快速运行TensorFlow的6种方式TensorFlow（http://tensorflow.org）是一个深度学习计算引擎，自然是可以直接安装运行的，而且能得到最佳的性能。但是，考虑到机器学习需要安装大量的软件，之间必然会带来软件管理和版本兼容性问题，而且在集群中运行更为复杂，因此不推荐这种方式。在Linux上安装TensorFlow，https://www.tensorflow.o
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2024-05-27 19:30:35
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服务器背景一台16核64g（数据存储机,命名tensor101） 一台4核16g（命名tensor102）案例背景针对某款手游，观察玩家在7天内的行为，包括在副本，经验，金币，市场等各个方面的表现识别这个玩家是否是脚本玩家。单机模式训练数据量：716392, 7, 18 测试数据量：182158, 7, 18 本例采用的是LSTM 模型。 epochs = 5 # 总轮次 batch_size =
tensorflow函数API总结：首推官网查询tf.keras.Input:创建输入层别名：tf.keras.Inputtf.keras.layers.Inputtf.keras.Input(
shape=None,
batch_size=None,
name=None,
dtype=None,
sparse=False,
tensor=None,
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2024-05-06 19:09:39
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强化学习算法的实现需要合适的平台和工具。本案例将首先介绍目前常用的强化学习实现平台Gym的基本使用方法，再介绍实验工具TensorFlow的基本操作方法，为之后构建和评估强大的强化学习算法打下坚实基础。 目录1.常见强化学习实验平台介绍2.实验平台Gym 2.1 Gym的安装 2.2 Gym中的内置环境 2.3 Gym的基本使用方法3.实验工具TensorFlow 3.1 TensorFlow
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2024-03-18 23:29:31
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上一篇讲到了如何安装pycharm和anaconda，同时也讲了一下怎么debug，这篇主要讲解pycharm安装tensorflow和gpu版本的tensorflow。 Pycharm可以很轻易地装各种第三方库和深度学习框架。 在File->Setting->Project->Project Interpreter中，点击画红圈的地方“+”， &n
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2023-07-06 23:39:54
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iostatiostat用于输出CPU和磁盘I/O相关的统计信息. 命令格式: 1）显示所有设备负载情况 指令： iostat -m 2 5 cpu属性值说明： %user：CPU处在用户模式下的时间百分比。 %nice：CPU处在带NICE值的用户模式下的时间百分比。 %system：CPU处在系统模式下的时间百分比。 %iowait：CPU等待输入输出完成时间的百分比。 %steal
解决tensoflow如何在已训练模型上继续训练fineturn的问题。 训练代码任务描述： x = 3.0, y = 100.0， 运算公式 x×W+b = y，求 W和b的最优解。# -*- coding: utf-8 -*-)
import tensorflow as tf
# 声明占位变量x、y
x = tf.placeholder("float", shape=[None
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2024-04-29 08:51:17
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使用前面两节已介绍的相关TensorFlow相关知识点，实现以下三个功能(变量更新)实现一个累加器，并且每一步均输出累加器的结果值。编写一段代码，实现动态的更新变量的维度数目实现一个求解阶乘的代码TensorFlow案例一TensorFlow控制依赖我们可以通过Variable和assign完成变量的定义和更新，但是如果在更新变量之前需要更新其它变量，那么会导致一个比较严重的问题：也就是需要多次调
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2024-06-17 13:40:28
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之前的笔记有一篇完成了对tensorflow的编译，然后简单写了个测试程度，所以，应该是可以用了的，然后上篇简单写了个基于Keras的手写数字识别的的模型需要你连了一下，那么现在就试试用tensorflow的 C++ API调用训练好的模型测试下。这里推荐一个GitHub上找到的项目，用的C++调用tensorflow API的。首先，前面把模型保存为了.h5文件，但是，很遗憾，我查到的资料都是用
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2024-05-05 18:55:10
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在这篇博文中，我将分享如何在Java中调用TensorFlow的pb模型的过程。这是一个在机器学习应用中常见的需求，但实现起来可能会遇到一些挑战。我会从问题背景开始，逐步分析错误现象，探讨根因分析，提供解决方案，并最终进行验证测试与预防优化。
### 问题背景
随着人工智能技术的快速发展，企业在业务过程中日益依赖机器学习模型来提高决策能力和自动化水平。TensorFlow作为一个强大的开源机器
tensorflow2调用huggingface transformer预训练模型一点废话huggingface简介传送门pipline加载模型设定训练参数数据预处理训练模型结语 一点废话好久没有更新过内容了，开工以来就是在不停地配环境，如今调通模型后，对整个流程做一个简单的总结（水一篇）。现在的NLP行业几乎都逃不过fune-tuning预训练的bert或者transformer这一关，按照传
# PyTorch调用TensorFlow
在深度学习领域，PyTorch和TensorFlow都是最为流行的深度学习框架之一。PyTorch是一个基于Torch的Python库，它提供了用于创建和训练神经网络的高级API和工具。而TensorFlow是由Google开发的一个开源机器学习框架，它提供了一个灵活的生态系统和丰富的工具，可以在不同的硬件上进行大规模的机器学习训练和推理。
虽然Py
原创
2024-01-20 05:23:46
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一、运行样例原始代码如下import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
import os
import tensorflow as tf
from PIL import Image
from utils import label_map_util
from utils import visualization_utils as vi
文章目录安装tensorflow运行代码 安装tensorflow先添加清华的镜像源 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anac
公司后台查询数据时，如果选择的时间段过长，就会遇到"请求超时"的的问题。造成这一问题的原因大概有以下几点：1，Asp.net请求超时 2，Webservice请求超时 3，IIS请求超时 4，数据库连接超时 知道原因后,就可以解决问题了。Asp.net中关于超时的设置：在web.config 里<system.web>节点
目录一、基础理论1、单词感知器介绍 2、单词感知器学习规则前向传递（得到输出y） 反向传递（更新权重w）二、实现单层感知器1、初始参数设置 2、正向传播（得到输出y）3、 反向传播（更新权重参数）总代码一、基础理论1、单词感知器介绍 感知器：模拟生物神经网络的人工神经网络结构。w：权值，可以调节神经信号输入值的大小。b：偏置，相当于神经元内部自带的信号。&n
作者 | 高开远，上海交通大学，自然语言处理研究方向最近在工作上处理的都是中文语料，也尝试了一些最近放出来的预训练模型（ERNIE，BERT-CHINESE，WWM-BERT-CHINESE），比对之后还是觉得百度的ERNIE效果会比较好，而且使用十分方便，所以今天就详细地记录一下。希望大家也都能在自己的项目上取得进展~1、A Glance at ERNIE
关于ERNIE模型本
1. 测试通过的环境名称版本Windowswin10_64位IDEEclipse 2018-12Tensorflow1.6.0JDK1.8 （Eclipse 2018-12自带）2. JAVA版本的Tensorflow测试代码测试代码项目文件百度网盘下载传送门
import org.tensorflow.Graph;
import org.tensorflow.Session;
import or
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2023-06-12 22:35:57
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本篇介绍函数包括：
tf.conv2d
tf.nn.relu
tf.nn.max_pool
tf.nn.droupout
tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits
tf.truncated_normal
tf.constant
tf.placeholder
tf.nn.bias_add
tf.reduce_mean
tf.squared_d
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2024-02-22 00:49:25
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Keras 是一个用 Python 编写的高级神经网络 API，它能够以 TensorFlow, CNTK, 或者 Theano 作为后端运行。Keras 的开发重点是支持快速的实验。有时候我们在使用keras设计好模型后，需要在其他平台进行运行，这时候我们就需要将keras h5 model转换为TensorFlow pb model，因为keras只是一个Python的高级库，而TensorF
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2024-04-15 20:47:14
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