提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、安装VSCode和Anaconda二、安装tensorflow1.打开Anaconda Prompt2.创建名为tensorflow的虚拟环境：3.激活tensorflow虚拟环境4.执行tensorflow安装命令二、安装Keras三、tensorflow+keras安装检查：1.tensorflow虚拟环境下执行
一.准备工作1.下载文件包（百度网盘）：链接：https://pan.baidu.com/s/1MPFV-zItvnwg2xkP49Q13Q 提取码：wt4i2.解压文件二.环境搭建1.vscode安装（1）运行文件夹下 VSCodeUserSetup-x64-1.44.2.exe，默认设置（一直点“下一步”），完成安装。2.vscode c++插件安装（1）打开vscode，在左侧一栏，点击最
Anaconda安装在清华大学 TUNA 镜像源选择对应的操作系统与所需的Python版本下载Anaconda安装包。Ubuntu环境下在终端执行 $ bash Anaconda2-4.3.1-Linux-x86_64.sh #Python 2.7版本或 $ bash Anaconda3-4.3.1-Linux-x86_64.sh #Python 3.5 版本在安装的过程中，会询问安装路径，按
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2024-05-22 22:27:07
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# PyTorch vs Tensorflow: A Comparative Analysis
Deep learning has gained significant popularity in recent years due to its remarkable success in various domains such as computer vision, natural langu
原创
2023-10-01 05:45:19
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VS2015的下载地址和安装教程 为了更便捷的进行开发，微软发布了 VS2015,VS2017等版本。VS2015支持开发者编写跨平台的应用程序，是一款强大的集成开发软件。这里主要是介绍社区版(Community)的的下载安装，话不多说直接开始吧。1、下载VS2015VS2015 社区版（Community）百度网盘下载地址：链接：https://pan.baidu.com/s/1n5aZIBus
在人工智能快速发展的今天，机器学习框架变得炙手可热，它们摇身成为许多研究人员和从业者的新宠。当下，机器学习框架之战有两个主要竞争者：PyTorch和TensorFlow。来自康奈尔大学的HoraceHe对二者进行了对比研究，并将研究成果发表在了斯坦福人工智能实验室创办的数字杂志“TheGradient”上。他发现：PyTorch在学界愈发吃香，而业界的首选仍是TensorFlow。在研究领域不断提
原创
2021-05-19 22:47:09
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遇到的问题以及解决方案Question1：对于随机生成的x，y训练出来的拟合直线效果不理想。解决方案：将权重的标准差调整为0后效果仍然不理想，然后根据线性回归的流程，对所有参数设置的一一进行排查，最后将错误定位到梯度下降法的步长，起初设置为0.0001，导致步长太小，使得直线拟合速度太慢，迭代5000步后仍然无法达到理想程度，因此加大步长，加快拟合速度，但步长又不可以太大，会导致最终结果在最佳收敛
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2024-04-24 13:26:20
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AI Studio链接：https://aistudio.baidu.com/aistudio/education/group/info/2099在一小时的演讲中，来自飞桨团队的资深研发工程师商智洲老师介绍了飞桨原生推理引擎，以及该引擎中针对 GPU 推理所做的优化工作。飞桨推理引擎是飞桨模型推理部署的重要基础之一，已在百度内部各核心业务线和众多 ToB 交付的AI服务中经过充分验证。商智洲介绍，
TensorFlow2.0–Chapter01环境搭建TensorFlow 是一个端到端开源机器学习平台。它拥有一个全面而灵活的生态系统，其中包含各种工具、库和社区资源，可助力研究人员推动先进机器学习技术的发展，并使开发者能够轻松地构建和部署由机器学习提供支持的应用。 文章目录TensorFlow2.0--Chapter01环境搭建TensorFlow1.x or 2.x安装Anaconda环境配
步步截图，超详细的深度学习环境配置（上）python-anaconda-Vscode-tensorflow基本上每一个初学者都会接触到各种各样配置环境的问题。今天看了一本书–“深度学习图像识别技术基于tensorflow object detection API open window工具套件”一书中，有一个不错的一种集成化的配置方案，把整个配置流程的难度降到了最低。Python安装里面最难的一个
在vs2017中添加库 ：三步走： A、添加工程的头文件目录：工程---属性---配置属性---c/c++---常规---附加包含目录：加上头文件存放目录。B、添加文件引用的lib静态库路径：工程---属性---配置属性---链接器---常规---附加库目录：加上lib文件存放目录。 C 然后添加工程引用的lib文件名：工程---属性---配置属性
什么是TensorFlow? TensorFlow是Google开源软件库，为机器学习工程中的问题提供了一整套解决方案。类比于Spark/Flink是大数据工程问题的解决方案。该软件库把机器学习中的通用功能封装成了库，并提供了简易的API，使得在构建机器学习系统时不再需要做那些纷繁复杂的数学、工程工作，能把主要精力放在模型和业务上。这就像现在使用编程语言进行编程时，不再需要知道计算机硬件的细节，
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2024-02-27 22:21:26
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说明下如何在VSCode下面搭建C/C++环境以及运行
@目录前言下载安装设置.vscodec_cpp_properties.jsonlaunch.jsonsettings.json下载Code Runner 插件C/C++ Project Generato 插件运行代码定制头文件和宏的引入代码格式化常用快捷键高亮函数GIT使用问题用codeRun&nb
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2023-06-07 14:40:15
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官网：https://www.tensorflow.org/ https://www.tensorflow.org/install/install_windows You must choose one of the following types of TensorFlow to install:
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2018-05-11 01:15:00
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# 使用 Docker 搭建 TensorFlow 环境指南
在机器学习和深度学习快速发展的今天，TensorFlow 作为最流行的开源深度学习框架之一，得到了广泛的应用。本文将通过 Docker 来搭建 TensorFlow 环境，这不仅可以避免依赖冲突，还能让环境更加可复现。接下来，我将为你详细介绍如何在 Docker 上搭建 TensorFlow。
## 整体流程
以下是整个搭建 Te
一、TensorFlow介绍 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。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。TensorFlow 最初由
前言前几天，我们刚下发了毕业设计的题目，我选的题目为基于TensorFlow的深度学习与研究，这将会是一个系列文章，截止2020-07我会将所有相关内容用更加通俗易懂的方式发布在公众平台上，我们一块学习，让我们嗨起来~。工欲善其事，必先利其器。今天这篇文章，我们就先学习如何在Windows、Linux上搭建开发环境。Windows下环境搭建11. 安装Python环境进入官网，根据个人电脑系统选择
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2021-12-30 11:36:58
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本节课目标：搭建神经网络，总结搭建八股 一、基本概念 基于TensorFlow的NN：用张量表示数据，用计算图搭建神经网络，用会话执行计算图，优化线上的权重（参数），得到模型
张量：张量就是多维数组（列表），用阶表示张量的维度。
0阶称为标量，表示一个单独的数 &
常用的深度学习训练模型为数据并行化，即TensorFlow任务采用相同的训练模型在不同的小批量数据集上进行训练，然后在参数服务器上更新模型的共享参数。TensorFlow支持同步训练和异步训练两种模型训练方式。异步训练即TensorFlow上每个节点上的任务为独立训练方式，不需要执行协调操作，如下图所示：同步训练为TensorFlow上每个节点上的任务需要读入共享参数，执行并行化的梯度计算，然后将
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2024-04-24 16:19:45
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虽然可以通过自己编程实现前向和反向传播过程但是随着神经网络的层数增加会导致编程趋于复杂，为了节省这种工作，可以使用现有深度学习框架。目前的已有的学习框架有很多Tensorflow,caffe,Torch,pytorch,Theano等，使用最多的目前是Tensorflow,本文讲简单介绍下Tensorflow的使用方法。1.预备工作import tensorflow as tf
sess = tf
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2024-03-26 20:23:35
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