张量tensor：TensorFlow即Tensor(张量)+Flow(流动)．Tensor即张量，TensorFlow中的所有数据都称之为tensor，程序中数据的流转都是采用tensor的形式进行的．图graph：TensorFlow用图(graph)来表示计算任务，图中的节点被称为op(operation),一个op获得0个或多个张量（tensors）．TensorFlow中有一个默认图，o
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2024-06-03 11:34:20
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TensorFlow 的计算需要事先定义一个 computation graph（计算图），该图是一个抽象的结构，只有在评估（evaluate）时，才有数值解，这点和 numpy 不同。这张图由一组节点构成。
>> a = tf.ones((2, 2))
>> tf.reduce_sum(a, reduction_indices=1)
<tf.Tensor 'S
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2017-03-15 12:10:00
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TensorFlow（或者说深度学习领域）中常见的且自带的数据集有：MNIST：手写数字识别，手写数字数据集。被称为深度学习的“hello world”。CIFAR10/100：小型图片数据集。IMDB：电影评论数据集。BOSTON HONSING：波士顿房价预测。（这个不介绍，因为我没玩过但是也很常见）import tensorflow as tfMNIST：加载MNIST数据集：(train_
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2024-02-28 09:37:57
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tensorflow 中的 graph和Session1. 哪个graph？ 哪个tensor /operation？问题总结简单的代码示例例子1例子22. 哪个sess？ 运行哪个图？问题总结简单的代码示例例子1: tf.Session() 与 tf.Session().as_default()的区别例子2：你不去建session 人家是不会默认给你一个session的例子3: 多图多sess
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2024-04-03 15:21:10
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前言源码编译Tensorflow了解tensorflow的工作原理，直接用pip安装tensorflow肯定是不行的，一定要一步步对源码进行编译。首先在Windows上进行了对tensorflow源码编译的尝试，发现不但没有linux条理清晰，并且操作起来也很困难，果断随大流选择了用Linux操作。安装双系统网上有很多版本详细的方法，由于机型不同多多少少还是出现了一些问题。但是这步还算没有遇到多少
# Java TensorFlow Graph 初始化教程
在机器学习和深度学习的实践中，TensorFlow是一个非常强大的工具，而在Java环境中使用TensorFlow也越来越普遍。本指南将逐步教你如何在Java中初始化一个TensorFlow图（Graph）。我们将如何进行整个流程拆解并逐步实现。
## 流程概述
在开始之前，我们先定义一下整个流程：
| 步骤 | 描述 |
|--
tf程序中，系统会自动创建并维护一个默认的计算图，计算图可以理解为神经网络（Neural Network）结构的程序化描述。如果不显式指定所归属的计算图，则所有的tensor和Operation都是在默认计算图中定义的，使用tf.get_default_graph()函数可以获取当前默认的计算图句柄。
# -*- coding: utf-8 -*-)
import tensorflow as t
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2018-01-11 21:39:00
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2021-08-26 14:13:48
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tensorflow模型优化一般利用tensorflow训练出来的模型包含4个文件：check_point文件，指定模型存放路径的文件.data文件，存放模型的权重文件.index文件，存放网络节点的索引.meta文件，存放网络图结构当我们在自己的电脑上实验时，固然可以先加载meta文件获得网络图结构，再加载.data文件加载权重，然后进行推理(inference)。但是在生产环境下，这样做就有些
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2024-04-12 15:57:00
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原因：安装了TF 2.X版本，该版本确实没有该功能解决办法：安装TF 1.X即可
原创
2023-09-28 10:47:17
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一、简介VGG网络在2014年的 ILSVRC localization and classification 两个问题上分别取得了第一名和第二名。VGG网络非常深，通常有16－19层，如果自己训练网络模型的话很浪费时间和计算资源。因此这里采用一种方法获取VGG19模型的模型数据，从而能够更快速的应用到自己的任务中来，本文在加载模型数据的同时，还可视化图片在网络传播过程中，每一层的输出特征图。让我
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2024-04-29 08:51:31
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module 'tensorflow' has no attribute 'get_default_graph'当我使用keras和tensorflow做深度学习的时候，python3.6报了这个错误，这个问题源自于keras和TensorFlow的版本过高导致模块不存在或者已经更改不再兼容解决办法，降级TensorFlow和keraspip uninstall tensorflow # 卸载tfpip uninstall keras # 卸载keras安装1.2.0的tf 和 2.0
原创
2021-08-12 22:02:43
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module 'tensorflow' has no attribute 'get_default_graph'当我使用keras和tensorflow做深度学习的时候，python3.6报了这个错误，这个问题源自于keras和TensorFlow的版本过高导致模块不存在或者已经更改不再兼容解决办法，降级TensorFlow和keraspip uninstall tensorflow # 卸载tfpip uninstall keras # 卸载keras安装1.2.0的tf 和 2.0
原创
2021-08-12 22:02:40
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前言前段时间更新自己电脑上的tf1.4到1.9，没想到踩了这么多坑。。。特意记录下来希望可以帮到大家删除旧版本如果你电脑上没有安装旧版本的tf，就可以忽略这一步。我是因为想要升级到最新版本，所以需要先卸载旧版本。旧版本是用anaconda安装的，卸载很简单，首先进入安装tf的环境，我的环境是“tensorflow”：activate tensorflow然后卸载TensorFlow就好，或者直接删
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2024-08-11 22:57:47
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1. tensorflow的安装在【Anaconda Prompt】中输入【anaconda search -t conda tensorflow】，它帮我们找到可以安装的什么样的tensorflow, 需要注意查看version版本& platform平台；选择合适的版本再输入【anaconda show ......】,其中
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2024-03-07 10:02:28
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TensorFlow 大概已经成为了谷歌的一枚「弃子」。2015 年，谷歌大脑开放了一个名为「TensorFlow」的研究项目，这款产品迅速流行起来，成为人工智能业界的主流深度学习框架，塑造了现代机器学习的生态系统。七年后的今天，故事的走向已经完全不同：谷歌的 TensorFlow 失去了开发者的拥护，因为他们已经转向了 Meta 推出的另一款框架 PyTorch。曾经无处不在的机器学习工具 Te
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2022-09-04 11:50:05
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原文地址： https://zhuanlan.zhihu.com/p/31308381 图（graph）是 tensorflow 用于表达计算任务的一个核心概念。从前端（python）描述神经网络的结构，到后端在多机和分布式系统上部署，到底层 Device（CPU、GPU、TPU）上运行，都是基于图
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2022-05-18 20:49:35
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**TensorFlow中的ResourceExhaustedError**
在使用TensorFlow进行深度学习任务时，我们有时会遇到一些错误信息，其中之一就是`tensorflow.python.framework.errors_impl.ResourceExhaustedError: Graph execut`，这个错误通常意味着我们的计算资源不足以支持当前模型的训练或推断操作。本文将科
原创
2023-07-23 08:29:46
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2017-09-12 14:36:00
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具体操作命令是：创建一个python <3.8的虚拟环境。conda create -n your_env_name python=3.6激活并进入该环境。activate your_env_name安装1.x版本的tensorflow。pip install tensorflow==1.15.0
原创
2023-10-31 09:33:41
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