一、简介VGG网络在2014年的 ILSVRC localization and classification 两个问题上分别取得了第一名和第二名。VGG网络非常深，通常有16－19层，如果自己训练网络模型的话很浪费时间和计算资源。因此这里采用一种方法获取VGG19模型的模型数据，从而能够更快速的应用到自己的任务中来，本文在加载模型数据的同时，还可视化图片在网络传播过程中，每一层的输出特征图。让我
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2024-04-29 08:51:31
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张量tensor：TensorFlow即Tensor(张量)+Flow(流动)．Tensor即张量，TensorFlow中的所有数据都称之为tensor，程序中数据的流转都是采用tensor的形式进行的．图graph：TensorFlow用图(graph)来表示计算任务，图中的节点被称为op(operation),一个op获得0个或多个张量（tensors）．TensorFlow中有一个默认图，o
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2024-06-03 11:34:20
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TensorFlow 的计算需要事先定义一个 computation graph（计算图），该图是一个抽象的结构，只有在评估（evaluate）时，才有数值解，这点和 numpy 不同。这张图由一组节点构成。
>> a = tf.ones((2, 2))
>> tf.reduce_sum(a, reduction_indices=1)
<tf.Tensor 'S
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2017-03-15 12:10:00
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TensorFlow（或者说深度学习领域）中常见的且自带的数据集有：MNIST：手写数字识别，手写数字数据集。被称为深度学习的“hello world”。CIFAR10/100：小型图片数据集。IMDB：电影评论数据集。BOSTON HONSING：波士顿房价预测。（这个不介绍，因为我没玩过但是也很常见）import tensorflow as tfMNIST：加载MNIST数据集：(train_
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2024-02-28 09:37:57
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tensorflow 中的 graph和Session1. 哪个graph？ 哪个tensor /operation？问题总结简单的代码示例例子1例子22. 哪个sess？ 运行哪个图？问题总结简单的代码示例例子1: tf.Session() 与 tf.Session().as_default()的区别例子2：你不去建session 人家是不会默认给你一个session的例子3: 多图多sess
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2024-04-03 15:21:10
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# PyTorch中的动态图和计算图
在深度学习中，理解数据的流动和模型的结构是至关重要的。PyTorch是一个广受欢迎的深度学习框架，因其动态计算图（Dynamic Computation Graph）特性，让用户可以即时查看和调试模型。在本文中，我们将探讨如何在PyTorch中查看计算图，并提供一些代码示例。
## 为什么要查看计算图？
在深度学习模型的训练过程中，了解计算图的结构有助于
原创
2024-10-12 03:55:17
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# Java TensorFlow Graph 初始化教程
在机器学习和深度学习的实践中，TensorFlow是一个非常强大的工具，而在Java环境中使用TensorFlow也越来越普遍。本指南将逐步教你如何在Java中初始化一个TensorFlow图（Graph）。我们将如何进行整个流程拆解并逐步实现。
## 流程概述
在开始之前，我们先定义一下整个流程：
| 步骤 | 描述 |
|--
前言源码编译Tensorflow了解tensorflow的工作原理，直接用pip安装tensorflow肯定是不行的，一定要一步步对源码进行编译。首先在Windows上进行了对tensorflow源码编译的尝试，发现不但没有linux条理清晰，并且操作起来也很困难，果断随大流选择了用Linux操作。安装双系统网上有很多版本详细的方法，由于机型不同多多少少还是出现了一些问题。但是这步还算没有遇到多少
# MySQL Branch 查看 Graph 科普文章
## 引言
在数据库管理中，了解和分析数据表之间的关系是至关重要的。特别是当我们使用 MySQL 数据库时，如何直观地查看表的结构和关系能够给我们的数据库维护和应用开发带来极大的便利。本文将探讨如何在 MySQL 中查看图形结构（Graph），并通过相关代码示例和可视化图表帮助您更好地理解这一过程。
## 什么是 Graph？
Gr
原创
2024-10-13 03:39:08
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原因：安装了TF 2.X版本，该版本确实没有该功能解决办法：安装TF 1.X即可
原创
2023-09-28 10:47:17
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tf程序中，系统会自动创建并维护一个默认的计算图，计算图可以理解为神经网络（Neural Network）结构的程序化描述。如果不显式指定所归属的计算图，则所有的tensor和Operation都是在默认计算图中定义的，使用tf.get_default_graph()函数可以获取当前默认的计算图句柄。
# -*- coding: utf-8 -*-)
import tensorflow as t
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2018-01-11 21:39:00
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...
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2021-08-26 14:13:48
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tensorflow模型优化一般利用tensorflow训练出来的模型包含4个文件：check_point文件，指定模型存放路径的文件.data文件，存放模型的权重文件.index文件，存放网络节点的索引.meta文件，存放网络图结构当我们在自己的电脑上实验时，固然可以先加载meta文件获得网络图结构，再加载.data文件加载权重，然后进行推理(inference)。但是在生产环境下，这样做就有些
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2024-04-12 15:57:00
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1.gcc/g++降级Ubuntu18.04自带的gcc/g++是7.0版本的，但cuda不支持这么高版本，我们需要安装4.8版本。 1.下载安装4.8版本的gcc/g++sudo apt-get install gcc-4.8
sudo apt-get install g++-4.82.让gcc软连接至4.8版本的gcc，g++软连接至4.5版本的g++装完后进入到/usr/bin目
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2024-05-30 09:44:00
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module 'tensorflow' has no attribute 'get_default_graph'当我使用keras和tensorflow做深度学习的时候，python3.6报了这个错误，这个问题源自于keras和TensorFlow的版本过高导致模块不存在或者已经更改不再兼容解决办法，降级TensorFlow和keraspip uninstall tensorflow # 卸载tfpip uninstall keras # 卸载keras安装1.2.0的tf 和 2.0
原创
2021-08-12 22:02:43
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module 'tensorflow' has no attribute 'get_default_graph'当我使用keras和tensorflow做深度学习的时候，python3.6报了这个错误，这个问题源自于keras和TensorFlow的版本过高导致模块不存在或者已经更改不再兼容解决办法，降级TensorFlow和keraspip uninstall tensorflow # 卸载tfpip uninstall keras # 卸载keras安装1.2.0的tf 和 2.0
原创
2021-08-12 22:02:40
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python -c 'import tensorflow as tf; print(tf.__version__)' # for Python 2 python3 -c 'import tensorflow as tf; print(tf.__version__)' # for Python 3
原创
2022-07-15 17:24:55
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GPU环境的配置 在深度学习中，模型往往很复杂，数据量很大，此时使用GPU运行会快很多。而使用GPU就需要安装CUDA和CuDNN。本文是为了使用tensorflow的gpu版本而使用的GPU。 （1）GPU的配置 首先，要使用TensorFlow的GPU，需要达到的硬件前提：显卡类型是NVIDIA，显卡的计算能力要至少达到3.0。 可以在下面的网站查看： https://developer.nv
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2024-03-03 21:09:24
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距离Tensorflow的1.2.1版本发布才过去一个月，但新发布的1.3版本已经包含了诸多更新。开发者可以在Tensorflow Github页找到完整的发布报告。本文则会概述开发者在升级到1.3版本之前和之后应知晓的最重要变化。\\ 从cuDNN 5.1到cuDNN 6\\ 开发者要从1.2.1升级到1.3，还需要升级系统中的cuDNN版本。1.3的编译版本是用NVIDIA的cuDNN 6
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2024-05-22 08:13:09
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**TensorFlow中的ResourceExhaustedError**
在使用TensorFlow进行深度学习任务时，我们有时会遇到一些错误信息，其中之一就是`tensorflow.python.framework.errors_impl.ResourceExhaustedError: Graph execut`，这个错误通常意味着我们的计算资源不足以支持当前模型的训练或推断操作。本文将科
原创
2023-07-23 08:29:46
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