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Created on 2017年4月20日
@author: weizhen
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#手写识别
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
mnist=input_data.read_data_sets("/path/to/MNIST_data/",one_hot=True)
batch_size=100
xs
问题描述：笔者最开始装了最新版的12.3版本的NVIDIA驱动+CUDA Toolkit的环境，在【conda install tensorflow-gpu】时完全没报错，但【import tensorflow】的时候出现如下错误：Could not load dynamic library ‘libcusolver.so.11‘； dlerror: libcusolver.so.11根据教程配置
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2024-10-31 17:36:34
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如何判断查看tensorflow是否在python shell中使用gpu加速？
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2022-11-09 10:09:57
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上篇博客主要介绍了tensorflow_slim的基本模块，本篇主要介绍一下如何使用该模块训练自己的模型。主要分为数据转化，数据读取，数据预处理，模型选择，训练参数设定，构建pb文件，固化pb文件中的参数几部分。一、数据转化：主要目的是将图片转化为TFrecords文件，该部分属于数据的预处理阶段，可以参考datasets中的download_and_conver_flower中的run函数实现。
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2024-05-13 11:17:23
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estimator是tensorflow高度封装的一个类，里面有一些可以直接使用的分类和回归模型，例如tf.estimator.DNNClassifier，但这不是这篇博客的主题，而是怎么使用estimator来实现我们自定义模型的训练。它的步骤主要分为以下几个部分：构建model_fn，在这个方法里面定义自己的模型以及训练和测试过程要做的事情；构建input_fn，在这个方法数据的来源和喂给模型
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2024-04-22 08:53:44
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这篇博客适合初学者了解模型训练是怎么一回事，用最简单的代码实现模型训练，但是你需要一点python的知识和一个你擅长的开发环境（比如：jupyter notebook）总共需要下面几个步骤导入包引入数据数据处理创建模型编译模型传入数据并训练导入包import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten, C
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2023-12-15 09:53:26
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利用TensorFlow Object Detection API的预训练模型训练自己的数据 文章目录利用TensorFlow Object Detection API的预训练模型训练自己的数据1.前言介绍2.前期准备2.1环境搭建2.2数据准备2.3模型准备3.训练过程3.1修改配置文件（config文件）3.2开始训练3.3保存模型3.4Tensorboard实时查看训练效果4.测试结果 1.
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2024-08-24 10:17:08
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最近一直想要用GPU训练一个五子棋AI，无奈自己的笔记本是A卡，速度太慢，计算一局需要7、8分钟。所以在之前安了Ubuntu虚拟机，使用了ROCm框架，训练速度提升为一局1、2分钟，但其实速度还是很慢。这两天实验室老师拿来了一台主机，配置：Nvidia 显卡，GeForce GTX1660。所以就想安一下GPU，安了一下午，终于可以调用GPU训练了，速度为1分钟12局。。。真是舒服了。1.查看你的
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2024-04-21 09:24:51
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一、安装JRE1、查看当前Linux系统是否已经安装java（结果显示我的linux没有装Java）rpm -qa | grep -i java 2、利用Xftp工具上传jre-8u321-linux-x64.tar.gz到centos7。 3、将jre压缩包解压到/usr/softwaretar -xvf jre-8u321-linux-x64.tar.gz -C /usr/software 4
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2024-06-14 05:39:35
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1 解决方案【方案一】 载入模型结构放在全局，即tensorflow会话外层。'''载入模型结构:最关键的一步'''
saver = tf.train.Saver()
'''建立会话'''
with tf.Session() as sess:
for i in range(STEPS):
'''开始训练'''
_, loss_1, acc, summary = sess.run([t
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2024-04-06 12:42:06
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现在让我们用Tensorflow实现一个具体的Input pipeline，我们使用CoCo2014作为处理对象，网上应该可以下载到CoCo训练集，train2014这个文件。下载http://msvocds.blob.core.windows.net/coco2014/train2014.zip 一共13.5G，解压完以后大概会有8万多张图，这个数据集算得上超大规模级别了，
手把手教你使用TensorFlow训练出自己的模型一、前言 搭建TensorFlow开发环境一直是初学者头疼的问题，为了帮忙初学者快速使用TensorFlow框架训练出自己的模型，作者开发了一款基于TensorFlow 2.3.0的图形化工具AiSuperTool，可以一键加载数据集训练出模型，支持导出h5、tflite格式的模型文件。二、软件简介 2.1 双击AiSuperTool.exe文件即
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2023-11-20 18:55:14
204阅读
本章提供了tensorflow模型常用的一些处理方法，包括：tensorboard查看ckpt网络结构tensorboard查看pb网络结构ckpt模型转pb模型pb模型转pbtxt文件测试pb模型pb模型转tflite模型测试tflite模型h5模型转pb模型测试caffe模型1.1 查看ckpt网络结构_v1.py运行脚本在控制台输入命令：tensorboard --logdir=d:/log
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2024-04-05 19:49:01
346阅读
# TensorFlow 如何训练模型
TensorFlow 是一个用于构建和训练机器学习模型的强大开源框架。在这篇文章中，我将向您介绍如何使用 TensorFlow 训练模型的流程以及每一步需要做什么，包括代码示例。
## TensorFlow 训练模型的流程
下表展示了训练 TensorFlow 模型的一般步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ----- | ------- |
| 1
原创
2024-05-06 11:34:27
113阅读
一、tensorflow常用方法 ①tf函数 tf.clip_by_value(x, min, max) # 把tensor变量x中大于min的置为min，把x中小于max的元素值置为max。 tf.cast(x, tf.float32) # 用于改变张量的数据类型返回变成张量，如tf.convert_to_tensor(np.array([1,2,3]))，这和tf.cons
一. 说明在上一博客——利用tensorflow训练自己的图片数据（2）中，我们已经获得了神经网络的训练输入数据：image_batch，label_batch。接下就是建立神经网络模型，笔者的网络模型结构如下：输入数据：（batch_size，IMG_W，IMG_H，col_channel）= （20, 64, 64, 3）卷积层1： （conv_kernel
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2024-03-23 09:51:37
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# Python 如何查看 TensorFlow 是否使用了 GPU
在深度学习的开发中，TensorFlow 是一个流行的框架。为了提升模型训练的效率及性能，通常会使用 GPU。在某些情况下，我们可能希望验证 TensorFlow 是否正确地识别并使用了 GPU。如果您希望确认这一点，下面的方案将为您提供一系列步骤和示例代码，帮助您检查 TensorFlow 是否在使用 GPU。
## 环境
近期做了一些反垃圾的工作，除了使用常用的规则匹配过滤等手段，也采用了一些机器学习方法进行分类预测。我们使用TensorFlow进行模型的训练，训练好的模型需要保存，预测阶段我们需要将模型进行加载还原使用，这就涉及TensorFlow模型的保存与恢复加载。总结一下Tensorflow常用的模型保存方式。保存checkpoint模型文件（.ckpt）首先，TensorFlow提供了一个非常方便的api
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2024-05-02 14:57:44
72阅读
TensorFlow是谷歌爸爸出的一个开源机器学习框架，目前已被广泛应用，谷歌爸爸出品即使性能不是最强的（其实性能也不错），但绝对是用起来最方便的，毕竟谷歌有Jeff Dean坐镇，这波稳。 0x01 TensorFlow安装 官方有一个Mac上TensorFlow的安装指南，点这里 我们现在就照着这个安装指南操作一把，官方推荐在virtualenv中安装TF，我们就在virtualenv安装吧
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2024-06-26 19:54:01
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解决tensoflow如何在已训练模型上继续训练fineturn的问题。 训练代码任务描述： x = 3.0, y = 100.0， 运算公式 x×W+b = y，求 W和b的最优解。# -*- coding: utf-8 -*-)
import tensorflow as tf
# 声明占位变量x、y
x = tf.placeholder("float", shape=[None
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2024-04-29 08:51:17
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