此文介绍如何安装TensorFlow-GPU（2.1.0版本）安装步骤常用IDE安装CUDA安装，cuDNN神经网络加速库安装TensorFlow框架安装1.常用IDE安装 用户在Python官网上可以下载到最新版本（Python3.7）的解释器。同时，目前有许多优秀的集成开发环境（IDE）可供用户选择。由于Anaconda集成了Python解释器以及开发环境、交互式命令终端等，还集成了许多常用的
什么是TensorFlow？先看看来自TensorFlow官方网站的介绍：TensorFlow™ 是一个开放源代码软件库，用于进行高性能数值计算。借助其灵活的架构，用户可以轻松地将计算工作部署到多种平台（CPU、GPU、TPU）和设备（桌面设备、服务器集群、移动设备、边缘设备等）。TensorFlow™ 最初是由 Google Brain 团队（隶属于 Google 的 AI 部门）中的研究人员和
Tensorflow代码笔记（一）tf.app.run函数入口，类似于c/c++中的main()，大概意思是通过处理flag解析，然后执行main函数。 有两种情况： · 如果你的代码中的入口函数不叫main()，而是一个其他名字的函数，如test()，则你应该这样写入口tf.app.run(test) · 如果你的代码中的入口函数叫main()，则你就可以把入口写成tf.app.run()tf.
一、TensorFlow运行模型——会话1、通过创建会话（session）来执行定义好的运算# 创建一个会话
sess = tf.Session()
# 使用这个创建好的会话来得到关心的运算的结果。比如可以调用sess.run(result)
sess.run(...)
# 关闭会话使得本次运行中得到的资源可以被释放
sess.close()通过Python上下文管理器的机制，只要将所有的计算放在
目录1 TensorFlow介绍2 TensorFlow的安装3 张量及其操作4 tf.keras介绍5 总结 1 TensorFlow介绍深度学习框架TensorFlow一经发布，就受到了广泛的关注，并在计算机视觉、音频处理、推荐系统和自然语言处理等场景下都被大面积推广使用，接下来我们深入浅出的介绍Tensorflow的相关应用。TensorFlow的依赖视图如下所示：TF托管在github平台
前言大四的时候大致的看过一本基于tensorflow的实战Google深度学习框架的书，目前看论文源码也好，修改代码做改进也好，很多基本知识还是源于那个时候。这是远远不够的，为此，我在github上找了一个基于tensorflow的实例管理教程，来再细致的学习一下tensorflow，希望能够增强自己读代码，写代码的能力，对深度学习也有更好的理解。一.数据准备具体的学习过程，因为有之前的一些基础，
TensorFlow 源码 截止到目前为止，TensorFlow 在 【Github】 的 Contributors 已经接近900人，Fork 30000次。 学习这么庞大的开源项目，首先必须要搞清楚其代码组织形式，我们先来看目录结构： &nb
虽然可以通过自己编程实现前向和反向传播过程但是随着神经网络的层数增加会导致编程趋于复杂，为了节省这种工作，可以使用现有深度学习框架。目前的已有的学习框架有很多Tensorflow,caffe,Torch,pytorch,Theano等，使用最多的目前是Tensorflow,本文讲简单介绍下Tensorflow的使用方法。1.预备工作import tensorflow as tf
sess = tf
前言新手学习可以点击参考Google的教程。开始前，我们先在本地安装好 TensorFlow机器学习框架。 1. 首先我们在本地window下安装好python环境，约定安装3.6版本； 2. 安装Anaconda工具集后，创建名为 tensorflow 的conda 环境：conda create -n tensorflow pip python=3.6； 3. conda切换环境：act
一、Tensorflow框架Tensorflow框架的基本组成：数据模型（Tensor）,计算模型（计算图），运行模型（Session）1. 计算图：Tensorflow中的每一个计算都是计算图上的一个节点，而节点之间的边描述了计算之间的依赖关系。系统会自动维护一个默认的计算图，通过tf.get_default_graph（）可以获得默认的计算图。可以通过a.graph is tf.ge
1. 背景tensorflow是一套可以通过训练数据的计算结果来反馈修改模型参数的一套框架，由谷歌公司于2015年11月开源，可以点击playground来可视化的尝试操作tensorflow，随便试了一下，挺好玩： 使用如下语句进行安装：pip install tensorflowtensorflow近期发布了2.0预览版本，改动极大，在第4部分介绍。TensorFlow再这么完善下去，都可以不
一、TensorFlow基础1、tensorflow简介深度学习，如深度神经网络、卷积神经网络和递归神经网络已被应用在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、音频识别与生物信息学等领域并获取了极好的效果。 深度学习框架：TensorFlow、caffe、Torch、Theano、CNTK TensorFlow特点：① 真正的可移植性：引入各种计算设备的支持包括CPU/GPU/TPU
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2020-02-08 11:03:00
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tensorflow IO流程一、队列1、队列与队列管理器（1）队列（2）队列管理器二、文件读取1、文件读取流程2、文件读取API（1）文件队列构造（2）文件阅读器（3）文件内容解码器三、图片处理1、图像基本知识2、图像读取API3、 TFRecords分析、存取（1）TFRecords存储（2）TFRecords读取方法（3）Cart-10数据批处理结果存入tfrecords流程(4)读取tf
import tensorflow as tf #张量的计算图，神经网络的计算过程，只搭建，不运算。 a=tf.constant([1.0,2.0]) b=tf.constant([3.0,4.0]) result=a+b print(result) c=tf.constant([[1.0,2.0]]) d=tf.constant([[3.0],[4.0]]) y=tf.matmul(c,d...
原创
2021-07-19 11:06:14
129阅读
一、处理结构因为TensorFlow是采用数据流图（data flow graphs）来计算, 所以首先我们得创建一个数据流流图, 然后再将我们的数据（数据以张量(tensor)的形式存在）放在数据流图中计算. 节点（Nodes）在图中表示数学操作,图中的线（edges）则表示在节点间相互联系的多维数据数组, 即张量（tensor). 训练模型时tensor会不断的从数据流图中的一个节
http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/一些参数：max_grad_norm = 5 # 用于控制梯度膨胀，如果梯度向量的L2模超过max_grad_norm，则等比例缩小num_layers = 2 # lstm层数num_steps = 20 # 单个数据中，序列的长度。
原创
2022-10-13 10:00:21
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Tensorflow学习笔记3第三讲 TensorFlow框架1、基于tensorflow的神经网络（NN）简介:①张量（tensor）：多维数组（列表），用阶来表示张量的维数。②计算图（graph）：搭建神经网络的计算过程，只搭建，不运算。③会话（session）：执行计算图中的节点运算。④参数：权重w，用变量表示，随机给初值。2、神经网络的实现过程**：3、前向传播：搭建模型，实现推理（以全
前言：开始学习TensorFlow框架，以下概念表述均来自网络，仅供自己理解和学习。1.Tensorflow 介绍1.1Tensorflow的安装网上有很多的Tensorflow安装教程，我也写了一篇《win7 64位 安装tensorflow》，链接地址：如果已安装了 TensorFlow，则可以调用 pip install --upgrade tensorflow 进行升级。1.2Tensor
目录Keras介绍Keras和tensorflow关系Keras介绍Keras 是一个高级的Python 神经网络框架，其文档详。Keras 已经被添加到TensorFlow 中，成为其默认的框架，为TensorFlow 提供更高级的API。如果读者不想了解TensorFlow 的细节，只需要模块化，那么Keras 是一个不错的选择。如果将TensorFlow 比喻为编程界的Java 或...
原创
2022-03-01 16:39:09
406阅读
二进制读取案例import tensorflow as tfimport osos.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'class Cifar(object): def __init__(self): self.height = 32 self.weight = 32 self.channels = 3
原创
2022-06-27 20:21:35
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