TensorFlow有一个可视化工具，可以可视化展示和分析执行过程。如果是源码安装的，按如下
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2023-06-25 07:18:31
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TensorFlow是机器学习中使用很多的一个框架，最近开始学习TensorFlow，记录一下安装的过程。一、TensorFlow的安装Python的安装此处不再赘述。在装好Python和pip的前提下(笔者Python的版本为3.7)，首先“win+R”输入“cmd”打开命令提示符。输入pip install tensorflow,此时pip开始下载TensorFlow，这一步时间可能较长，请耐
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2024-04-12 04:50:35
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目录 tensorflow容器化一、docker安装二、tensorflow三、创建自己的镜像四、编写Dockerfile五、build镜像六、运行镜像补充：依赖缺失问题解决tensorflow容器化一、docker安装二、tensorflow在docker中运行tensorflow的第一步就是要找到自己需要的镜像,我们可以去docker hub找到自己需要的tensorflow镜像.t
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2023-08-31 23:16:52
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搭建TensorFlow的GPU Docker环境
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2023-06-30 18:02:22
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docker基础教程：https://legacy.gitbook.com/book/yeasy/docker_practice/details，通过这个教程可以了解docker基本概念 为什么使用docker？避免复杂的环境的配置，比如cuda。而在ubuntu上运行docker tensorflow-gpu镜像，仅仅需要安装nvidia驱动即可，幸运的是一般通过软件更新器（softw
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2023-08-16 17:43:07
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# 使用 TensorFlow 启动 Python 的完整指南
作为一名开发者，并且尤其是刚入门的小伙伴，理解如何使用 TensorFlow 启动 Python 是非常重要的。本文将详细阐述整个流程，并指导你在每一步该做什么。让我们开始吧！
## 整体流程
| 步骤编号 | 步骤 | 描述
原创
2024-10-04 07:19:56
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一、TensorFlow Serving简介TensorFlow Serving是GOOGLE开源的一个服务系统，适用于部署机器学习模型，灵活、性能高、可用于生产环境。 TensorFlow Serving可以轻松部署新算法和实验，同时保持相同的服务器架构和API，它具有以下特性：支持模型版本控制和回滚支持并发，实现高吞吐量开箱即用，并且可定制化支持多模型服务支持批处理支持热更新支持分布式模型易于
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2023-06-25 20:55:20
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第一步，安装docker第二步，docker的tensorflow serving镜像安装，有两种，一个是CPU版本，一个是GPU版本（重要）在后面需要简单测试下tensorflow serving+docker环境是否成功，这里我们使用tensorflow serving源码中的模型，所以首先将tensorflow serving源码克隆到自己的电脑中，命令：git clone https://
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2023-12-08 08:46:13
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# 如何在Docker中实现TensorFlow
对于初学者来说，将TensorFlow与Docker结合使用可能会有些复杂，但只要按照一定的流程和步骤操作，就会发现其实并不难。以下是实现TensorFlow Docker的一步步指导。
## 整体流程
下面的表格简要概述了将TensorFlow与Docker结合使用的具体步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-26 07:02:21
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1 使用 Docker 部署 TensorFlow 环境提示本部分面向没有 Docker 经验的读者。对于已熟悉 Docker 的读者，可直接参考 TensorFlow 官方文档 进行部署。Docker 是轻量级的容器（Container）环境，通过将程序放在虚拟的 “容器” 或者说 “保护层” 中运行，既避免了配置各种库、依赖和环境变量的麻烦，又克服了虚拟机资源占用多、启动慢的缺点。使用 Doc
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2024-06-29 17:32:24
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从打开电源到开始操作，计算机的启动是一个非常复杂的过程。我一直搞不清楚，这个过程到底是怎么回事，只看见屏幕快速滚动各种提示...... 这几天，我查了一些资料，试图搞懂它。下面就是我整理的笔记。零、boot的含义先问一个问题，"启动"用英语怎么说？回答是boot。可是，boot原来的意思是靴子，"启动"与靴子有什么关系呢？ 原来，这里的boot是bootstrap（鞋带）的缩写，它来自一句谚语：
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2024-04-26 13:07:59
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0、系统环境：ubuntu 16.04 + tensorflow 1.14.0 + python 3.51、安装tensorflow很慢（换源）直接用以下代码安装# For CPU
pip3 install tensorflow
# For GPU
pip3 install tensorflow-gpu因为谷歌在国外的关系，下载很慢，需要换源，直接在用户名根目录创建.pip文件夹并创建pip.co
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2024-04-17 08:59:53
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1.如何在Docker中部署 tf serving2.标准的tf serving API有哪些3.如何打包自己的定制Docker镜像当在Tensorflow中建立模型并训练好以后，只在本地运行或jupyter notebook是不够的。需要部署在服务器环境中，成为一个可访问的Rest/RPC服务，使其他模块可以通过提供相关的数据并得到模型预测的结果。一个便捷的方式是把TensorFl
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2023-11-10 14:24:09
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目录一、安装docker:二、拉取tensorflow-serving镜像：三、将模型文件转成saved_model格式 四、通过docker运行tensorflow-serving进行部署模型说明一下参数：0：前面几个参数不用变1：source模型保存的地方2：MODEL_NAME是你自己自定义的3：target也是你自己自定义的，但是我建议models不要动，就后面的字段改成和MOD
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2023-07-17 13:37:08
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本文属于记录博客，用于记下利用docker+tensorflow serving部署深度学习模型在服务端的过程。一、跑通tensorflow serving官方例程1. pull下tensorflow serving镜像并且将源码git下来2. docker启动tensorflow serving官方例程docker run -p 8501:8501 --name="half_plus_two"
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2023-11-24 13:51:41
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前言：连续配了几个晚上，搞深度学习的环境，之前配成功过，但是这次再配的时候，发现遇到的坑和以前不一样，算了，直接上Docker大法，不想为环境再浪费宝贵的时间 首先我们先了解一下，docker配深度学习环境需要什么。答：只需1.显卡驱动，2.docker 3.深度学习环境镜像对就是这么简单。1.首要的是显卡驱动，在下载显卡驱动之前先查一下，你即将要安装的版本，最低是多少。 比
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2023-12-20 11:04:52
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这里写目录标题基本描述环境搭建PythonAnaconda下载支持依赖Tensorflow安装检查问题记录结语 基本描述首先我是从哔哩哔哩的学习视频这里过来的，第二节有讲，但是是19年的视频了，比较早，自己电脑目前安装的是Python3.8.8(我看我电脑安装包是3.9的，但是后面查Python版本显示3.8.8,我也不知道为什么)，所以版本方面不合适，所以自己找了些安装的文章看环境搭建需要安装
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2023-09-17 19:06:40
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Tensorboard 的启动1，简介TensorBoard是Tensorflow的可视化工具，它可以通过Tensorflow程序运行过程中输出的日志文件直观的看到Tensorflow程序的运行状态。TensorBoard和Tensorflow程序跑在不同的进程中，TensorBoard会自动读取最新的TensorFlow日志文件，并呈现当前TensorFlow程序运行的最新状态。2，本地端启动T
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2024-04-02 21:49:22
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使用docker部署模型的好处在于，避免了与繁琐的环境配置打交道。使用docker，不需要手动安装Python，更不需要安装numpy、tensorflow各种包，直接一个docker就包含了全部。docker的方式是如今部署项目的第一选择。一、docker用法初探1、安装docker安装需要两个命令： sudo apt-get install docker sudo apt-get instal
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2024-07-29 15:33:12
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简介关于TensorFlow的安装，请参考win10便捷安装TensorFlow2——使用Anaconda。对于不熟悉DNN的同学，直接上复杂的概念不容易上手，我觉得还是先来点简单的。本文就是使用TensorFlow2实现在屏幕上输出“Hello World”字串的功能。即使是这么一个简单的程序，中间还是有一些小问题，一并解决。代码这是第一版代码，使用的TensorFlow v1.0版本代码，网上
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2024-07-15 22:50:01
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