import os if Bert_Use_GPU: os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0,1' #使用GPU0,1 else: os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '-1' #使用CPU            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2021-08-25 14:50:25
                            
                                2001阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            这是tensorflow生成的各种模型文件:GraphDef (.pb) - a protobuf that represents the TensorFlow training and or computation graph. This contains operators, tensors, and variables definitions.CheckPoint (.ckpt) - Ser            
                
         
            
            
            
            文章目录win10下tensorflow-gpu的安装1.tensorflow-gpu的安装2.安装CUDA及报错改正3.下载CUDNN及后续操作 win10下tensorflow-gpu的安装GPU对神经网络模型的训练具有很大的作用,如果想要基于tensorflow做好神经网络模型构建,那么相对于tensorflow-cpu,tensorflow-gpu是我们更应该选择的,GPU资源可以更好的            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Windows10下配置TensorFlow-GPU的详细过程导读1. 安装anaconda2. 安装cuda 和cudnn3. 下载TensorFlow-gpu和测试 导读参考了一些文章,挣扎了半天把这个环境配好了,分享一下过程。三步骤1. 安装anaconda2. 安装cuda和cudnn3. 下载TensorFlow-gpu和测试说明: 本人的显卡:GeForce GTX 750 Ti1.            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            快速运行TensorFlow的6种方式TensorFlow(http://tensorflow.org)是一个深度学习计算引擎,自然是可以直接安装运行的,而且能得到最佳的性能。但是,考虑到机器学习需要安装大量的软件,之间必然会带来软件管理和版本兼容性问题,而且在集群中运行更为复杂,因此不推荐这种方式。在Linux上安装TensorFlow,https://www.tensorflow.o            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            距离Tensorflow的1.2.1版本发布才过去一个月,但新发布的1.3版本已经包含了诸多更新。开发者可以在Tensorflow Github页找到完整的发布报告。本文则会概述开发者在升级到1.3版本之前和之后应知晓的最重要变化。\\  从cuDNN 5.1到cuDNN 6\\  开发者要从1.2.1升级到1.3,还需要升级系统中的cuDNN版本。1.3的编译版本是用NVIDIA的cuDNN 6            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            上篇博客主要介绍了tensorflow_slim的基本模块,本篇主要介绍一下如何使用该模块训练自己的模型。主要分为数据转化,数据读取,数据预处理,模型选择,训练参数设定,构建pb文件,固化pb文件中的参数几部分。一、数据转化:主要目的是将图片转化为TFrecords文件,该部分属于数据的预处理阶段,可以参考datasets中的download_and_conver_flower中的run函数实现。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            estimator是tensorflow高度封装的一个类,里面有一些可以直接使用的分类和回归模型,例如tf.estimator.DNNClassifier,但这不是这篇博客的主题,而是怎么使用estimator来实现我们自定义模型的训练。它的步骤主要分为以下几个部分:构建model_fn,在这个方法里面定义自己的模型以及训练和测试过程要做的事情;构建input_fn,在这个方法数据的来源和喂给模型            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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                LSTM,全称为长短期记忆网络(Long Short Term Memory networks),是一种特殊的RNN,能够学习到长期依赖关系。LSTM由Hochreiter & Schmidhuber (1997)提出,许多研究者进行了一系列的工作对其改进并使之发扬光大。    LSTM在解决许多问题上效果非常好,现在被广泛使用。它们主要用于            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            准备工作:       在开始安装前,如果你的电脑装过tensorflow,请先把他们卸载干净,包括依赖的包(tensorflow-estimator、tensorboard、tensorflow、keras-applications、keras-preprocessing),不然后续安装了tensorflow-gpu可能会出现找不到cu            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            最近在做可以转成pb模型的RNN/LSTM层的实现细节分析。经过一些分析,发现了在Keras里面常见的keras.layers.LSTM和Tensorflow的tf.contrib.rnn.LSTMCell有一些实现上面的区别。本文将立足于Keras和Tensorflow源码,分别搭建两个简单的一层LSTM的神经网络,验证权重的解析顺序及计算逻辑的正确性。Let’s roll~0. 常见的LSTM            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            上一篇:TensorFlow常用函数(一)1、tf.meshgrid()2、tf.stack()、tf.vstack()、tf.hstack()3、tf.transpose() : 对tensor进行转置4、tf.maximum()、tf.minimum()5、tf.image.non_max_suppression():非极大抑制算法6、tf.gather():可以把向量中某些索引值提取出来,得            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            TensorFlow简介TensorFlow是Google开发的一款神经网络的Python外部的结构包, 也是一个采用数据流图来进行数值计算的开源软件库.TensorFlow 让我们可以先绘制计算结构图, 也可以称是一系列可人机交互的计算操作,然后把编辑好的Python文件 转换成 更高效的C++, 并在后端进行计算    优点TensorFlow 无可厚非地能被认定为 神经网络中最好用的库之一.            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            如今很多用户的Win7电脑都有一个CPU集成核心显卡,同时还配备了一个独立显卡,这也就是我们所说的双显卡电脑。在电脑的运行过程中,双显卡会根据需要智能切换,不过由于各种原因,有时候双显卡切换无法兼容那么好,那么就需要我们手动的切换到性能更好的独立显卡。下面来看双显卡切换的方法。1、首先我们只要确定电脑是否是双显卡,另外检查一下双显卡驱动是否安装正常,之后再看独立显卡是N卡还是A卡,然后按照以下方法            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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             TensorFLow基本特征使用图(graph)来表示计算任务。在会话(Session)的上下文(context)中执行图。使用tensor表示数据。使用变量(Variable)维护状态。使用feed和fetch可以为任意的操作赋值和从中获取数据。TensorFlow计算的单位是OP,它表示了某种抽象计算。Python3安装TensorFlowpip3 install tensorfl            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            0. 概述TensorFlow训练的模型可以保存起来,方便自己使用或模型分享给他人。同时,如果模型训练非常耗时,则模型保存可以达到断点续训的功能。分享自己的模型可以有两种方式:一是将模型的源代码分享给他人,这时别人拿到代码后需要从头开始训练。二是将训练好的模型,即训练保存的模型(里面包含权重、超参数等)分享给他人,这里别人拿到模型就可以使用或者稍加训练即可使用。TensorFlow中模型的保存有很            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            keras:   tensorflow: dense1 = tf.layers.dense(inputs=pool3, units=1024, activation=tf.nn.relu,kernel_regularizer=tf.contrib.layers.l2_regularizer(0.003))    附文k            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            引言:最近,一直在看关于时间序列预测这一方面的东西。在这里总结一下:1.时间序列分析常用的模型有AR,MA,ARIMA,以及RNN和LSTM2.大多数预测模型都能做时间序列分析(主要是如何将已知问题转化为带有时间戳的序列问题)3.我们常说的预测我总结出来有两层含义:(1)目前我查资料遇到最多的“预测”:实际上就是做曲线拟合,根据一部分数据进行建模(拟合曲线),然后用另一部分数据对所建的模型进行测试            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一、环境准备:一定要注意这个,本憨憨因为装了十几次ubuntu没遇上这些默认选项没勾上的情况,最近一次apt怎么更新都在历史悠久的版本,请教了大佬也愣是没解决,重装了好几次机。最后快放弃了随便看看的时候发现勾都不见了,完美解决了沙雕问题hhh二、安装cuda10.11.禁用nouveau并重启:(安装Nvidia显卡的官方驱动和系统自带的nouveau驱动冲突)sudo gedit /etc/mo            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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