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:
转载 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
转载 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tensorflowtensorflow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...
转载 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
转载 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
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# -*- 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)
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