代码无法命中处理1.首先确认一下，程序的DLL与源码是否一致，可以编译之后再进行2.确认是否有公共的文件存储常用的DLL，导致程序没有走最新编译的DLL3.VS程序调试时会用到 .pdb文件，是否DLL是最新的但是 .pdb文件不是最新的，删掉 .pdb文件上述问题都确认没有问题，但是断点可以命中，但是就是无法在断点处中断确认断点是否真的命中了，我调试程序时，使用的是附加进程的调试方式进行调试的，
本教程对应的tensorflow版本为：tensorflow 1版本简介 深度学习的框架有很多：TensorFlow、Caffe、Theano、Torch...TensorFlow作为谷歌重要的开源项目，有非常火热的开源的开源社区推动着开源项目的发展，它能让项目有旺盛的生命力并在生命周期中不断涌现新的功能并以较快的迭代来更新Bug修复。Keras是在TensorFlow基础上构建的高层API，K
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2024-05-27 16:33:52
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1、查看安装的python版本conda --versionpython --version conda info -e 安装vscode安装anaconda 安装tensorflow继续在 Anaconda Prompt 窗口输入：conda create -n tensorflow python=3.5按回车。表示创建 TensorFl...
原创
2021-07-12 11:48:30
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计算图（Graph）Tensorflow是基于图(Graph)的计算框架，图的节点由事先定义的运算(操作、Operation)构成，图的各个节点之间由张量（tensor）来链接，Tensorflow的计算过程就是张量（tensor）在节点之间从前到后的流动传输过程，如下图示例： 有向图中，节点通常代表数学运算，边表示节点之间的某种联系，它负责传输多维数据(Tensors)。 节点可以被分配到多个计
在linux和windows下anaconda+pycharm+tensorflow+cuda的配置在linux和windows下anaconda+pycharm+tensorflow+cuda的配置第一次在csdn上写博客，纯粹是为了想自己以后可以来看看之前踩得坑，也方便以后遇到同样的问题的时候能够有经验解决Window10首先是在Linux下，刚开始之所以会遇到这个问题是在跑Github上的一
摘要 2015年11月9日，Google发布深度学习框架TensorFlow并宣布开源，并迅速得到广泛关注，在图形分类、音频处理、推荐系统和自然语言处理等场景下都被大面积推广。TensorFlow系统更新快速，官方文档教程齐全，上手快速且简单易用，支持Python和C++接口。本文依据对Tensorflow（简称TF）白皮书[1]、TF Github[2]和TF官方教程[3]的理解，从系统和代码
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2024-05-07 21:04:54
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1、tensorflow的基本运作为了快速的熟悉TensorFlow编程，下面从一段简单的代码开始： 1 import tensorflow as tf
2 #定义‘符号’变量，也称为占位符
3 a = tf.placeholder("float")
4 b = tf.placeholder("float")
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6 y = tf.mul(a, b) #构造一个op节点
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2024-05-10 22:47:20
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上一篇我介绍了Tensorflow如何数据并行多GPU处理。这一篇我会说一说如何来调试Tensorflow模型。
原创
2022-07-21 12:50:04
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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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https://blog..net/gubenpeiyuan/article/details/82710163 TensorFlow 调试程序 tfdbg 是 TensorFlow 的专用调试程序。借助该调试程序，您可以在训练和推理期间查看运行中 TensorFlow 图的内部结构和状态，由
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2019-04-25 10:36:00
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TensorFlow 每次运行的时候都会弹出类似下面的调度信息 I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:105] successfully opened CUDA library libcublas.so locally I tensorflow/str
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2020-11-22 20:44:00
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使用官方的tfdbg进行调试，使用的方式很简单三句话完成：第一句声明：from tensorflow.python import debug as tf_debug第二句：对会话封装sess = tf_debug.LocalCLIDebugWrapperSession(sess)第三句：过滤（可选） ...
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2021-08-12 16:51:00
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http://stackoverflow.com/questions/36399337/debugging-tensorflows-c-code-behind-the-swig-interface
原创
2022-07-19 19:48:29
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首先总结一下核心过程： 导入数据，建立网络，设置相关标准，进行训练，评估模型，进行预测。导入数据要具体问题具体分析，因此我先了解一下建立网络。官网教程深度学习笔记给大家剧透先，我经历一番学习之后，基本上大家达成共识的就是：建议用现成的网络照着需求改点参数。 原来大家的教程不提及自己的网络为什么那么搭并不是藏着掖着，而是很有可能真的不知道为啥。不过到了真的能搞清楚这些层的根本用法的时候，可能真的就是
最近，我向大家介绍了我的 side-project，是个用 C# 写的简单的神经网络项目。正如我在那篇文章中提到的，给出的解决方案离最优方案还差的太远。假如要达到专业化使用的程度，这个解决方案还需要使用更多的数学和矩阵乘法。幸运的是，Google 里有些聪明人创造了一个做这件事情的库——TensorFlow。这是一个广受欢迎的开源库，正如你目前所了解的那样，它擅长于数字计算，这对我们的神经网络计算
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2024-10-15 09:58:01
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参考资料:https://wookayin.github.io/tensorflow-talk-debugging 几种常用方法: 1.通过Session.run()获取变量的值 2.利用Tensorboard查看一些可视化统计 3.使用tf.Print()和tf.Assert()打印变量 4.使用
原创
2022-07-16 00:16:28
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目录tensorflow 自定义层扩展tf.keras.Layer类并实现init()build()add_weight()组合层创建ResNet残差快实例对象调用build()函数查看模型整体 tensorflow 自定义层通常机器学习的模型可以表示为简单层的组合与堆叠，使用TensorFlow中的tf.keras来构建模型。 扩展tf.keras.Layer类并实现init：在其中执行所有与输
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2024-05-16 15:08:09
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TF – Kernels模块 TF中包含大量Op算子，这些算子组成Graph的节点集合。这些算子对Tensor实现相应的运算操作。图 4 1列出了TF中的Op算子的分类和举例。 图 4 1 TensorFlow核心库中的部分运算 OpKernels 简介 OpKernel类（core/framework/op_kernel.h）是所有Op类的基类。继承OpKernel还可
tensorflow中，Graph是一个就像一个大容器，OP、Tensor、Variable是这个大容器的组成部件。Graph管理Tensor对象，Session管理Variable对象。Variable对象必须在Session对象内初始化。初始化所有Variable对象，把.global_variables_initializer() Op传给Session.run()。初始化部分Variabl
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2024-05-10 02:07:34
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1、什么是TensorFlow？TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统，其命名来源于本身的运行原理。Tensor（张量）意味着N维数组，Flow（流）意味着基于数据流图的计算，TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端计算过程。TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统[1]。TensorFlow可被用于
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2024-03-29 08:48:55
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