TensorFlow 今天发布最新版 1.2.0，公布了14大最新功能。新智元带来最新介绍，包括 API 的重要变化、contrib API的变化和Bug 修复及其他改变。附代码链接。主要的功能和改进1. Windows上支持Python3.6。2. 时空域去卷积（spatio temporal deconvolution.）增加了tf.layers.conv3d_transpose层。3. 增加
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2024-05-14 15:54:42
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使用到的环境：tensorflow1.15 cpu版本 protoc 3.4.0版本 python3.7 windows10基本流程：https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/g3doc/installation.md 这个网址下面有一些要安装的模块，根据它安装就行了。要强调一下的有：pyc
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2024-04-24 13:51:12
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1. 常用低阶API的升级这份文档适用于使用低阶 TensorFlow1.x API升级到Tensorflow 2.x API 的开发者。如果您正在使用高阶 API (tf.keras)，可能无需或仅需对您的代码执行很少操作，便可以让代码完全兼容 TensorFlow 2.x。在 TensorFlow 2.x 中，1.X 的代码不经修改也许还可运行（除了contrib）：import tensor
nan表示的是无穷或者是非数值，比如说你在tensorflow中使用一个数除以0，那么得到的结果就是nan。在一个matrix中，如果其中的值都为nan很有可能是因为采用的cost function不合理导致的。当使用tensorflow构建一个最简单的神经网络的时候，按照tensorflow官方给出的教程：http://wiki.jikexueyuan.com/project/tensorflo
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2024-08-13 18:59:22
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第一个TensorFlow程序TensorFlow的运行方式分为如下4步： （1）加载数据及定义超参数 （2）构建网络 （3）训练模型 （4）评估模型和进行预测import tensorflow as tf
import numpy as np
#构造满足一元二次方程的函数
x_data=np.linspace(-1,1,300)[:,np.newaxis]
noise=np.random.n
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2024-04-10 11:45:46
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sudo pip install --upgrade --ignore-installed six tensorflow-0.9.0-py2-none-any.whl
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2016-11-24 12:49:00
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首先这是一个tensorflow1.x和tensorflow2.x的一个冲突，很多tensorflow1.x的包都被删除和移动到别的地方，网上面最多的做法就是降级，降级了不是可能会引发更多的冲突吗，我不是很理解，也有可能是我技术不到家，还没法领悟。下面我将演示自己的改python额外安装包源码的过程。这是在tf2.x的状态：from tensorflow.contrib.crf import vi
pip install -U tensorflow==2.0.0rc1等号后面加版本号。本文
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2022-10-31 16:45:33
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说明接触TF时已经是2.0的版本了，一上手就是Keras的框架。随着了解深入发现自己欠缺太多基本的知识。目前学习方法， 看着官方的教程+别人博文（笔记）。以时间顺序记录。Week 1Part 1 ：执行模式TF2.0默认的是即时执行模式，如果你输入：print("Eager execution: {}".format(tf.executing_eagerly())) 默认是为True。如果在tf
在我们处理有关图像的任务，比如目标检测，分类，语义分割等等问题当中，我们常常需要对训练集当中的图片进行数据增强（data augmentation）,这样会让训练集的样本增多，同时让神经网络模型的泛化能力更强。在进行图片的数据增强时，我们一般会对图像进行翻转，剪裁，灰度变化，对比度变化，颜色变化等等方式生成新的训练集，这就是计算机视觉当中的数据增强。我们来看看使用图像增强的手段，对一个猫狗图像分类
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2024-02-21 12:05:24
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欲：装Tensorflow r2.2（装B）主要指引：Tensorflow官方的指引：从源代码构建不得不说pytorch就是好用，只要在conda里面指定py版本cuda版本cudnn版本就能傻瓜式地装好，我爱pytorch，但是人家写的某些源码仍然使用tensorflow写的。所以说还是有必要把tensorflow也安排上。官方提供的pip包（通过pip install tensorfl
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2024-08-07 14:58:50
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摘要：本文主要对tf的一些常用概念与方法进行描述。为‘Tensorflow一些常用基本概念与函数’系列之二。1、tensorflow的基本运作为了快速的熟悉TensorFlow编程，下面从一段简单的代码开始：import tensorflow as tf
#定义‘符号’变量，也称为占位符
a = tf.placeholder("float")
b = tf.placeholder("floa
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2024-04-11 21:14:25
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在Linux系统中，使用TensorFlow进行深度学习任务是相当常见的。然而，有时候我们可能需要删除TensorFlow安装在系统中的相关文件和库。在Linux系统中，我们可以通过一些命令来删除TensorFlow。
首先，我们可以使用`pip`命令来卸载TensorFlow。我们可以在终端中输入以下命令来卸载TensorFlow：
```bash
pip uninstall tensorf
原创
2024-04-22 11:16:54
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用管理员身份执行cmd，然后输入如下命令pip install tensorflow -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
原创
2022-06-20 20:09:19
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在开始学习之前推荐大家可以多在FlyAI竞赛服务平台多参加训练和竞赛，以此来提升自己的能力。FlyAI是为AI开发者提供数据竞赛并支持GPU离线训练的一站式服务平台。目录简介TensorFlow的特性TensorFlow组件TensorFlow用法介绍一、简介TensorFlow™ 是一个采用数据流图（data flow graphs），用于数值计算的开源软件库。2015年11月9日，Google
目录前言一、Tensorflow容器的创建与配置1.创建容器2.配置容器3.提交容器为镜像二、PyTorch容器的创建与配置1.创建容器2.安装jupyter3.配置容器4.提交容器为镜像三、容器的使用1.从新的镜像中创建容器2.进入容器并配置3.使用容器总结前言上一篇文章中，我们已经介绍了如何配置深度学习的基础环境，本文中将继续介绍利用镜像创建容器并使用容器的方法。基础环境的搭建：手把手教你玩转
Windows下Tensorflow-GPU的安装
Windows
Tensorflow
GPU
一直在搞3D视觉相关的技术工作，最近需要用到机器学习（深度学习）来实现一些功能。而Tensorflow是谷歌发布的一款非常流行的机器学习库，故尝试在Pycharm下安装Tensorflow的GPU
安装Anaconda在官网https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/下载Anaconda 自己用就选Just ME，我这里是对所有用户都可以 完成等待安装 安装完成就打开菜单栏的Anaconda Prompt 进入之后可以输入conda --version来查看下载的版本，我这里下载的是4.8.2版本的安装tensorflow添加镜
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2024-05-05 18:04:36
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# 如何使用Anaconda安装TensorFlow并更新Python
在机器学习和深度学习的世界中，TensorFlow是一个非常流行的框架，而使用Anaconda进行环境管理能够帮助你更轻松地安装和管理这些工具。今天，我将教你如何通过Anaconda来安装TensorFlow，并确保你的Python版本是最新的。接下来，我们将分步骤进行操作。
## 安装流程概述
下面是安装的基本流程，我
原创
2024-10-15 05:56:38
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什么是 conda ？conda 是开源包（packages）和虚拟环境（environment）的管理系统。**packages 管理：**可以使用 conda 来安装、更新 、卸载工具包 ，并且它更关注于数据科学相关的工具包。在安装 anaconda 时就预先集成了像 Numpy、Scipy、 pandas、Scikit-learn 这些在数据分析中常用的包。另外值得一提的是，conda 并不
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2024-06-21 19:59:55
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