得益于令人难以置信的多元化社区，TensorFlow 已成长为世界上最受喜爱和广泛采用的 ML 平台之一。该社区包括：研究人员（例如，预测地震余震和检测乳腺癌）。开发人员（例如，构建应用程序来识别患病植物并帮助人们减肥）。公司（例如，通过eBay、Dropbox和AirBnB来改善他们的客户体验）。 还有许多其他人。11 月，2019年TensorFlow庆祝了它的 3 岁生日，回顾了这些年来添加
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2024-04-16 15:02:42
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TensorFlow是什么？ 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。 TensorFlow 最初由G
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2024-08-09 16:51:41
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TensorFlow 是一个
开源
软件库，用于使用数据流图进行数值计算。换句话说，即是构建深度学习模型的最佳方式。本文整理了一些优秀的有关 TensorFlow 的教程和
项目列表。
一、教程
TensorFlow Tutorial 1 — 从基础到更有趣的 TensorFlow 应用
TensorFlow Tutorial 2 — 基于 Google Tensor
tensorflow.js官方特别支持了微信小程序，看tfjs-core，fjs-backend-webgl等等模块的dist下都一个单独的miniprogram目录。还特别提供了一个微信小程序的插件：https://github.com/tensorflow/tfjs-wechattensorflow.js对微信小游戏还不支持，但是可以类似的实现，但是效率不高；小游戏不支持插件，直接使用tfjs
搭建TensorFlow的GPU Docker环境
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2023-06-30 18:02:22
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Opencv调用tensorflow训练自己的数据集生成的模型要实现opencv调用tensorflow训练的模型，主要分为两步，第一步是训练模型，将模型保存成model.pb格式，然后利用opencv的readNetFromTensorflow方法调用model.pb 一、训练生成模型： 训练生成模型的关键点： 1.将图片生成自己的数据集 2.将标签转换成独热编码 3.利用cnn训练模型，要获取
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2024-02-21 16:29:07
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PyTorch或TensorFlow在训练和运行Tranformer模型时哪个更有效呢?近日，Huggingface(AI初创企业)的团队成员通过一篇发表在Medium上的博文告诉我们：两者差不多！ Facebook 的首席Ai科学家Yan Lecun大神在社交媒体上对此结果进行了转发点赞。自TensorFlow发布实施以来，Huggingface团队就致力于模型的产品化，并
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2023-12-04 20:58:13
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TensorFlow-CPU与GPU的安装教程TensorFlow-CPU1.下载Anaconda2. 下载Vsual C++3. 安装TensorFlow-CPUTensorFlow-GPU1.检测当前GPU驱动版本是否满足大于410版本2.下载Vsual C++3.下载Anaconda或Miniconda4.替代.condarc配置文件4.安装Tensorflow-GPU 写在前面：CPU和
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2024-02-29 23:46:23
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之前看了一波深度学习的理论知识。总感觉哪里不对，昨天发现，一直看错书了，应该从tensorflow这类书实践书看起。今天在windows10上搭建了一个简单的深度学习环境。跑一些小程序练练手。正文：深度学习环境：pythonanacondatensorflowkeras其实之前也打算装过tensorflow。但是没有成功。感觉这几个环境最难装的是tensorflow。如果不用GPU加速的话，不用安
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2024-06-12 05:48:50
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简介性能测试计划是在进行软件或系统的性能测试之前制定的详细计划和指导文件。它描述了所需性能测试的目标、范围、测试环境、资源需求、测试策略、测试用例、时间表等重要信息。为什么要制定性能测试计划制定性能测试计划的主要目的是确保性能测试的有效性和可靠性。以下是制定性能测试计划的重要原因：明确测试目标：性能测试计划可以明确定义所需测试的性能目标，例如响应时间、吞吐量、并发用户数等。这有助于确保测试的准确性
原创
2024-07-15 11:57:06
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文章目录起源区别 #0 —— 应用区别 #1——动态及静态图形定义区别 #2—— 调试区别 #3——可视化区别 #4——部署区别 #5—— 数据并行区别 #6——一个更像框架，一个更像库总结 在今年 5 月初召开的 Facebook F8 开发者大会上，Facebook 宣布将推出旗下机器学习开发框架 PyTorch 的新一代版本 PyTorch 1.0。据 Facebook 介绍，PyTorc
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2024-07-31 19:50:34
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1、第一种方式通过占位符feed_dict的方式读入；2、通过dataset的方式读入：1）导入数据：从一些数据中创建一个Dataset实例；2）创建一个迭代器：通过使用创建的数据集来制作一个迭代器实例迭代遍历数据集；3）使用数据：通过使用创建的迭代器，我们可以得到数据集的元素馈送给模型；1 从numpy导入数据常见的情况下，我们有一个numpy数组，我们想通过它传送到tensorflow。 #
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2024-05-21 20:57:39
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1、TensorFlow 的Hello Worldimport tensorflow.compat.v1 as tf
tf.disable_eager_execution()
# 创建一个常量运算，将其作为一个节点加入到默认计算图中
hello = tf.constant("Hello World")
# 创建一个对话
sess = tf.Session()
#运行并获得结果
print(s
前言：之前在使用tensorflow的slim.nets模块进行finetune resnet50时，遇到了训练时的准确率和loss值正常，但在验证和测试时准确率很低的问题，具体表现是测试时batch size越小，测试的准确率越低。但按理说batchsize在测试时应该只影响了运行时间，不应该对准确率产生影响，这个问题困扰了我一段时间，最后终于解决。。。在这里记录一下解决这个问题的过程以及注意事
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2024-09-06 21:33:50
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**在colab下运行tensorflow版本的faster- rcnn**操作流程以下是具体的代码实现具体的代码实现装载google云盘在云盘中创建文件夹coco，以便于稍后进行存放文件，可以利用如下代码创建//
!mkdir -p /content/drive/My Drive/coco/获取faster-rcnn代码// 获取tf版的faster-rcnn代码
!git clone htt
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2024-09-27 19:38:03
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目录环境硬件环境软件环境整体安装流程1、Python安装2、安装CUDA、CUDNN3、安装tensorflow参考网站 环境这里环境包含两方面，硬件环境与软件环境。首先需要说明一下，对于任何软件或框架对硬件都有最低配置要求以及新的硬件可能对于旧版本软件不支持，所以在安装任何软件前最好查看官网说明，防止出现莫明其妙的错误、硬件环境这里，我先简单说明一下，本人的硬件配置，配置如下所示：CPU：AM
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2024-05-26 16:03:33
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TensorFlow 2.0已在十一发布，香不香？好用不好用？现在，这里有一份全中文教学的快速上手指南，基于Keras和Eager Execution（动态图）模式，北大学霸出品，获得TensorFlow官方认可。其名为，简单粗暴TensorFlow 2.0。话不多说，一起来看看吧。简洁高效的指导手册TensorFlow 2.0，摈弃了TensorFlow 1.x的诸多弊病，进一步整合
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2024-05-29 19:42:37
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性能测试计划是在进行软件或系统的性能测试之前制定的详细计划和指导文件。它描述了所需性能测试的目标、范围间表等重要信息。
原创
2024-07-20 15:08:38
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简介性能测试计划是在进行软件或系统的性能测试之前制定的详细计划和指导文件。它描述了所需性能测试的目标、范围、测试环境、资源需求、测试策略、测试用例、时间表等重要信息。为什么要制定性能测试计划制定性能测试计划的主要目的是确保性能测试的有效性和可靠性。以下是制定性能测试计划的重要原因：明确测试目标：性能测试计划可以明确定义所需测试的性能目标，例如响应时间、吞吐量、并发用户数等。这有助于确保测试的准确性
原创
2024-07-15 16:12:13
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点击上方蓝字“开源优测”一起玩耍概述在软件测试行业中，性能测试是确保软件质量的一项关键措施。随着IT技术的发展，性能测试显得越发的重要，各企业的需要也越来越大，同样的对其技...
原创
2023-05-16 17:13:55
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