TensorFlow训练模型时，基本都是在Python环境下完成。生成环境中通常会使用其他语言开发应用程序，来完成对训练好的模型的调用。这时，就需要用到tensorflow的动态库文件。Tensorflow的官方并没有提供编译好的动态库文件，只是给出了如何进行编译的方法指导。实际编译过程中，会遇到很多问题，作者在参考其他编译教程，结合自己的实战经验，总结撰写本教程，希望能为需要的同仁提供些许帮助。
建议先安装Anaconda一。CPU版本安装 1.安装编译好的release版本 1）使用pip安装即可，或者conda 2.编译安装 1）安装gcc（4.8~5.4） 2）安装baze
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2024-03-28 11:56:59
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本篇中介绍一下TensorFlow的安装。TensorFlow的安装分为安装包安装和编译安装.一般的用户使用安装包安装就可以了，并且安装包的方式简单方便，具体又分为基于pip安装、基于docker安装、基于VirtualEnv的安装和基于Anaconda的安装，基本的过程都是先准备好Python环境，然后直接通过Pip(python的包管理器)直接下载安装TensorFlow的Python包，比较
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2024-06-24 04:57:18
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一. 总论说到Tensoflow serving的编译安装，真的是一把鼻涕一把泪。前前后后折腾了一个星期。在这期间参考了同行的做法，自己也在不断地摸索尝试。 遇到的困难：Tensoflow serving的版本和源码在不断更新，之前成功编译安装的版本在一段时间后，由于github上的Tensoflow serving的源码的更新，变得编译安装不成功。即使是执行官网提供的编译安装指令也无法成功编译安
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
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2024-07-24 10:34:27
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首先是把tensorflow克隆到本地一份。 既然是谷歌官方要求的，最好把--recurse-submodules加上，文档说可以避免一些数据结构序列化时的编译问题。 这是android demo的github主页。 准备编译 1.安装bazel bazel是谷歌自己的构建工具。tensorflow
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2017-10-27 16:42:00
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网上找了下tensorflow中使用batch normalization的博客，发现写的都不是很好，在此总结下：1.原理公式如下：y=γ(x-μ)/σ+β其中x是输入，y是输出，μ是均值，σ是方差，γ和β是缩放（scale）、偏移（offset）系数。一般来讲，这些参数都是基于channel来做的，比如输入x是一个16*32*32*128(NWHC格式)的feature map，那么上述参数都是
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
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2024-04-25 18:25:32
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1. 预备工具1.1 说明 编译过程有点坑，而且耗时，如果不是必须要编译的话，可以去 https://github.com/fo40225/tensorflow-windows-wheel 下载,有现成的轮子。测试代码可以参考 https://github.com/ksachdeva/tensorflow-cc-examples 和 https://github.com/aljabr0/from
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2023-10-20 20:12:17
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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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本节课目标：搭建神经网络，总结搭建八股 一、基本概念 基于TensorFlow的NN：用张量表示数据，用计算图搭建神经网络，用会话执行计算图，优化线上的权重（参数），得到模型
张量：张量就是多维数组（列表），用阶表示张量的维度。
0阶称为标量，表示一个单独的数 &
1、Keras是一个由Python编写的开源人工神经网络库。2、深度学习主要应用在三个大的方向，计算机视觉，自然语言处理，强化学习3、计算机视觉主要有：图片识别，目标检测，语义分割，视频理解（行为检测），图片生成，艺术风格迁移等等。4、自然语言处理：机器翻译、聊天机器人5、强化学习：虚拟游戏、机器人、自动驾驶6、tensorflow:加速计算，自动梯度，常用神经网络接口：TensorFlow 除了
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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1.You will need to adjust your conda configuration to procee
原创
2022-06-09 01:53:56
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在广告/推荐/搜索场景，目前主流算法采用embedding+DNN的模型结构，随着数据量越来越多，单机训练已经无法满足实时要求。针对广告/推荐场景，一般采用Parameter Server的方式进行分布式训练，简称ps，ps可以同时做到对数据和模型的并行训练。Parameter Server直译就是参数服务器，这里的参数，指的是模型权重，以及中间的过程变量。最近一段时间，我了解和使用
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2024-04-29 21:43:46
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我下载的是最新版anaconda2020.02。 安装过程中大部分为默认，有下面一点要注意，默认装在c盘，也可修改为其他盘，但记得路径要是英文（避免出错）。注意：有个地方需要打钩的，两个都钩上，第一个是添加环境变量（下图第二个没钩以文字为准）。安装好anaconda后，打开Prompt，查看版本信息（此步可略）conda --version 表明安装成功。conda info --envs2、创
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2024-02-27 11:15:28
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一、前言本文是对安装tensorflow及后续在spyder和jupyter notebook中使用的经验总结，整个过程踩过很多坑，故此记录下来。如果有幸被您看见这篇文章，建议您先将全文浏览，如果和您的情况相符，那希望能帮助到您。二、环境系统：Windows 10 已经安装好anaconda3，python版本是3.7，spyder和jupyter notebook都能正常使用。三、安装tenso
GcC 脚本之家喜欢Tensorflow带给我的小时候玩积木的感觉图 痛并快乐着作者 | GcC出品 | 脚本之家（ID：jb51net）00前言编译tensorflow遇到的bug本来就多，在Windows平台上bugs更是加大力度。明明官方教程中在配置完环境后只需执行两行bazel命令，第一行命令却产生不少error。笔者踩了不少坑后，总结出了一些解决方法形成此教程。1. 配置编译环境1.1
原创
2021-03-24 14:59:53
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前言使用pip方式安装的tensorflow在cpu下运行提示：Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: SSE4.1 SSE4.2 AVX AVX2 FMA查阅相关资料之后，发现是目前版本的tensorflow不能很好的支持这些CPU指令集，然而我又极度想提高程序的速度，
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2024-05-03 14:17:05
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Anaconda安装在清华大学 TUNA 镜像源选择对应的操作系统与所需的Python版本下载Anaconda安装包。Ubuntu环境下在终端执行 $ bash Anaconda2-4.3.1-Linux-x86_64.sh #Python 2.7版本或 $ bash Anaconda3-4.3.1-Linux-x86_64.sh #Python 3.5 版本在安装的过程中，会询问安装路径，按
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2024-05-22 22:27:07
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