官网：https://www.tensorflow.org/ https://www.tensorflow.org/install/install_windows You must choose one of the following types of TensorFlow to install:
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2018-05-11 01:15:00
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前言前几天，我们刚下发了毕业设计的题目，我选的题目为基于TensorFlow的深度学习与研究，这将会是一个系列文章，截止2020-07我会将所有相关内容用更加通俗易懂的方式发布在公众平台上，我们一块学习，让我们嗨起来~。工欲善其事，必先利其器。今天这篇文章，我们就先学习如何在Windows、Linux上搭建开发环境。Windows下环境搭建11. 安装Python环境进入官网，根据个人电脑系统选择
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2021-12-30 11:36:58
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搭建和配置TensorFlow环境前言由于工作需要，近期准备深入学习和使用深度模型。前期调研了一番各大深度学习的开发框架，常用的有TensorFlow (Google)， Pytouch (Facebook)，Mxnet (Amazon)，PaddlePaddle (Baidu), Caffe等。各有各的用户基础和功能特点。对于刚进该领域的新人，个人还是觉得选择用户基础大，背后厂牌硬的框架比较安全
TensorFlow提供了一些常用的图像处理接口，可以让我们方便的对图像数据进行操作，以下首先给出一段显示原始图片的代码，然后在此基础上，实践TensorFlow的不同API。显示原始图片1 import matplotlib.pyplot as plt
2 import tensorflow as tf
3
4 raw_data = tf.gfile.FastGFile('./new.jpg'
一、概述通过之前两篇文章的学习，我们应该已经了解了多元分类的工作原理，图片的分类其流程和之前完全一致，其中最核心的问题就是特征的提取，只要完成特征提取，分类算法就很好处理了，具体流程如下：之前介绍过，图片的特征是不能采用像素的灰度值的，这部分原理的台阶有点高，还好可以直接使用通过TensorFlow训练过的特征提取模型（美其名曰迁移学习）。模型文件为：tensorflow_inception_gr
在eager问世之前（eager在2017.10发布，大概对应版本TensorFlow 1.4，但当前官方建议使用TensorFlow 1.8或以上版本运行eager），TensorFlow一直采用的是静态图机制，其实直到现在TensorFlow的静态图依然大行其道。本文就来介绍一下TensorFlow的静态图机制。何为静态图/动态图？静态图是指在图构建完成后，在模型运行时无法进行修改。这里的“图
Anaconda中安装并运行tensorflow创建环境 选择自己喜欢的名字和需要的python环境进行创建 这里我创建了一个名字为tensorflow的虚拟环境，蓝色框住的地方为这个虚拟环境的路径，记住，有用的！ 现在这样就是在创建中了，先别急，等等先 出现了自己创建的这个就好了，已经创建成功了下载tensorflow 在tensorflow下载官网进行下载 打开之后点击这里 出现的是这样的界面
初衷：由于系统、平台的原因，网上有各种版本的tensorflow安装教程，基于linux的、mac的、windows的，各有不同，tensorflow的官网也给出了具体的安装命令。但实际上，即使tensorflow安装成功，还是会遇到需要安装其他辅助工具的情况，同时，换一台机器又要面临整个环境重新...
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2016-12-02 11:48:00
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本地开发环境Pycharm搭建1. 安装完Anaconda之后，打开Anaconda Prompt2. 在打开的面板中依次输入conda create --name tf2.0.0rc1 python=3.7回车conda activate tf2.0.0rc1回车//pip install tensorflow==2.0.0rc1 （上面的太慢，使用清华的...
原创
2021-07-09 15:06:41
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tensorflow
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2022-09-17 15:49:32
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一、tensorflow读取机制图解首先需要思考的一个问题是，什么是数据读取？以图像数据为例，读取数据的过程可以用下图来表示：假设我们的硬盘中有一个图片数据集0001.jpg，0002.jpg，0003.jpg……我们只需要把它们读取到内存中，然后提供给GPU或是CPU进行计算就可以了。这听起来很容易，但事实远没有那么简单。事实上，我们必须要把数据先读入后才能进行计算，假设读入用时0.1s，计算用
文章目录一、图像读取1.图像基本知识2.图像读取API3.图片批处理案例二、二进制文件读取（1）读取文件的API（2）解码API（3）举例代码实现 一、图像读取1.图像基本知识（1）图像数字化三要素：长度、宽度、通道数（单通道、三通道）3D-张量： （2）图像基本操作目的： 1、增加图片数据的统一性 2、所有图片转换成指定大小 3、缩小图片数据量，防止增加开销操作： 1、缩小图片大小2.图像读取
环境搭建：win10+python3.6 + tensorflow(1.13.1)一、python3.6安装
原创
2021-07-21 10:13:34
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TensorFlow的安装TensorFlow的安装1 选择安装版本（很重要，建议看看）如何选择安装的TensorFlow版本？2 安装2.1 基于Anaconda（强烈推荐！！！）2.1.1 CPU版安装2.1.2 GPU版安装2.1.3 参考链接2.2 基于native pip（官网）2.3 virtualenv install2.4 Docker3.安装过程中遇到的坑 TensorFlow
前段时间在阿里云买了一台服务器，准备部署网站，近期想玩一些深度学习项目，正好拿来用。TensorFlow官网的安装仅提及Ubuntu，但我的ECS操作系统是 CentOS 7.6 64位，搭建Python、TensorFlow、Jupyter开发环境过程中遇到很多问题。这里将具体步骤分享给大家，可以少走很多弯路。第一步 安装anacondaAnaconda在linux依然功能强大，管理工
Tensorflow中之前主要用的数据读取方式主要有：建立placeholder，然后使用feed_dict将数据feed进placeholder进行使用。使用这种方法十分灵活，可以一下子将所有数据读入内存，然后分batch进行feed；也可以建立一个Python的generator，一个batch一个batch的将数据读入，并将其feed进placeholder。这种方法很直观，用起来也比较方便
tensorflow 实现cnn来单个汉字的识别说明环境搭建样本生成训练验证测试定制化说明 说明本文利用tensorflow建立一个比较浅的网络（基于LeNet的改进）做基本的文字识别，通过对一级字库的3755个汉字的印刷体图像数据集生成训练样本进行训练 。 3755文字识别就是3755个类别的分类任务。越深的网络训练得到的模型应该会更好，但是想到训练的难度以及以后线上部署时预测的速度我们定义的
验证码识别方法传统的机器学习方法，对于多位字符验证码都是采用的 化整为零 的方法：先分割成最小单位，再分别识别，然后再统一。卷积神经网络方法，直接采用 端到端不分割 的方法：输入整张图片，输出整个图片的标记结果，具有更强的通用性。端到端 的识别方法显然更具备优势，因为目前的字符型验证码为了防止被识别，多位字符已经完全融合粘贴在一起了，利用传统的技术基本很难实现分割了。卷积神经网络方法步骤gener
一.准备工作1.下载文件包（百度网盘）：链接：https://pan.baidu.com/s/1MPFV-zItvnwg2xkP49Q13Q 提取码：wt4i2.解压文件二.环境搭建1.vscode安装（1）运行文件夹下 VSCodeUserSetup-x64-1.44.2.exe，默认设置（一直点“下一步”），完成安装。2.vscode c++插件安装（1）打开vscode，在左侧一栏，点击最
# -*- coding: utf-8 -*-
import tensorflow as tf
filename = '2.jpg'
with tf.gfile.FastGFile(filename,'rb') as f:
image_data = f.read()
with tf.Session() as sess:
image = sess.run(image_data)
