环境win10，jupyter notebook，python3.7，tensorflow2，cpusklearn datasets数据集先用一个sklearn自带的数据集做一个简单的人脸识别测试。from sklearn import datasets
from matplotlib import pyplot as plt
import tensorflow.keras as keras
i
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2024-03-28 09:31:05
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工具: Python, Tensorflow,OpenCV 等.参考: 链接: https://github.com/Hironsan/BossSensor环境搭建:python最好选择3.5.X的，不要安装2.X的，与3.X的版本不兼容，会出现很多问题。另外再安装一个tensorflow，pip，ke
1.前言师妹让我帮忙安装tensorflow，于是重新安装了一遍，写个帖子。（1）系统版本：windows7-64位（2）python安装推荐anaconda3，可以去官网下载，我一般通过清华镜像，会更快。下载地址：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/python版本是3.6，因此anaconda版本为Anaconda3-5.
相关库的介绍及安装相关库的简介tensorflow库TensorFlow是谷歌2015年开源的一个人工智能学习系统。主要目的是方便研究人员开展机器学习和深度神经网络方面的研究，目前这个系统更具有通用性，也可广泛用于其他计算领域。Tensorflow支持多种前端语言，包括Python（Python也是tensorflow支持最好的前端语言），因此一般大家利用python实现对tensorflow的调
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2024-05-08 10:46:45
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Keras对人工智能来说，是一款比较好的入门框架。它是一个高级的Python神经网络框架，已经被添加到TensorFlow中，成为其默认的框架，为TensorFlow提供更高级的API。如果将TensorFlow比喻为编程界的Java或者C++，那么Keras就是编程界的Python，它作为TensorFlow的高层封装，可以与TensorFlow联合使用，用它可以快速搭建模型。并且Keras是T
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2024-08-09 16:55:51
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1.配置开发环境Anaconda(1)打开Anaconda Prompt，将网址替换为清华镜像，这样下载各种依赖会快一些：conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes(2)打开Anaconda
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2024-03-04 12:35:25
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第一步：VS2015+OpenCV3.1.0下载opencv3.1.0，解压到D盘，然后将下面路径放到环境变量中： 创建vs控制台程序，然后修改为release模式，x64环境，然后在releasex64点反键，来新建属性表，取名opencv3.1.0_release，然后进行如下配置： 包含目录：库目录：链接器----输入---附加依赖库：这样就配置完成。Wi
简单人脸识别环境说明python与tensorflow版本安装环境1.创建py环境2.安装tensorflow3.安装本文用到的库实现步骤采集人脸数据处理与网络搭建，训练数据处理网络搭建与训练使用网络进行预测简单总结 环境说明前文博客有讲到如何安装anaconda,这是一个非常好用的环境管理工具。在这里我将使用他来快速构建环境。为了提升下载速度，建议为anaconda换清华源，操作步骤请阅读官网
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2024-04-16 19:01:33
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# TensorFlow版本与Python版本的配套关系
## 引言
TensorFlow是一个用于机器学习和深度学习的开源软件库，由Google Brain团队开发。TensorFlow提供了丰富的API，支持多种编程语言，其中包括Python。Python作为一种简单易用的脚本语言，结合TensorFlow的强大功能，使得机器学习和深度学习的开发变得更加便捷和高效。
在使用TensorFl
原创
2024-05-18 04:07:20
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总体思路是先安装CUDA和cuDNN，再安装Anaconda，构建tensorflow-gpu 2.0环境，安装Pycharm和Keras。CUDA和cuDNN的下载地址：CUDA链接：https://pan.baidu.com/s/1dIXw--W4oqOMP0a1GS5UaA 提取码：la6m cuDNN链接：https://pan.baidu.com/s/10kEuuP
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2024-09-05 16:36:57
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Anaconda是一个集成python及包管理的软件，记得最早使用时在2014年，那时候网上还没有什么资料，需要同时使用py2和py3的时候，当时的做法是同时安装Anaconda2和Anaconda3，修改里面的文件，例如将conda命令的exe文件，重命名为conda3，这个做法能用但是有很多问题；这几天需要使用以下spyder(anaconda 中集成的IDE)发现控制台一直显示conne
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2023-11-18 19:51:19
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在win10下安装tensorflow和opencv，并在pycharm中导入这两个库 tensorflow和基于python的opencv都需要python解释器作为运行环境，因此需要先给机器装上python。有两种安装python的方法，一种是安装原生的python，一种是安装Anaconda。 &n
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2024-07-22 19:31:27
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# 实现 PyTorch 和 TensorFlow 与 OpenCV 的整合
在机器学习领域，PyTorch 和 TensorFlow 是两个流行的深度学习框架，而 OpenCV 是一个广泛使用的计算机视觉库。将这三者结合起来，可以实现图像处理和深度学习模型的高效开发。本文将为你概述整个实现流程，并提供详细的步骤和代码示例。
## 实现流程
以下是实现 PyTorch / TensorFlo
首先安装anaconda除了路径，其他都可以默认安装CUDA与cuDNNCUDA(ComputeUnified Device Architecture)，是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。 CUDA是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。 NVIDIA cuDNN是用于深度神经网络的GPU加速库。它强调性能、易用性和低内存开销。NVIDIA cuDNN
目录一、TensorFlow介绍二、张量三、有用的TensorFlow运算符四、reduce系列函数实现约减1-第一种理解方式：引入轴概念后直观可理2-第二种理解方式：按张量括号层次的方式一、TensorFlow介绍TensorFlow是一个强大的用于数值计算的库，特别适合大规模机器学习或者可以将其用于需要大量计算的任何其他场景。TensorFlow是由Google Brain团队开发，并未许多G
# 如何在 Python 中使用 TensorFlow
TensorFlow 是一个强大的机器学习库，广泛用于深度学习的研究和应用。不过，在开始使用 TensorFlow 之前，确保 Python 环境和 TensorFlow 版本兼容是至关重要的。接下来，我们将逐步指导你如何实现这一过程。
## 流程概览
我们将按以下步骤进行操作：
| 步骤 | 内容
# PyTorch与TensorFlow版本对应关系
在深度学习领域，PyTorch和TensorFlow是两种最流行的开源框架。尽管它们的功能类似，但在不同的应用场景和研究中，它们的版本对应关系往往让新手感到困惑。本文将探讨PyTorch和TensorFlow之间的版本关系，并提供一些代码示例。
## PyTorch与TensorFlow版本对应关系
根据框架的发布情况，我们可以总结出Py
一、背景：11月15日，谷歌正式发布了TensorFlow Lite开发者预览版。TensorFlow Lite 是 Google I/O 2017 大会上的其中一个重要宣布，有了TensorFlow Lite，应用开发者可以在移动设备上部署人工智能。Google 表示 Lite 版本 TensorFlow 是 TensorFlow Mobile 的一个延伸版本。尽管是一个轻量级版本，依然是在智能
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2024-08-29 10:08:53
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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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# 如何检查 OpenCV 版本与 Python 版本
对于刚入行的开发者而言，了解你所使用的库和语言的版本是非常重要的。这样做不仅可以确保代码的兼容性，还能帮助你获得最佳的性能和功能。本文将带你一步步学习如何检查 OpenCV 和 Python 的版本，并在每个步骤提供详细的示例代码和解释。
## 整体流程
下面是检查 OpenCV 版本与 Python 版本的整体流程：
| 步骤 |
