Windows10下配置TensorFlow-GPU的详细过程导读1. 安装anaconda2. 安装cuda 和cudnn3. 下载TensorFlow-gpu和测试 导读参考了一些文章，挣扎了半天把这个环境配好了，分享一下过程。三步骤1. 安装anaconda2. 安装cuda和cudnn3. 下载TensorFlow-gpu和测试说明： 本人的显卡：GeForce GTX 750 Ti1.
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2024-05-30 08:46:20
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我的实验结果：原预测人体骨架模型在服务器泰坦上需要22ms，加速后需要10-11ms，RT加快了1倍，准确度下降1%以内（fp32格式加速，int8是最快的）。tensorRTtensorRT guide 网址: 点击这里tensorflow 模型预测加速指导： 点击这里介绍tensorRT核心库是使用c++去加速NVIDIA生产的GPU。它可以加速的框架模型有：tensorflow、Caffe、
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2024-05-13 14:46:07
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函数首先将输入的 `y_pred` 转换为张量，并确保 `y_true` 和 `y_pred` 的数据类型相同。然后，它使用 `clip` 函数将 `y_true` 和 。
今天在制作自己训练集合并且训练的时候，碰见了如下的错误。INFO:tensorflow:global step 20: loss
原创
2022-08-11 17:35:16
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最近打算弄一个智能客服的东西，就是辅助客服讲述帮助用户如何安装电视机的流程。现在记录下吧： 一开始查了很多rnn，lstm，s2s等模型，发现都是那种生成式模型。 而且需要大量训练集，效果不是很理想。对于此任务应该是一个task-oriented。一般有三种方法：样板式模型 (Rule-based model)
检索式模型 (Retrieval-based model)
生成式模型 (Gene
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2024-10-04 09:35:14
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请助教电话13392026107包含课程：labview视觉篇+运动篇+双ccd篇+通用视觉篇+深度学习篇（labview调用tensorflow+yolov4+openvino）龙哥系列课程《龙哥手把手教你学视觉》labview深度学习简明教程-tensorflow-目标检测...
原创
2021-11-29 09:39:05
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`paddle.sqrt(x)`, `paddle.exp(x)`, `paddle.log(x)`: 分别进行开方、指数和对数运算。- `torch.sqrt(x)`, `torch.exp(x)`, `torch.log(x)`:
原创
2024-09-24 14:25:43
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如果你是用的GPU版本的Tensorflow，你可以这样来使用CPU版本的Tensorlfow：
原创
2022-07-15 17:25:01
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本篇文章默认你的机器已经安装好了tensorlfow1.12的gpu版本，然后clone代码进行数据的标注和训练。从零开始，小白教程
原创
2023-01-02 12:10:53
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import tensorflow as tfimport matplotlib.pyplot as pltprint(123)''' tensorlfow split的使用 value=img, 传入的图片 num_or_size_splits=3, 分割的数量 axis=2 ，分割的channel
原创
2023-02-06 19:35:39
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经过一系列测试，tensorlfow-serving确实要比直接利用flask部署快非常多，虽然网上也有很多有关怎么把自己的训练好的模型部署到tensorlfow-serving上。但是为了有一个自己完整的记录，还是写了这样的经验供大家参考。（1）训练自己的tensorflow模型或者直接使用预训练的bert模型，这里我采用的tensorflow1.15.0版本。最终生成的是如下结构的模型文件：如
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2024-04-30 14:24:25
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【tensorlfow】全连接神经网络FC-DNN 文章目录一、[Win10+Anaconda+Tensorflow2.0安装教程1.检测已经安装的环境2.创建tensorflow虚拟环境3.激活4、 安装tensorflow5、将Tensorflow环境嵌入到编辑器中6、Windows同时安装tensorflow多个版本（tensorflow 2.0和tensorflow 1.x.x）二、Ten
本文介绍Tensorlfow 针对 CPU SSE4.1 SSE4.2 AVX AVX2 FMA 的编译优化，以提升Tensorflow在CPU上的计算速度，实测可以提升两倍以上的速度。1、问题在用 pip 安装tensorflow的CPU版本后，在运行的时候通常会出现如下提示：Your CPU supports instructions that this TensorFlow bin
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2024-09-26 13:59:19
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tensorflow以及更新了若干版本，早期教材《Tensorflow：实战Google深度学习框架》基于tensorflow1.0的LSTM代码已经更新1.4后的LSTM代码均不适用于tensorlfow1.1-1.3.【TensorFlow】LSTM（使用TFLearn预测正弦sin函数）针对上述问题，对原来的代码进行了修改。可适用于上述及以上版本，1.2/1.5测试没问题。 如果你的...
原创
2023-03-13 16:36:39
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视频教程：请等待最近比特币的热潮慢慢褪去，显卡的价格也下来了，所以小伙伴们可以观察一下最近的行情，合适的时候可以入手几块显卡来搞深度学习。关注我的朋友大多数来自大作业怎么搞系列教程，大作业怎么搞系列使用tensorlfow训练了几个物体分类模型，在开源出的代码中我也基本给了大家我
原创
2022-11-15 14:43:48
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tensorflow是用bazel编译的，有些情景是需要bazel编译的，如定制kernel，编译一些工具如freeze_graph等。如果要编译成功需要找到对应的bazel版本，并不是说使用最高的bazel就能成功。使用tensorflow的过程中不时因为tensorlfow和bazel的版本不匹配出现各种问题，且这些问题不好解决。怎样找到对应的版本tensorflow的源码里已经明确告诉你使用
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2022-05-18 22:34:59
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一、计算图Tensorlfow中的计算是通过一个有向图directed graph或则计算图computation graph来实现的。将每一个运算操作operation作为一个节点node，节点之间通过边edge连接。这个计算图描述的数据计算流程用户可以进行相关分支、循环、选择。使用的语言是python、C++、java、Go等。计算图中每一个节点可以有多个输入和输出，每个节点只能描述一种运算操
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2024-03-19 23:05:58
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tensorflow自主学习入门-从零开始篇（一）本文提到的图书源码来自github https://github.com/amusi/TensorFlow-From-Zero-To-One 感谢作者amusi 的分享* 下文有百度云盘源码分享 自己学习tensorlfow已经有一段时间，但是一直停留在入门的边缘，没有办法真正的学习到一定的知识，非常羡慕已经学有所成的人（比如这个B站的视频） 一直
Tensorlfow(2)Recurrent Neural Network(RNN)概念RNN：接祖循环核（cell脑记忆体）提取特征后，送入全连接网络进行预测 主要应用场景：历史数据预测（股票预测），语音识别，语句预测等 循环核：通过不同时刻的参数共享，实现对时间序列的信息提取，记忆体个数越多记忆力越好 状态信息ℎ?， 循环核按时间步展开：把循环核按照时间轴方向展开。每个时刻记忆体状态信息h?被
最近想以Imagenet 2012图像分类大赛的数据来进行训练和测试，看看如何能利用这么大量的图像数据来完善卷积神经网络模型。之前做的基于Cifar10的数据量还是大小了，类别也不够多。Imagenet的数据总共有146G，共包含了1000个类别的图像，总共120万张图片。Tensorlfow的官方模型库中的很多模型也是以Imagenet来训练的。首先要去Imagenet的官网下载数据集，在下载前
