如何在Windows10环境下，对Tensorflow代码进行打包封装（利用PyQt5制作界面）在写代码、做项目的过程中，经常需要对代码进行打包封装，提供给用户使用。本文就重点介绍如何在Windows10环境下，对深度学习代码进行打包封装，以Tensorflow代码为例进行说明。1、编写Tensorflow代码Windows10环境下，Tensorflow貌似不支持Python2.7，建议使用Py
# -*- coding: utf-8 -*-
import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' # 修改警告级别，不显示警告
import tensorflow as tf
# 下载数据集并划分为训练集和测试集
(train_images,train_lables),(test_images,test_labels) = tf.keras.
mnist数据集包含 7 万张黑底白字手写数字图片，其中 55000 张为训练集，5000 张为验证集，10000 张为测试集。每张图片大小为 28*28 像素，图片中纯黑色像素值为 0，纯白色像素值为 1。数据集的标签是长度为 10 的一维数组，数组中每个元素索引号表示对应数字出现的概率。1.使用input_data模块中的read_data_sets()函数加载mnist数据集：from te
基于 tf.data API，我们可以使用简单的代码来构建复杂的输入，tf.data API 可以轻松处理大量数据、不同的数据格式以及复杂的转换。tf.data.Dataset中每个元素包含一个或多个 Tensor 对象。例如，在图 片管道中，一个元素可能是单个训练样本，具有一对表示图片数据和标签的张量。 可以通过两种不同的方式来创建tf.data.Dataset（1）直接从 Tensor 创建
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2024-03-28 16:40:50
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首先大家看2 张图片 在0.8版本时候已经支持分布式了 ，所以未来的发展 方面 人工智能的趋势 不可挡，而且个人也是非常喜欢caffe 以及 tensorFlow 的我创业 用的就用到了它。 下面我们来讲一下 学习tensorFlow要了解的基础知识。 首先安装方面 很简单  
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2024-03-20 16:49:38
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张量操作篇1 数据类型转换1.1数据类型1.2数据类型转换2 张量操作2.1 形状操作2.2切片和合并2.3 归约计算2.4索引求取 1 数据类型转换1.1数据类型整型数据代码描述tf.int88位整数tf.int1616位整数tf.int3232位整数tf.int6464位整数tf.uint88位无符号整数。tf.uint1616位无符号整数。浮点型数据代码描述tf.float1616位浮点数
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2024-10-15 20:30:20
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tensorflow 1.14 ssd_mobilenet_v1 模型训练1 工具版本序号软件名称版本安装命令1操作系统ubuntu 18.042python3.6.93tensorflow1.14sudo pip3 install tensorflow4protobuf3.12.32 下载 tensorflow/models2.1 下载git clone https://github.com/t
TensorFlow是Google开发的第二代人工智能系统，于2015年11月宣布开源。故名思义，TensorFlow的要素为张量（Tensor）和流（Flow），他们分别是系统的数据结构和算法框架。TensorFlow的设计想法就是通过让N维向量在数据流图（Data Flow Graph）上的一个节点流到另一个节点的方式来完成计算。例如，我们现在要计算两个矩阵相乘。在TensorFlow的框架下
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2024-09-11 09:19:52
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Tensorflow API: tf.data.Dataset使用Tensorflow中之前主要用的数据读取方式主要有：建立placeholder，然后使用feed_dict将数据feed进placeholder进行使用。使用这种方法十分灵活，可以一下子将所有数据读入内存，然后分batch进行feed；也可以建立一个Python的generator，一个batch一个batch的将数据读入，并将其
从TensorFlow的名字就可以看出张量(tensor)是一个很重的概念。在tensorflow程序中所有的数据都通过张量的形式来表示。从功能的角度看，张量可以被理解为多维数组。其中零阶张量表示标量（scalar）也就是一个数；一阶张量为向量，也就是一维数组；n阶张量可以理解为一个n维数组。但张量的实现并不是直接采用数组的形式，它只是对TensorFlow中运算结果的引用。在张量中并没有保存数字
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2024-03-30 09:04:42
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.name即可for variable in tf.trainable_variables(): print(variable.name)
原创
2022-07-19 11:53:13
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TensorFlow之张量1 张量(Tensor) 【类似于numpy中的数组】TensorFlow 的张量就是一个 n 维数组， 类型为tf.Tensor。Tensor具有以下两个重要的属性type:数据类型shape:形状(阶)1.1 张量的类型1.2 张量的阶形状有0阶、1阶、2阶….tensor1 = tf.constant(4.0)
tensor2 = tf.constant
如何用TensorFlow 2.0 + Keras进行机器学习研究？谷歌深度学习研究员、“Keras之父”François Chollet发表推特，总结了一份TensorFlow 2.0 + Keras做深度学习研究的速成指南。在这份指南中，Chollet提出了12条必备准则，条条简短易用，全程干货满满不多说了，一起看看大神“化繁为简”的编程世界：必备指南12条1）你首先需要学习层（Layer），
启动时添加环境变量 export TF_CPP_MIN_VLOG_LEVEL=1 ,这样可以打印VLOG（1）的log
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2018-03-29 16:54:00
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一、资料API接口简介 二、背景注意，在TensorFlow 1.3中，Dataset API是放在contrib包中的：tf.contrib.data而在TensorFlow 1.4中，Dataset API已经从contrib包中移除，变成了核心API的一员：tf.data.此前，在TensorFlow中读取数据一般有两种方法：使用placeholder读内存中的数据使用queue读
本文将讲解深度学习使用数据的一整套流水线. 将使用tensorflow新的tf.data 的一系列API来讲解. Dataset能够有效简化数据读取和使用等等一些的复杂程度,是现在官方推荐的数据使用方式. 官方文档:Module: tf.data一.使用Dataset使用 Dataset 需要遵循三个步骤：载入数据：为数据创建一个Dataset实例。 创建一个迭代器：通过使用创建的Dataset
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2024-07-02 07:59:18
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在进行深度学习开发之前，我们都必须面对的是数据加载问题。如何加载我们自己的数据，是我们不得不面对的一个问题，本篇以数据加载作为我们tensorflow实战的开始，教你手把手实现自己的模型训练。目录一、tensorflow常见的数据集格式二、内存数据2.1、数据集说明2.2、生成样本数据三、TFRecord数据四、Dataset数据集4.1、生成Dataset对象4.2、在Session中使用Dat
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2024-04-27 23:19:11
34阅读
tf_bias = tf.Print(tf_bias, [tf_bias], "Bias: ")tf_weight = tf.Print(tf_weight, [tf_weight], "Weight: ")
原创
2022-07-19 12:03:03
383阅读
auc,auc_op = tf.metrics.auc(labels=labels, predictions=tf.sigmoid(logits))if mode == tf.estimator.ModeKeys.EVAL: eval_metrics = {"auc":
原创
2022-07-19 16:19:53
518阅读
import tensorflow as tfhello = tf.constant('hello, chenjun!')sess = tf.Session()print(sess.run(hello))>>>b'hello, chenjun!'
原创
2021-09-07 11:03:07
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