文章目录1、前言2、入门时间3、机制4、全面性5、序列化6、部署7、自定义扩展 1、前言很多人在学习深度学习时，都会对于学习哪个深度学习的框架而烦恼，到底是Tensorflow 还是 pytourch？一个主流的说法就是如果搞学术研究，那么就选择pytourch，如果是搞项目那就选Tensorflow ，但很多人都纠结两者的区别在哪里呢，下面就具体的分析一下，看看到底哪个框架适合你。2、入门时间
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2023-08-05 14:25:10
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初学DeepLearning，看到TensorFlow和pytorch框架用户数和讨论数比较多，最后选择上手TensorFlow2.0版本。因为搜索了一圈总结：TensorFlow用户基数还是比较大；2.0版本也改进了1.0版本代码编写、调试困难和API混乱等缺点，使其也有了pytorch好上手的优点。 TensorFlow有cpu和gpu两个版本，gpu可以并行处理，因此gpu版本运行起来
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2023-09-15 12:48:28
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安装TensorFlow 2.1 CPU/GPU版本简洁指南注：本方法为对视频 https://www.bilibili.com/video/BV1B7411L7Qt 中所述方法的整理，安装过程中尽量保持所有版本一致安装具体版本为conda install cudatoolkit==10.1conda install cudnn==7.6pip install tensorflow==2.1pyt
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2023-11-23 21:58:24
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Tensorflow安装教程1. Anaconda安装前往Anaconda官网，下载对应版本Anaconda安装包。 安装包下载完成后，进行安装，记得自己Anaconda的安装路径。2. Pycharm安装前往Jetbrain官网，下载安装社区版Pycharm即可。3. 确定Tensorflow版本前往Tensorflow gpu support网站，查看版本要求。 由于Tensorflow 2.
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2024-05-27 23:14:58
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TensorFlow 2.0终于来了！本周二凌晨，这个全球用户最多的深度学习框架，正式放出了2.0版本。Google深度学习科学家、Keras作者François Chollet热情的表示：“TensorFlow 2.0是一个来自未来的机器学习平台，它改变了一切”。不少网友表示，TensorFlow 2.0比PyTorch更好用，已经准备全面转向这个新升级的深度学习框架了。更易用的TF2.0尽管是
PyTorch 和 TensorFlow 是目前最主流的两个深度学习框架，绝大多数研究者会选择PyTorch 或者 TensorFlow 进行深度学习的入门学习。图1展示了近两年来几个主流深度学习框架的 Google 指数，其中 PyTorch 和 TensorFlow 的热度不相上下，均遥遥领先于其他框架。图 1 TensorFlow、PyTorch、MXNet、Caffe 和 PaddlePa
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2023-08-11 18:07:33
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文章目录前世今生TensorFlow发展历程Google Jeff发布版本历程：2015年同类型框架有：发展2017年2019TensorFlow2.0 is coming编程风格对比 | 选择开启TensorFlow2.0为什么学习TensorFlowPytorch发展历程动态图Torch API库多 近两年来，Google和Facebook等秉持开源理念，推动着AI工程工具越来越强大最近由于
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2023-10-22 07:51:43
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神经网络中最重要的就是参数了，其中包括权重项$W$和偏置项$b$。 我们训练神经网络的最终目的就是得到最好的参数，使得目标函数取得最小值。参数的初始化也同样重要，因此微调受到很多人的重视， 只列一些常用的！Tensorflow常数初始化 tf.constant_initializer(value) value取0，则代表的是全0初始化，也可以表示为 tf.zeros_initi
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2024-05-15 09:10:50
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环境安装 安装gpu版本 需要安装navid两个依赖库 tf.keras 启动notebook
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2019-09-28 21:50:00
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这两天GPU设备到了，然后搭建下环境，顺便记录安装流程（注意这里是Centos7），我们先看下安装tensorflow2.1 GPU和Pytorch1.3 GPU所需的环境。当前tensorflow的最新稳定版本是2.1，根据 官网 的要求: 需要CUDA10.1、cuDNN7.6、TensorRT6.0（可选）当前Pytorch的最新稳定版本是1.3，根据 官网 的要求: 需要 CUDA10.1
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2024-01-31 17:08:21
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菜鸟学TensorFlow 2.0：TensorFlow2.0安装与环境配置1. TensorFlow概述2. TensorFlow依赖环境搭建3. TensorFlow 2安装3. 第一个TensorFlow程序 1. TensorFlow概述Tensorflow是当今深度学习很流行的一个框架，它是由谷歌开发的深度学习框架到现在已经发布到了TF2.0版本了。TensorFlow 2 废弃了大量
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2024-05-14 07:31:10
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Tensforflow已经升级到了2.0，我们就先撇开1.0不说。Tensforflow2 VS Pytorch，该选哪个学呢？ 这种选择焦虑感，是不是像在前女友和现女友之间那种选择呢？[捂脸] 建议：如果是工程师，应该优先选TensorFlow2.如果是学生或者研究人员，应该优先选择Pytorch.当然如果时间足够，最好TensorFlow2和Pytorch都要学习掌握。
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2023-11-01 21:01:48
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内心独白对于一个完全小白而言，突然跨进这个领域很迷茫。就像关进瓶子里的猫，前途一片光明，却找不到出口。tensorflow简单介绍tensorflow是由google开发，在2019年春发布了2.0版本。与1x版本相比tensorflow2.0版本有了很大的改变，更方便开发人员上手。 与facebook的PyTorch相比两者不相上下，但由于tensorflow 1x版本存在许多弊端，许多人更喜欢
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2023-11-02 13:27:41
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文章目录Eager执行AutoGraph性能优化：tf.function模型构建：tf.keras模型训练结语参考文献 TensorFlow虽是深度学习领域最广泛使用的框架，但是对比PyTorch这一动态图框架，采用静态图（Graph模式）的TensorFlow确实是难用。好在最近TensorFlow支持了eager模式，对标PyTorch的动态执行机制。更进一步地，Google在最近推出了全新
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2024-02-03 04:55:51
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欢迎关注WX公众号：【程序员管小亮】专栏——...
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2019-10-24 09:37:00
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#!/usr/bin/env python3# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Sat Jun 22 18:55:41 2019@author: lg"""import tensorflow as tfdef prepare_mnist_features_and_labels(x, y): x = tf.cast(x, tf.float3...
原创
2023-01-12 23:46:50
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如今深度学习框架尤其多，几乎每个科技公司巨头都有其深度学习框架，Google的TensorFlow
原创
2022-10-12 15:31:19
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一，TensorFlow2 ? 还是 Pytorch?先说结论:如果是工程师，应该优先选TensorFlow2.如果是学生或者研究人员，应该优先选择Pytorch.如果时间足够，最好TensorFlow2和Pytorch都要学习掌握。理由如下：1，在工业界最重要的是模型落地，目前国内的大部分互联网企业只支持TensorFlow模型的在线部署，不支持Pytorch。 并且工业界更加注重的是模型的高可
最近用了一点pytorch，想着稍稍理一下，这样一个和TensorFlow抗衡的一个框架，究竟是何方神圣？首先我们要搞清楚pytorch和TensorFlow的一点区别，那就是pytorch是一个动态的框架，而TensorFlow是一个静态的框架。何为静态的框架呢？我们知道，TensorFlow的尿性是，我们需要先构建一个TensorFlow的计算图，构建好了之后，这样一个计算图是不能够变的了，然
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2023-09-30 20:57:54
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