# 如何实现 TensorFlow 2 和 PyTorch
在机器学习及深度学习的领域，TensorFlow 和 PyTorch 是两种最流行的框架。在这篇文章中，我将引导一位刚入行的小白，告诉他如何使用 TensorFlow 2 和 PyTorch 实现基础的机器学习任务，包括环境准备、编码实现和结果展示。
## 流程概览
首先，我们来看看实现这一任务的基本流程。以下是步骤概要：
| 步
Win10装tensorflow2.0gpu和pytorch简介一、安装Anaconda二、安装Anaconda-gpu版1.试过很多种错误，推荐这种傻瓜式安装（如果想在虚拟环境种安装请新建一个虚拟环境，我直接在base下安装的）2.升级为tensorflow2.02.安装cudacnn 和cudatoolkit三、 pytorch和torchvision 简介心态炸裂。。。学到torchvisi
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2023-10-24 06:39:13
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Tensorflow VS Pytorch对比2020：PyTorch 顶会独领风骚，职场优势追赶 TensorFlow上手时间创建图和调试覆盖度谷歌的 Tensorflow优势Facebook 的 PyTorch优势分布式训练可视化生产部署 值得注意的是，当时的 PyTorch 在职位数量增长方面尤其亮眼，与 TensorFlow 之间的差距非常小。而且，除了领英之外，PyTorch 在所有
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2023-11-06 12:40:14
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图创建创建和运行计算图可能是两个框架最不同的地方。 在PyTorch中，图结构是动态的，这意味着图在运行时构建。 而在TensorFlow中，图结构是静态的，这意味着图先被“编译”然后再运行。PyTorch中简单的图结构更容易理解，更重要的是，还更容易调试。调试PyTorch代码就像调试Python代码一样。你可以使用pdb并在任何地方设置断点。调试TensorFlow代码可不容易。要么得从会话请
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2023-09-02 02:15:58
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Python API在 TensorFlow 2.0 中，用来将原始的 TensorFlow 模型格式转换为 TensorFlow Lite 的 Python API 是 tf.lite.TFLiteConverter。在 TFLiteConverter 中有以下的类方法（classmethod）：
TFLiteConverter.from_saved_model()
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2024-01-16 16:32:11
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安装TensorFlow 2.1 CPU/GPU版本简洁指南注：本方法为对视频 https://www.bilibili.com/video/BV1B7411L7Qt 中所述方法的整理，安装过程中尽量保持所有版本一致安装具体版本为conda install cudatoolkit==10.1conda install cudnn==7.6pip install tensorflow==2.1pyt
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2023-11-23 21:58:24
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本书假定读者有一定的机器学习和深度学习基础，使用过Keras或TensorFlow或Pytorch搭建训练过简单的模型。对于没有任何机器学习和深度学习基础的同学，建议在学习本书时同步参考阅读《Python深度学习》一书的第一部分"深度学习基础"内容。《Python深度学习》这本书是Keras之父Francois Chollet所著，该书假定读者无任何机器学习知识，以Keras为工具，使用丰富的范例
在上一篇文章中，我们介绍了高效的数据流水线模块 tf.data 的流水线并行化加速。本篇文章我们将介绍 TensorFlow 另一个数据处理的利器——TFRecord。TFRecord ：TensorFlow 数据集存储格式TFRecord 是 TensorFlow 中的数据集存储格式。当我们将数据集整理成 TFRecord 格式后，TensorFlow 就可以高效地读取和处理这些数据集，从而帮助
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2024-04-15 09:54:39
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数据管道Dataset1.Dataset类相关操作1.1 Dataset类创建数据集1.2 Dataset类数据转换 知识树 1.Dataset类相关操作1.1 Dataset类创建数据集tf.data.Dataset 类创建数据集，对数据集实例化。 最常用的如：tf.data.Dataset.from_tensors() ：创建Dataset对象， 合并输入并返回具有单个元素的数据集。tf.
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2024-04-30 14:33:00
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硬件 i7-10700K+RTX2080S软件Win10Miniconda3-py37_4.8.2-Windows-x86_64cuda10.1cudnn7.6.5tensorflow2.3.0安装过程网上看到很多教程都是先把CUDA、cuDNN安装下来再一步步安装。流程没毛病，不过，英伟达的官网就有点恶心，奇慢无比，还时不时的打不开，好不容易打开了网页，下载又下载不下来，要么就一动不动
Tensorflow2自定义Layers之__init__,build和call详解闲言碎语：--init--,build和call总结 参考官方链接：https://tensorflow.google.cn/tutorials/customization/custom_layers闲言碎语：如果想要自定义自己的Layer，那么使用tf.keras.Layer 来创建自己的类是必不可少的。但是笔
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2024-04-02 21:42:56
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菜鸟学TensorFlow 2.0：TensorFlow2.0基础操作演示1. Tensor数据类型2. 创建Tensor3. Tensor索引和切片4. Tensor维度变换5. Broadcast6. 数学运算7. 手写数字识别流程8. TensorFlow实现神经网络参考资料 1. Tensor数据类型TensorFlow没有那么神秘，为了适应自动求导和GPU运算，它应运而生。为了契合nu
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2024-04-30 04:14:05
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一、《深度学习之Tensorflow入门原理与进阶实战》1、第三章import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
trainx=np.linspace(-1,1,100)
trainy=2*trainx+np.random.randn(*trainx.shape)*0.3
#y=2x with
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2024-05-25 16:55:42
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1.安装Anaconda打开terminal，输入如下命令，然后按 enter阅读提示，按 enter–>q–>yes–>yes注意：Do you wish the installer to prepend the Anaconda2 install location
to PATH in your /home/tingting/.bashrc ? [yes|no]
[no]
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2023-10-27 22:07:01
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记录Pytorch与Tensorflow2的函数转换（持续更新中…）tensorflow2官方文档
pytorch官方文档
将所有元素的值限制到[min,max]这个范围。# Tensorflow语法：
out = tf.clip_by_value(input, minvalue, maxvalue)
# Pytorch语法：
out = torch.clamp(input, min, max,
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2023-07-04 21:53:45
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目录1 anaconda1.1安装anaconda1.2配置pip镜像源1.3创建环境2 pytorch安装2.1 CPU版本2.2 GPU版本3 tensorflow 1 anaconda1.1安装anacondaAnaconda | The World's Most Popular Data Science Platform点击download选择ALL USERS;安装路径默认在C
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2023-10-08 11:54:51
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TensorFlow2 Python深度学习 - TensorFlow2框架入门 - TensorFlow2 模块、层和模型简介
1. 前言：自从Google发布了TensorFlow2.0后，个人觉得与TensorFlow1相比是一个重大的突破，它不仅仅删除了许多旧的库并进行整合，还促进了Keras在搭建模型中的使用，通过高级API Keras让模型构建和部署变得简单。 我们在用TensorFlow2.0创建模型时，可以使用Keras函数API定义模型或者顺序API定义模型。本文将使用Keras函数API来定义CNN模型，
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2024-04-03 12:54:45
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前文：三分钟快速上手TensorFlow 2.0 （中）——常用模块和模型的部署TensorFlow 模型导出 使用 SavedModel 完整导出模型不仅包含参数的权值，还包含计算的流程（即计算图）tf.saved_model.save(model, "保存的目标文件夹名称")将模型导出为 SavedModelmodel = tf.saved_model.load("保存的目标文件夹名
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2024-05-13 12:55:58
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机器学习问题不仅是一个科学问题，更是一个工程问题。大多数年轻的数据科学家都希望将大部分时间花在构建完美的机器学习模型上，但是企业不仅需要训练一个完美的模型，同时也需要将其部署，向用户提供便捷的服务。如下图所示，机器学习系统由机器学习代只包含一小部分，而在中间的小黑匣子周围，所需要的基础设施庞大而复杂。因此，在实际应用中，一个优秀的程序员不仅要学会构建完美的机器学习模型上，同时还需要将其部署向用户提
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2024-04-26 13:41:27
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