注意：采用tensorflow 2.1.01、适用顺序模型的情况顺序模型适用于简单的层堆栈，其中每一层正好具有一个输入张量和一个输出张量。例如：import tensorflow as tffrom tensorflow import kerasfrom tensorflow.keras import layers# 定义3层图形的模型 model = keras.Sequential( [ la
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2023-12-17 12:12:52
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自己开发了一个股票智能分析软件，功能很强大，需要的点击下面的链接获取：1.1 模型和层1.1.1 简介层：就是将输入数据和变量之间进行计算的方法，可以理解为一个个函数。tf.Keras.layers中包含了大量的深度学习中常用的预定义层，也可以自定义层。模型：则是将各种层进行组织和连接，封装
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2024-09-16 19:27:11
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本篇文章主要介绍TensorFlow的基本概念，包含TensorFlow的计算模型、数据模型和运行模型。◆ ◆ ◆ ◆ ◆TensorFlow计算模型——计算图 计算图的概念TensorFlow的名字中已经说明了最重要的两个概念——Tensor（张量）和Flow（流）。TensorFlow是通过一个计算图的形式来表达计算的编程系统。TensorFlow
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2024-03-29 11:24:30
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使用TensorFlow的线性回归本教程是关于通过TensorFlow训练线性模型以适应数据。或者，您可以查看此博客文章。介绍在机器学习和统计中，线性回归是对诸如Y的变量和至少一个自变量之间的关系的建模为X.在线性回归中，线性关系将由预测函数建模，其参数将被估计通过数据并称为线性模型。线性回归算法的主要优点是其简单性，使用它可以非常直接地解释新模型并将数据映射到新空间。在本文中，我们将介绍如何使用
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2024-06-02 07:12:22
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保存和读取 TensorFlow 模型训练一个模型的时间很长。但是你一旦关闭了 TensorFlow session，你所有训练的权重和偏置项都丢失了。如果你计划在之后重新使用这个模型，你需要重新训练！幸运的是，TensorFlow 可以让你通过一个叫 tf.train.Saver 的类把你的进程保存下来。这个类可以把任何 tf.Variable 存到你的文件系统。保存变量让我们通过一个简单地
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2024-02-20 12:47:45
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在这一篇博客中大概讲一下用tensorflow如何实现一个简单的线性回归模型，其中就可能涉及到一些tensorflow的基本概念和操作，然后因为我只是入门了点tensorflow，所以我只能对部分代码给出相关的tensorflow的概念。线性回归模型的表达式如下：其中，是权重，是偏置，和则是输入数据和对应的模型预测值。在tensorflow中，是用图来表示计算的形式的，图中的每个节点称为一个op(
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2024-08-22 10:41:10
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目录模型建立方式函数式序列式模型训练方式直接法简易法model.compile()model.fit()model.predict()model.evaluate()卷积输出 = tf.keras.layers.Conv2D(参数)(输入)反卷积tf.keras.layers.Conv2DTranspose()池化输出 = tf.nn.max_pool(input, ksize=[1, heig
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2024-05-31 21:40:09
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在之前写的一篇文章 TensorFlow，从一个 Android Demo 开始 中通过编译官方的 Demo 接触到了 TensorFlow 实际使用场景。这篇文章打算从一个Android 开发者的角度切入，看看构建一个基于 TensorFlow 的 Android 应用的完整流程。相关代码可查看：GitHub 项目地址通过 TensorFlow 用已有模型构建 Android 应用在 Googl
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2024-05-13 10:32:49
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循环神经网络循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一种适宜于处理序列数据的神经网络，被广泛用于语言模型、文本生成、机器翻译等。常用模型结构定义循环神经网络层APISimpleRNN、LSTM、GRUimport tensorflow as tf1.SimpleRNNVanilla RNNtf.keras.layers.SimpleRNNRNN主要参数说明：un
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2024-07-04 22:23:44
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Tensorflow的部署之 TensorFlow 模型导出
目录 Tensorflow教程笔记 使用 SavedModel 完整导出模型 Keras 自有的模型导出格式 为了将训练好的机器学习模型部署到各个目标平台(如服务器、移动端、嵌入式设备和浏览器等)，我们的第一步往往是将训练好的整个模型完整导出(序列化)为一系列标准格式的文件。在此基
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2024-03-09 20:03:23
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一、.ckpt转.pb用于模型上线.ckpt转.pb主要应用于将训练模型发布上线，.pb模型的跨平台和跨框架性能更好。这里由于在保存.pb模型前需要将模型变量freezing。在应用tensorflow训练模型时，输入数据的batch_size>1，直接保存.pb模型时会在inference阶段出现问题，所以需要从.ckpt转为.pb。在加载.ckpt时可以重新定义输入数据的batch_si
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2024-03-20 15:28:22
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1.Tensorflow基础关于TensorflowTensorFlow™ 是一个采用数据流图（data flow graphs），用于数值计算的开源软件库。节点（Nodes）在图中表示数学操作，图中的线（edges）则表示在节点间相互联系的多维数据数组，即张量（tensor）。它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算，例如台式计算机中的一个或多个CPU（或GPU），服务器，移动设备等等。数据流图
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2024-06-20 21:15:17
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文章目录TF的模型搭建1.回归问题1.1 数据生成1.2 高阶API实现1.3 中阶API实现1.4 最基础API的实现2. 分类问题2.1 数据生成2.2 高阶API实现2.3 中阶API实现2.4 低阶API实现结束 TF的模型搭建总的来说常见带监督的机器学习问题分为两类：分类和回归，我们使用Tensorflow来解决这些问题的时候就得自己搭建网络模型，但是对于TensorFlow不同级别的
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2024-04-07 20:08:09
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1多gpu训练预期两张卡模型3090和4张差距较小 1benchmark模型过于简单，主要时间是cpu和gpu之间的通信时间2内存速度不快，增加通信时间，主要时间花在通信上3batchsize不高时，就算修改多显卡有时候也只会用一块4多显卡要有代码修改优化器from keras.utils import multi_gpu_model5 x16 主板槽位不对用的x8nvidia-smi -a |g
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2024-10-27 10:22:11
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“控制复杂性是计算机编程的本质”TensorFlow是当今主流的深度学习框架之一，开源社区也在不断推动着它的发展中。网上（包括官方网站）有大量的教程可供参考，而本系列更多尝试从底层和应用角度对TensorFlow框架进行下梳理，首先是原理与概念介绍。使用TensorFlow框架实现神经网络计算的基本原理是将计算的定义与执行相互分离，其中计算通过数据流图定义，会话执行数据流图上的操作。数据流图定义了
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2024-06-11 22:00:18
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TensorFlow 读书笔记之一TensorFlow 的计算模型、数据模型和运行模型(1)计算模型-计算图在 TensorFlow 中，张量(Tensor)可以被简单地理解为多维数组。如果说 TensorFlow 的第一个词 Tensor 表明了它的数据结构，那么 Flow 则体现了它的计算模型。Flow 翻译成中文是“流”，它直观地表达了张量之间通过计算相互转化的过程。 TensorFlow
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2024-08-16 08:18:27
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一.保存模型 tf.train.Saver()类，.save(sess, ckpt文件目录)方法 参数名称 功能说明默认值var_listSaver中存储变量集合全局变量集合reshape加载时是否恢复变量形状Truesharded 是否将变量轮循放在所有设备上Truemax_to_keep保留最近检查点个数5restore_
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2024-02-28 16:01:43
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升级版见：TensorFlow 使用 tf.estimator 训练模型（预训练 ResNet-50）。 前面的文章已经说明了怎么使用 TensorFlow 来构建、训练、保存、导出模型等，现在来说
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2024-02-29 15:14:22
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1.tensorflow的模型保存和读取Tensorflow模型主要包含网络的设计（图）和训练好的各参数的值等。实际生成的Tensorflow模型有四个主要的文件： 1.cheakpoint文件,一个二进制的文件，仅用于保存最新的cheakpoint的记录。 2…data结尾的文件，包含了weights, biases, gradients和其他variables的值。 3…index结尾的文件，
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2024-03-16 10:13:21
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本文讲的是简明 TensorFlow 教程 — 第三部分: 所有的模型， 快速上手世界上最流行的深度学习框架 概述在本文中，我们将讨论 TensorFlow 中当前可用的所有抽象模型，并描述该特定模型的用例以及简单的示例代码。 完整的工作示例源码。一个循环神经网络。 递归神经网络 简称 RNN用例:语言建模，机器翻译，词嵌入，文本处理。自从长短期记忆神经网络（LSTM）和门限循环单元
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2024-05-13 16:34:47
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