安装需知： 安装tensorflow一般有两种，一种是cpu版本，另一种是gpu版本。安装前要注意你的电脑有没有NVIDIA的显卡,如果你的电脑是AMD的，对不起，你的电脑可能无法安装gpu版本的tensorflow，只能安装cpu版本的。**1.安装cpu版本的tensorflow**方法一： （1）下载并安装Anaconda （内含python环境） 注意这一步时要把两个√都选上安装完之后
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2024-03-12 05:51:30
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记录一下自己的学习过程遇到的问题。参考链接该目标检测API已经更新到tensorflow2.0时代，但是我没有成功实现，所以这里是旧版本实现过程。1、环境配置及相关安装操作系统：Windows10 64位GPU：Nvidia RTX2080Ti内存：128GTensorFlow：1.14.0 GPU版本python环境：Anaconda3.7cuda:10.0.130这里记录一下三种安装各种库的方
写在前面：当时装这个tensorflow可没少花时间，试了很多都是失败，命令窗口一片红，印象最深的就是什么动态链库加载失败什么的。当然最终换了台笔记本装好了，自己笔记本装的低版本的（只能装低版本的)。第一步：先装anaconda，去官网下载安装，直接下一步下一步的点，但后面有个选择，两个都勾上就行（适应环境变量），安装完成。第二步：不着急安装tensorflow.先去安装一下或更新自己电脑的Vis
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2024-05-08 22:58:10
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深度学习小白一枚~入门初级，开始跑些实验，一路遇到很多很多问题，在此仅记录其中一部分，谢谢~环境：Ubuntu16.04+CUDA8.0+Cudnn8.0v6.0+python3.5+tensorflow1.4一、 SSD测试主要参考： 1. 下载SSD-Tensorflow源码，下载模型ssd_300_vgg，存放在SSD-Tensorf
引言
基于Anaconda的tensorflow安装
1 下载linux版本的Anaconda安装包2 安装Anaconda利用anaconda安装tensorflow 1 建立一个 conda 计算环境2 激活环境使用 conda 安装 TensorFlow3 安装tensorflow4 如何在jupyter中使用tensorflow总结 利用Doc
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2024-05-23 14:01:47
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Tensorflow如何直接使用预训练模型(vgg16为例)本文链接：主流的CNN模型基本都会使用VGG16或者ResNet等网络作为预训练模型，正好有个朋友和我说发给他一个VGG16的预训练模型和代码，我就整理了一下。在这里也分享一下，方便大家直接使用。系统环境Tensorflow-gpu 1.12.0Python 3.5.2资料来源官方slim说明https://github.com/tens
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2024-03-20 20:39:37
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Tensorflow提供了目标识别的API来支持通过各种深度学习网络实现目标识别的功能。通过访问Github项目https://github.com/tensorflow/models 可以看到Tensorflow目前支持的各种神经网络的模型实现，包括Resnet，Fast R-CNN，SSD等。其中包含的一些子目录内容如下。official - 官方模型目录，是使用Tenso
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2024-10-08 20:03:50
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Mask R-CNN - Train on Shapes Dataset This notebook shows how to train Mask R-CNN on your own dataset. To keep things simple we use a synthetic dataset
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2018-08-17 15:37:00
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摘要在本篇文章中，少奶奶将详细的讲解如何把自定义训练的网络模型转换成TensorFlow Lite能识别的模型，并嵌入到手机设备中，让大家能够摆脱只能使用Google官网提供的模型的苦恼。此次教程使用的是MNIST数据集，在下一篇文章中，少奶奶将会使用YOLOV3模型来训练更为复杂的模型结构。当然，若有小伙伴不理解YOLOV3模型，少奶奶也会在近期使用浅显易懂的方式讲解一下YOLOV3.但总的来说
TensorFlow学习（八）TensorFlow学习（八）训练自己模型的三种方法采用方法二进行训练模型第一步第二步训练过程：通过模型进行预测（代码）采用方法一进行训练模型（未完待续）准备工作数据装换成tfrecord读取tfrecordtrain.bat文件 TensorFlow学习（八）训练自己模型的三种方法1、准备一个需要的模型（如：inception）,然后确定算法的框架，初始化参数都是
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2023-11-02 06:43:10
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要用TPU训练tensorflow模型，只能使用静态图。也就是要先通过keras的sequential或者函数式定义模型，而不能直接使用重写的Model类。例子如下，其中包含层的自定义，以及子像素卷积。需要注意的是，tensorflow的子pixel_shuffle通道顺序与pytorch不同，具体
原创
2022-01-14 16:21:27
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归一化def data_guiyihua(data): scaler =MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))#指定参数的范围 进行归一化 data_guiyihua=np.array(data) # 不进行归一化
原创
2021-11-20 15:12:42
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'''
Created on 2017年5月28日
@author: weizhen
'''
import time
import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
import mnist_inference
BATCH_SIZE = 100
LEARNING_RATE_B
windows10 + Anconda + CUDA10.0 + cudnn + TensorFlow2.0.0安装过程中，最重要的是将版本对应起来Anaconda 安装通过安装anaconda软件，可以同时获得 Python 解释器、包管理，虚拟环境等一系列的便捷功能，尤其是当你需要不同的 python版本时，很方便创建。这个去官网下载就可以了： https://www.anaconda.com
基于cpu版的tensorflow ，使用mask_rcnn训练识别箱子的模型 代码参考（https://blog.csdn.net/disiwei1012/article/details/79928679）# coding: utf-8 # In[1]: import osimport sysim
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2018-08-18 21:39:00
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官网上对TensorFlow的介绍是，一个使用数据流图(data flow graphs)技术来进行数值计算的开源软件库。数据流图中的节点，代表数值运算；节点节点之间的边，代表多维数据(tensors)之间的某种联系。我们可以在多种设备（含有CPU或GPU）上通过简单的API调用来使用该系统的功能。TensorFlow包含构建数据流图与计算数据流图等基本步骤，图中的节点表示数学操作，图中连结各节点
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2024-05-11 17:21:36
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# Java 使用 TensorFlow 模型训练
TensorFlow 是一个广泛应用于机器学习和深度学习的开源框架，它提供了强大的工具和库来构建和训练各种机器学习模型。虽然 TensorFlow 主要使用 Python 编写，但也提供了一个 Java API 来支持 Java 开发者。本文将介绍如何使用 Java 来训练 TensorFlow 模型，并提供相应的代码示例。
## 安装 Te
原创
2023-09-16 17:14:14
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# 使用Java和TensorFlow训练模型的指南
在数据科学和机器学习快速发展的今天，合理利用现有框架和工具变得尤为重要。TensorFlow是一个开源的机器学习框架，而Java则是一种流行的编程语言。结合这两者，你可以创建、训练和部署机器学习模型。接下来，我将详细介绍如何使用Java和TensorFlow训练模型的步骤和代码。
## 流程概述
以下是使用Java和TensorFlow训
文章目录1.编译Tensorflow源码1.1 使用开源文件2.C++调用tensorflow model遇到的问题参考文章 最近在研究如何用C++ 调用基于python库训练的tensorflow模型，完成模型预测。具体步骤如下： 在python中，用tensorflow的python库，训练模型，并生成pb文件；准备好tensorflow的c++库（重点）；在c++中用tensorflow
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2023-12-24 13:37:52
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网上关于利用tensorflow已训练模型构造自己的模型方法，多为tensorflow v1，本博文给出tensorflow v2的训练过程。 此文利用tensorflow目标检测中已经过训练的模型，在自定义的数据集上进一步训练，所谓fine-tune过程，实现用户定义的目标检测模型。 这里假定已经建立完成tensorflow目标检测环境，从github克隆了models到本地，并安装完成所需要的
