11年it研发经验，从一个会计转行为算法工程师，学过C#，c++，java，android，php，go，js，python，CNN神经网络，四千多篇博文，三千多篇原创，只为与你分享，共同成长，一起进步，关注我，给你分享更多干货知识!2.3.0支持cuda10.2pip install tensorflow-gpu==2.3.0tensorflow 和cuda对应关系：在 Windows 环境中从
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2024-05-27 18:45:08
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一、说在前面TensorFlow是一个基于数据流编程（dataflow programming）的符号数学系统，被广泛应用于各类机器学习（machine learning）算法的编程实现，其前身是谷歌的神经网络算法库DistBelief。 Tensorflow拥有多层级结构，可部署于各类服务器、PC终端和网页并支持GPU和TPU高性能数值计算，被广泛应用于谷歌内部的产品开发和各领域的科学研究。二、
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2024-03-04 02:22:00
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如果自己的GPU还可以，个人强烈建议装一个GPU版本的tensorflow，会比CPU版本的快很多。所需软件：anaconda，CUDA，CUDNN，tensorflow-gpu说明：这个四个软件之间版本协调非常不好，本人也是踩了很多坑，装了又卸，卸了又装，才找到合适的搭配： anaconda3.5.2，CUDA9.0.176，CUDNN7.0.5，tensorflow-gpu1.5.0CUDA跟
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2024-02-21 14:12:21
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本节将介绍在不同的操作系统（Linux、Mac和Windows）上如何全新安装 TensorFlow 1.3。 首先了解安装 TensorFlow 的必要要求，TensorFlow 可以在 Ubuntu 和 macOS 上基于 native pip、Anaconda、virtualenv 和 Docker 进行安装，对于 Windows 操作系统，可以使用 native pip
TensorFlow GPU版本想要安装TF2就得安装cuda和cudn，并且保证这两个版本与显卡版本都对应！于是就就得看看显卡的版本，方法如下：打开英伟达控制面板点击帮助->系统信息->组件这里写的是最高支持的版本，但是一般最新版的都会有一些神奇的问题出现，所以保守起见我安装的是10.1版本的cuda。讲道理cuda和cdunn都得去英伟达官网下载的，但是官网的稳定性简直了（我是不行
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2024-03-31 09:21:46
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目录总览anaconda3+tensorflow安装Conda使用conda常用命令conda包管理python-opencv配置 之前写python都是在命令行和idle写的，总是感觉各种不方便，装新包也遇到各种问题。今天了解到了anaconda便尝试配置，踩坑无数，记录以便以后查看。 总览anaconda： Anaconda指的是一个开源的Python发行版本，其包含了conda、Pyth
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2024-03-17 10:02:01
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CUDA9.0是目前最新的Cuda版本，VS2017也是目前最新的Visual Studio版本，当前（2017/09）网上很少有CUDA9.0+VS2017的配置。 为什么非要用CUDA9.0呢？因为CUDA8.0是与VS2017不兼容的，就是说如果想用CUDA8.0，必须使用VS2015以下的VS版本。好消息是CUDA9.0开始兼容VS2017，以后CUDA9.0+VS2017将会成为一种趋
# 如何评估 "PyTorch vs TensorFlow"
在机器学习和深度学习领域，PyTorch和TensorFlow是两个流行的框架。但是，很多初学者通常会面临一个问题：到底选择哪个框架呢？在这篇文章中，我们将建立一个系统的方法来帮助你做出明智的决定。
## 流程步骤
下面是我们评估两个框架的基本流程：
| 步骤 | 描述
在win10下安装tensorflow和opencv，并在pycharm中导入这两个库 tensorflow和基于python的opencv都需要python解释器作为运行环境，因此需要先给机器装上python。有两种安装python的方法，一种是安装原生的python，一种是安装Anaconda。 &n
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2024-07-22 19:31:27
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# TensorFlow 与 PyTorch：选择学习哪个？
对于刚入行的小白来说，选择学习 TensorFlow 还是 PyTorch 是一个重要的决策。两者都是流行的深度学习框架，各有优缺点。在这篇文章中，我将帮助你理清思路，找出适合自己的学习路径。
## 学习流程概述
我们可以将学习的过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 说明
pytorch 和 tensorflow的区别1 图的创建及调试 pytorch 图结构的创建是动态的，即图是运行时创建；更易调试pytorch代码，调试pytorch代码就像调试python代码一样，可以利用pdp在任何地方设置断点； tensorflow 图结构的创建是静态的，即图
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2023-08-11 18:07:42
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文章目录Tensorflow笔记1 常用函数1.1 tf.where()1.2 np.mgrid()1.3 tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits()1.4 model.compile()2 网络的实现2.1 基础框架——Sequential 和 Class 网络框架2.1.1 tf.keras.models.Sequential()2.1.2 class
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2024-09-03 11:24:04
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Tensorflow深度学习框架已学习了一段时间，对其已有一定的了解，由于当时太过于追求速度，没有及时的记录学习过程，不利于打牢基础，遂特意从基础入门开始编写Tensorflow框架学习笔记。前言 首先，在学习Tensorflow前，你最好能够对Python的基本语法能够有一定的了解。可以从w3cschool学习一些基本知识，建议使用Python3版本，因为很多新开源的代码不兼容Python2。
我们使用anaconda在windows系统中安装Tensorflow。Anaconda的安装与使用： （1）官网 https://www.anaconda.com/distribution/ （2）清华大学软件镜像站（https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn） https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archiv
TensorFlow2.1的更新，能够让弃坑的用户回心转意吗？去年 10 月，谷歌才发布了 TensorFlow 2.0 正式版。时隔三个月后，昨日官方发布了 TensorFlow 2.1，本次版本更新带了了多项新特性、功能改进和 bug 修复。从本次更新的日志来看，TensorFlow 2.1 将成为最后一个支持 Python2 的版本了。同时，本次更新的重点是增加了对 TPU 的多项支持，而
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2024-06-29 20:25:30
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下载cuda链接：https://developer.nvidia.com/cuda-10.0-download-archive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10&target_type=exelocal如果电脑上本身就有Visual Studio Integration，要将这个取消勾选，避免冲突
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2024-06-15 09:28:06
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一、全部代码如下：代码部分tf函数见下面第二部分。yolo2的预测过程大致分为以下3部分。1、model_darknet19.py：yolo2网络模型——darknet19。YOLOv2采用了一个新的基础模型（特征提取器），称为Darknet-19，包括19个卷积层和5个maxpooling层，如下图。Darknet-19与VGG16模型设计原则是一致的，主要采用3 * 3卷积，采用2 * 2的m
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2024-02-13 15:01:50
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小弟转行学图像已经有一段时间了，这段时间一直在被数据结构和算法导论折磨得半生不死，（说实话，这些东西学起来还真是太枯燥了）， 回想起当初学OpenCV时候的那股兴奋，想想，还是把学习过的知识总结一下，和大家共勉一下，顺便复习。
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2024-03-07 12:25:14
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1.由于网上教程很多，本人顺利的部分(1.更新nvidia驱动;2.CUDA10安装;3.cuDNN 7 安装)不赘述，建议参考该链接：windows10下安装GPU版pytorch简明教程 - 知乎本人安装版本（21.06 如下图）：前排提醒，建议装cuda 10.02的版本，高版本的yolov5 train 会显示 box obj nan nan (我是cuda 11.1，他也能运行
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2024-05-14 13:26:12
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在题目的补充内容中，包含大量的“学术界Pytorch比Tensorflow更有优势”的证据，因此不再多说，直接看题目中的数据即可，Pytorch因其简单易上手，而被广大Researcher所使用。道理很简单，Research的目的是快速实现、验证自己的想法，而不太注重兼容、部署等问题，因此多数人奉行“怎么快怎么来”的策略；同样，只有能够快速验证自己idea的Researcher才能不被实现而
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2023-10-16 21:47:54
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