4.1 使用Session编写hello world： 程序：import tensorflow as tf
hello = tf.constant('hello tensorflow')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))
sess.close()结果：b'hello tensorflow'4.2 with session的使用 此段程序为调用会
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2024-08-19 17:18:22
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编译ARM版Prelink 转载时请注明出处和作者联系方式：http://blog.csdn.net/absurd 作者联系方式：李先静 更新时间：2007-4-10 为了加快应用程序的起动过程和降低进程之间非共享内存，花好了几天时间折腾prelink，虽然效果不太明显，还是有一定的效...
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2007-04-10 20:10:00
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编译ARM版Prelink 转载时请注明出处和作者联系方式：http://blog.csdn.net/absurd作者联系方式：李先静更新时间：2007-4-10 为了加快应用程序的起动过程和降低进程之间非共享...
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2007-04-10 20:10:00
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编译ARM版Prelink 转载时请注明出处和作者 下载e
原创
2021-07-27 09:58:11
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本项目最终运行在三星6818 SOC芯片的开发板上，效果图1.在Ubuntu下用QCreateor开发，新建QT项目2.构件游戏菜单界面在QT下的界面UI编辑界面，编辑四个菜单按钮：游戏，难度，其他，关闭。并添加其相应子菜单，(1)游戏菜单下，有开始/重新开始, 结束本局游戏两个字菜单； &n
# 如何在arm架构上使用docker安装tensorflow
## 1. 整体流程
在arm架构上使用docker安装tensorflow需要经过以下步骤：
| 步骤 | 说明 |
|------|----------------------|
| 1 | 安装docker |
| 2 | 下载tensorflow镜像 |
原创
2024-07-14 05:46:54
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之前没有用过显卡，直接上手了一块RTX2080,在pycharm里面配置tensorflow-gpu踩坑无数，写下这篇经验，希望对还在坑中挣扎的小伙伴们有些帮助。一些知识：配置tensflow-gpu，大概需要安装显卡驱动，安装python，CUDA，cuDNN，更改环境变量，安装tensflow-gpu其中的坑大概在于CUDA，cuDNN与tensorflow的版本需要兼容，有时还要考虑到pyt
ARM平台NEON指令的编译和优化 本文介绍了ARM平台基于ARM v7-A架构的ARM Cortex-A系列处理器(Cortex-A5, Cortex-A7,Cortex-A8, Cortex-A9, Cortex-A15)上的NEON多媒体处理硬件加速器针对C/C++语言、汇编语言和NEON intrinsics如何编译和优化，包含如何向量化、向量化的ARMCC和GCC编译器选项、NEON的
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2023-07-25 16:42:33
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我们知道在C语言编译时，有那么几个常用的优化编译选项，分别是-O0,-O1,-O2,-O3以及-Os。之前一直觉得既然是优化选项，顶多是优化一下逻辑，提高一些效率或者减少一下程序大小而已。很少会觉得它们会影响程序的最终结果。直到最近在ARM平台上发现一个程序里的一个bug，才觉得这些优化选项有时候也没那么智能。或者说针对ARM平台，还没
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2023-08-03 15:53:42
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前几天Google的IO大会上发布的ML Kit，ML Kit为端上部署深度学习模型提供了一套完整的解决方案，本地运行、云端都支持。里面本地部署用到的就是Tensorflow lite。Tensorflow Lite是在Google去年IO大会上发表的，目前Tensorflow Lite也还在不断的完善迭代中。Tensorflow Lite在Android和iOS上部署官网有比较详细的介绍已经对应
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2024-03-14 20:44:25
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一. 总论说到Tensoflow serving的编译安装，真的是一把鼻涕一把泪。前前后后折腾了一个星期。在这期间参考了同行的做法，自己也在不断地摸索尝试。 遇到的困难：Tensoflow serving的版本和源码在不断更新，之前成功编译安装的版本在一段时间后，由于github上的Tensoflow serving的源码的更新，变得编译安装不成功。即使是执行官网提供的编译安装指令也无法成功编译安
本篇中介绍一下TensorFlow的安装。TensorFlow的安装分为安装包安装和编译安装.一般的用户使用安装包安装就可以了，并且安装包的方式简单方便，具体又分为基于pip安装、基于docker安装、基于VirtualEnv的安装和基于Anaconda的安装，基本的过程都是先准备好Python环境，然后直接通过Pip(python的包管理器)直接下载安装TensorFlow的Python包，比较
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2024-06-24 04:57:18
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TensorFlow训练模型时，基本都是在Python环境下完成。生成环境中通常会使用其他语言开发应用程序，来完成对训练好的模型的调用。这时，就需要用到tensorflow的动态库文件。Tensorflow的官方并没有提供编译好的动态库文件，只是给出了如何进行编译的方法指导。实际编译过程中，会遇到很多问题，作者在参考其他编译教程，结合自己的实战经验，总结撰写本教程，希望能为需要的同仁提供些许帮助。
建议先安装Anaconda一。CPU版本安装 1.安装编译好的release版本 1）使用pip安装即可，或者conda 2.编译安装 1）安装gcc（4.8~5.4） 2）安装baze
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2024-03-28 11:56:59
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Host.def #define KDriveXServer YES#define TinyXServer...
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2006-03-30 22:02:00
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前些天在ESXi on Arm -- 树莓派4b安装ESXi中体验了在树莓派4b上使用ESXi on Arm。一些Arm64虚拟机用了十几天体验还可以。用Arm虚拟机体验了一些应用，比如Pi-hole，HomeAssistant，OpenMediaVault，AdGuard Home等等。今天看到ESXi Arm Edition这里在10/22更新了新版本，有了一些Bug修复和新功能。Change
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2024-05-25 11:15:12
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ARM编译程序参考
介绍ARM编译程序的ARM特有方面，包括：
Pragmas
原标题：ARM裸机开发第三步编译怎么做？ARM开发工具及软件命令详解先从bootloader开始，从下面的截图中可以看出裸机开发流程：这里先做第三步，感受总结一下ARM裸机开发需要哪些工具，用到的时候再详细介绍。要做第三步，首先要安装交叉编译器！找到安装包，解压到根目录下(解压后边加上 -C /)这里交叉工具链会自动解压到根目录下的 /usr/local/arm/ 目录下面但是这时候还不能直接在任
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2024-06-23 13:51:40
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