环境：win10 x64位,cuda10.1，cudnn 7.5，vs2013，vs2015 distributed ，GTX1060按照网上的教程安装，如下面博客我最后的安装位置：anaconda2下面的虚拟环境py3下面新建虚拟环境：tensorflow-gpu安装的tensorflow库：坑：包括conda安装和pip安装完提示安装成功，但是一旦import tensorflow as tf
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2024-08-01 15:38:57
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ZC：这个过程中，数据是怎么下载下来的，又是 怎么从 bin文件 变成 tfrecord文件 的，都不是 我此时（20190903）的重点。ZC：此时的重点是 tensorflow的结构用法等的知识（层啊什么的），这里面 还有好多东西要学习。ZC：只要能从文件中提取出 图片&标签 的信息，能将 tensorflow的各种训练测试跑起来就行，至于是从bin文件中提取还是从tfrecord文件
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2024-06-19 20:50:38
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一、TensorFlow 概要由 Google Brain 开源，设计初衷是加速机器学习的研究 2015 年 11 月在 GitHub 上开源 2016 年 4 月分布式版本 2017 年发布了 1.0 版本，趋于稳定 Google 希望让这个优秀的工具得到更多的应用，从整体上提高深度学习的效率TensorFlow 实现的算法可以在众多异构的系统上方便地移植，比如 Android 手机、 ipho
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2024-05-23 11:07:37
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所需软件的安装版本软件版本AnacondaPython 3.5.2 :: Anaconda 4.2.0 (64-bit)CUDAcuda_9.0.176_win10CuDNNcudnn-9.0-windows10-x64-v7.1不想去一个一个下载，我帮你都整理好了，TensorFlow安装套件 百度云下载地址:链接：https://pan.baidu.com/s/1wSvXlwE12GTw27k
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2024-04-16 15:13:18
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tensorflow及pycharm下载安装链接1：TensorFlow2安装（超详细步骤-人工智能实践）_不唐_tensorflow2安装Part1:安装过程（anaconda 3 pyhton 3.7 tensorflow 2.1 tensorflow-gpu 2.1 ）本文更加偏重pycharm里面配置tensorflow后续操作：1.1 修改测
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2024-03-27 21:36:01
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TensorFlow在Win10上的安装教程和简单示例 安装说明平台：目前可在Ubuntu、Mac OS、Windows上安装 版本：提供gpu版本、cpu版本 安装方式：pip方式、Anaconda方式 Tips:在Windows上目前支持python3.5.xgpu版本需要cuda8,cudnn5.1一、安装环境TensorFlow即可以支持CPU，也可以支持C
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2024-09-02 08:09:10
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介绍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。TensorFlow 最初由Google大脑小组（隶属于Google机器智能研究机构）的研究员和工程师们开发出来，用于机器学习和深度神经网络方面的研究，但这个系统的通用性使其也可广泛用于其他计算领域。它是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统。2015年11月9日，G
当我们在大型的数据集上面进行深度学习的训练时，往往需要大量的运行资源，而且还要花费大量时间才能完成训练。1.分布式TensorFlow的角色与原理在分布式的TensorFlow中的角色分配如下：PS：作为分布式训练的服务端，等待各个终端(supervisors)来连接。worker：在TensorFlow的代码注释中被称为终端(supervisors)，作为分布式训练的计算资源终端。chief s
TensorFlow 是一个开源的机器学习框架，被广泛使用于人工智能项目中。针对 Linux 用户，TensorFlow 提供了一系列的下载和安装方式，方便用户在 Linux 系统中使用 TensorFlow 进行开发和部署。
首先，用户可以通过 TensorFlow 的官方网站直接下载适用于 Linux 系统的安装包。在 TensorFlow 的官方网站上，用户可以找到针对不同 Linux 发
原创
2024-05-20 10:05:19
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OpenCV的API变化cv2.findContours这个函数在某些版本里(比如4.2)返回三个值：thresh, cnts, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)而某些版本(比如4.4)不再返回原图，只返回后面两个参数①轮廓的点集(contours)②各层轮廓的索引(hi
TensorFlow1.13.1安装指南现在TensorFlow已经更新到2.8版本了，心血来潮想安装个旧版本的TensorFlow发现会出现各种bug，开篇博客集中记录一下。 问题主要原因：即是现在下载的各种安装包或库的版本太高，对低版本TensorFlow兼容性较差。 解决方案：安装适当版本的安装包和库。库版本简单描述 numpy==1.16.5 grpcio==1.36.1 tensorfl
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2024-07-19 06:54:35
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目录1、引言2、工程目录结构2.1、assets2.2、jni2.3、res2.4、src2.5、 build.gradle3、app进行物体识别的流程3.1、onCreate中请求相机权限并设置页面内容区的fragment3.2、打开摄像头，并注册ConnectionCallback和OnImageAvailableListener3.3、相机预览图片宽高确定后，回调onPreview
目录项目场景：问题描述1CUDA版本不匹配，需要重新安装解决方案1：额外安装其他版本的CUDA，并实现版本自由切换。问题描述2：1. cuDNN包解压后的cudnn.h文件无法复制到目标文件夹中2. 如何查看是否会到最初版本的CUDA解决方案2：1. cudnn.h无法复制2. 回到最初版本的CUDA问题描述3：tensorflow-gpu 1.12.0安装不断出现意外解决方案3：1. 方式一（更
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2024-10-04 08:41:45
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1.Anaconda下载安装 Anaconda是开源的Python发行版本，是一个包管理器和虚拟环境管理器。 进入官网下载相应版本，切换到下载文件所在目录执行以下命令。sudo bash ***.sh(下载文件)
conda --verison检测是否安装成功。
若显示conda 命令未找到，则执行下面这条指令：
vim ~/.bashrc
在最后面添加 export PATH="/hom
人工智能已经成为了目前的大趋势，作为程序员的我们也应该跟着时代进步。Tensorflow作为人工智能领域的重要工具，被广泛的使用在机器学习的应用当中。Tensorflow使用人数众多、社区完善，所以我们可以把学习Tensorflow作为接触人工智能的第一步，闲话不多说，我们进入正题！本套系列课程旨在记录我学习Tensorflow的过程，我会用更简洁的语言来与大家分享我的学习心得，所有文章我都会不间
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2024-02-28 13:35:14
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TensorFlow 1.0 重大功能及改善
XLA（实验版）：初始版本的XLA，针对TensorFlow图（graph）的专用编译器，面向CPU和GPU。
TensorFlow Debugger（tfdbg）：命令行界面和API。
添加了新的python 3 docker图像。
使pip包兼容pypi。TensorFlow现在可以通过 [pip install tensorflow] 命令安装
在正式学习tensorflow2.0之前需要有一定的python基础，对numpy，matplotlib等库有基本的了解，笔者还是AI小白，通过写博客来记录自己的学习过程，同时对所学的东西进行总结。主要学习的资料西安科技大学：神经网络与深度学习——TensorFlow2.0实战，北京大学：人工智能实践Tensorflow笔记博客从tf常用的库开始，需要学习python基础的朋友推荐菜鸟教程Tens
教程最好的地方在于不是纯粹的安装固定版本的 tensorflow 某个版本，而是提供了一个安装的方法，利用本教程的安装理念，tensorflow的任何版本随心所欲安装，再也不用复制、粘贴 别人的版本，轻松安装你喜欢的版本！！！神奇的两行代码：anaconda search -t conda tensorflow-gpuanaconda show <USER/PACKAGE>第一行代码寻
从0下载TensorFlow——自用篇下载anaconda新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入 下
提示：cpu版本不用安装cuda，gpu版本需要。官网教程：使用 pip 安装 TensorFlow总结：虚拟机可以安装cpu版本，tensorflow版本要和python版本相对应。各种原因安装过程一言难尽 下载的python3.6，但使用pip install --upgrade tensorflow直接安装，
