20:24

『TensorFlow2.0正式版』TF2.0+Keras速成教程·零：开篇简介与环境准备

此篇教程参考自TensorFlow2.0+KerasCrashCourse，在原文的基础上进行了适当的总结与改编，以适应于国内开发者的理解与使用，水平有限，如果写的不对的地方欢迎大家评论指出。
小宋是呢·2019-10-08 15:46

『TensorFlow2.0正式版』TF2.0+Keras速成教程·零：开篇简介与环境准备

此篇教程参考自TensorFlow2.0+KerasCrashCourse，在原文的基础上进行了适当的总结与改编，以适应于国内开发者的理解与使用，水平有限，如果写的不对的地方欢迎大家评论指出。
小宋是呢·2019-10-08 14:00

谷歌Tensorflow 2.0最全书籍、实战项目、代码、官方视频教程分享

TensorFlow2.0已经正式发布了。
lqfarmer·2019-10-08 10:17

TensorFlow2.0 Guide 官方教程 学习笔记2-Keras functional API

本笔记参照TensorFlow官方教程，主要是对‘KerasfunctionalAPI’（以下简称KFA）教程内容翻译和内容结构编排原文链接:KerasFunctionalAPI目录1.导入TensorFlow库2.引言3.训练、评价、推断4.保存和序列化5.相同层图定义多个模型6.模型的可调用性7.控制复杂图层拓扑8.共享层9.提取和重用层图中的节点10.通过定制化层来扩展API11.什么时候用
黄水生·2019-10-07 22:01

TensorFlow2.0（四）：填充与复制

1pad()¶tf.pad函数主要是用来对tensor的大小进行扩展，包括水平、垂直、深度(通道)等,方法定义如下：pad(tensor,paddings,mode="CONSTANT",name=None,constant_values=0)输入参数：tensor:输入的tensorpaddings:设置填充的大小mode:填充方式，默认是CONSTANT,还有REFLECT和SYMMETRIC
奥辰·2019-10-07 16:00

TensorFlow 2.0正式版官宣！深度集成Keras

原文链接：https://new.qq.com/omn/20191001/20191001A074ZP00.html【新智元导读】TensorFlow2.0正式版终于发布了！
javastart·2019-10-06 12:11

经验拾忆（纯手工）=> TF20的LSTM与GRU(return_sequences与return_state)参数源码

前言温馨提示：本文只适用于:了解LSTM和GRU的结构，但是不懂Tensorflow20中LSTM和GRU的参数的人)额外说明看源码不等于高大上。
Cython_lin·2019-10-06 00:00

一、TensorFlow2.0——简单多层感知器

以下代码均在jupyternotebook内实现（1）引包（2）导入数据（3）查看数据（4）构造散点图（5）取TV，radio，newspaper3列值作为输入值x,取sales列作为输出值y（6）使用顺序模型，定义多层感知器，第一层：Dense完成初始化变量（自定义10个单元隐藏层）越大拟合能力越强input_shape(3,)输入有三个维度，activation=‘relu’使用relu函数激
亦♥萧·2019-10-05 13:56

一、TensorFlow2.0——简单线性回归

以下代码均在jupyternotebook内实现（1）引包importpandasaspdimporttensorflowastffrommatplotlibimportpyplotasplt%matplotlibinline#魔法函数（2）使用pandas库导入数据data=pd.read_csv('F://JupyterWorkSpace//data//Test.csv')（3）查看导入的数据
亦♥萧·2019-10-05 12:35

Anaconda+TensorFlow开发环境搭建

/mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/(我下载的版本是Anaconda3-5.2.0-Windows-x86_64)二、在Anaconda中安装TensorFlow2.1Anaconda
不学无墅_NKer·2019-10-04 22:00

Ubuntu18.04安装TensorFlow-gpu 2.0

谷歌正式发布TensorFlow2.0！
dl_None·2019-10-04 20:22
上一页 87 88 89 90 91 92 93 94 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他