在tensorflow程序中所有的数据都通过张量的形式来表示。TensorFlow 中的核心数据单位是张量。张量是对矢量和矩阵向潜在的更高维度的
泛化。对内，TensorFlow 将张量表现为基本数据类型的 n 维数组。
其中零阶张量表示标量（scalar）也就是一个数；一阶张量为向量，也就是一维数组；n阶张量可以理解为一个n维数组。
但张量的实现并不是直接采用数组的形式，
文章目录1、导入数据2、创建模型3、训练3.1 编译模型3.2 配置检查点3.3 训练模型4、预测4.1 重建模型4.2 生成文本 我们将使用 Andrej Karpathy 在《循环神经网络不合理的有效性》一文中提供的莎士比亚作品数据集。给定此数据中的一个字符序列 （“Shakespear”），训练一个模型以预测该序列的下一个字符（“e”）。通过重复调用该模型，可以生成更长的文本序列。 1、导
转载
2024-04-24 08:34:41
42阅读
将pytorch模型转化为tensorflow格式，用于tfserving部署。
原创
2023-08-12 08:48:41
671阅读
第一个TensorFlow程序TensorFlow的运行方式分为如下4步： （1）加载数据及定义超参数 （2）构建网络 （3）训练模型 （4）评估模型和进行预测import tensorflow as tf
import numpy as np
#构造满足一元二次方程的函数
x_data=np.linspace(-1,1,300)[:,np.newaxis]
noise=np.random.n
转载
2024-04-10 11:45:46
29阅读
TensorFlow 今天发布最新版 1.2.0，公布了14大最新功能。新智元带来最新介绍，包括 API 的重要变化、contrib API的变化和Bug 修复及其他改变。附代码链接。主要的功能和改进1. Windows上支持Python3.6。2. 时空域去卷积（spatio temporal deconvolution.）增加了tf.layers.conv3d_transpose层。3. 增加
转载
2024-05-14 15:54:42
70阅读
sudo pip install --upgrade --ignore-installed six tensorflow-0.9.0-py2-none-any.whl
转载
2016-11-24 12:49:00
180阅读
2评论
首先这是一个tensorflow1.x和tensorflow2.x的一个冲突，很多tensorflow1.x的包都被删除和移动到别的地方，网上面最多的做法就是降级，降级了不是可能会引发更多的冲突吗，我不是很理解，也有可能是我技术不到家，还没法领悟。下面我将演示自己的改python额外安装包源码的过程。这是在tf2.x的状态：from tensorflow.contrib.crf import vi
迁移Net项目为Net Core\Standard项目背景： 我们公司内部有自己ORM开发框架，最新因为需要将系统迁移到国产服务器上，所以首先需要将最基础的ORM框架改造可以运行在国产服务器上。对于我们Net来说，优选Net Core。在迁移的过程中，将一些经验和坑记录下来，帮助自己记忆同时也给有同样需求的Net朋友一些帮助。原始项目 Beyonbit.Framework 预览 看上图的当前项目，
跟着飞桨学习卷积神经网络，测试一个新的模型准确率一：作业要求课程中以1张图片为例，测试了预测效果，请从原始mnist数据集中，随机抽取出100张图片，测试下模型的分类准确率？ 【作业内容】 ✓代码跑通 请大家根据课上所学内容，补全代码，保证程序跑通。 【评分标准】 ✓代码运行成功且有结果（打印100张图片的分类准确率），100分 计算模型分类准确率二：实现过程1、定义数据集读取器（参考项目） 2、
摘要：本文主要对tf的一些常用概念与方法进行描述。为‘Tensorflow一些常用基本概念与函数’系列之二。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：import tensorflow as tf
#定义‘符号’变量，也称为占位符
a = tf.placeholder("float")
b = tf.placeholder("floa
转载
2024-04-11 21:14:25
27阅读
欲：装Tensorflow r2.2（装B）主要指引：Tensorflow官方的指引：从源代码构建不得不说pytorch就是好用，只要在conda里面指定py版本cuda版本cudnn版本就能傻瓜式地装好，我爱pytorch，但是人家写的某些源码仍然使用tensorflow写的。所以说还是有必要把tensorflow也安排上。官方提供的pip包（通过pip install tensorfl
转载
2024-08-07 14:58:50
271阅读
在Linux系统中，使用TensorFlow进行深度学习任务是相当常见的。然而，有时候我们可能需要删除TensorFlow安装在系统中的相关文件和库。在Linux系统中，我们可以通过一些命令来删除TensorFlow。
首先，我们可以使用`pip`命令来卸载TensorFlow。我们可以在终端中输入以下命令来卸载TensorFlow：
```bash
pip uninstall tensorf
原创
2024-04-22 11:16:54
153阅读
用管理员身份执行cmd，然后输入如下命令pip install tensorflow -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
原创
2022-06-20 20:09:19
97阅读
在开始学习之前推荐大家可以多在FlyAI竞赛服务平台多参加训练和竞赛，以此来提升自己的能力。FlyAI是为AI开发者提供数据竞赛并支持GPU离线训练的一站式服务平台。目录简介TensorFlow的特性TensorFlow组件TensorFlow用法介绍一、简介TensorFlow™ 是一个采用数据流图（data flow graphs），用于数值计算的开源软件库。2015年11月9日，Google
目录前言一、Tensorflow容器的创建与配置1.创建容器2.配置容器3.提交容器为镜像二、PyTorch容器的创建与配置1.创建容器2.安装jupyter3.配置容器4.提交容器为镜像三、容器的使用1.从新的镜像中创建容器2.进入容器并配置3.使用容器总结前言上一篇文章中，我们已经介绍了如何配置深度学习的基础环境，本文中将继续介绍利用镜像创建容器并使用容器的方法。基础环境的搭建：手把手教你玩转
# 使用 Transformer 实现 Python 命令转换
在机器学习和自然语言处理领域，Transformer 模型因其出色的性能而受到广泛关注。本文将指导你如何使用 Transformer 来实现将自然语言命令转换为 Python 代码的过程。我们将分步讲解整个流程，展示所需的代码，并通过状态图和序列图深入理解该项目。让我们开始吧！
## 整体流程概述
为了实现这个目标，我们将按照以
Tensorflow 1 、元素类型（dtype）2、张量的元素类型转换TensorFlow 为开发者提供了多种元素类型转换方法，具体如下： tf.string_to_number(string_tensor, out_type=None, name=None)tf.to_double(x, name='ToDouble')tf.to_float(x, name='ToFloa
转载
2023-10-26 21:04:04
241阅读
安装Anaconda在官网https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/下载Anaconda 自己用就选Just ME，我这里是对所有用户都可以 完成等待安装 安装完成就打开菜单栏的Anaconda Prompt 进入之后可以输入conda --version来查看下载的版本，我这里下载的是4.8.2版本的安装tensorflow添加镜
转载
2024-05-05 18:04:36
525阅读
什么是 conda ？conda 是开源包（packages）和虚拟环境（environment）的管理系统。**packages 管理：**可以使用 conda 来安装、更新 、卸载工具包 ，并且它更关注于数据科学相关的工具包。在安装 anaconda 时就预先集成了像 Numpy、Scipy、 pandas、Scikit-learn 这些在数据分析中常用的包。另外值得一提的是，conda 并不
转载
2024-06-21 19:59:55
71阅读
文章目录一、tensorflow安装二、tensorflow验证安装问题三、pip安装第三方包时出现socket.timeout: The read operation timed out超时问题四、Jupyter NoteBook修改默认工程路径 一、tensorflow安装1、关于安装tensorflow有两种，一种是离线安装，也就是提前下载好tensorflow的whl文件，下载地址：te
转载
2024-05-23 19:39:48
169阅读
