简介Tensorflow serving(以下简称TFS)提供GRPC和Restful接口,加载tensorflow训练好的模型文件,实现模型在线服务。配置和模型文件TFS启动时可以指定一个配置文件model.conf,配置文件格式如下,下面的配置表示TFS会加载最新的2个模型: model_config_list: { config: { name: "dnn",
前言前段时间更新自己电脑上的tf1.4到1.9,没想到踩了这么多坑。。。特意记录下来希望可以帮到大家删除旧版本如果你电脑上没有安装旧版本的tf,就可以忽略这一步。我是因为想要升级到最新版本,所以需要先卸载旧版本。旧版本是用anaconda安装的,卸载很简单,首先进入安装tf的环境,我的环境是“tensorflow”:activate tensorflow然后卸载TensorFlow就好,或者直接删
深度学习篇之tensorflow前言手写数字识别数据集简介mnist数据展示将mnist数据集中第一张图片逐个像素读取放入csv文件手写数字识别实战Estimator常用内置的Estimator简介tf. estimator.DNNClassifier(深层神经网络算法)介绍实战代码及其分析使用tensorboard对过程进行可视化寻找最优模型 前言环境的配置详见我的这篇博客:安装tensorf
Linux 是一种广泛使用的开源操作系统,其内核是由 Linus Torvalds 在 1991 年创建的。Linux 操作系统有许多不同的版本,其中一个开源的版本是 Red Hat Enterprise Linux,简称为 Red Hat 或 红帽。红帽是一家知名的企业开源软件公司,其开发了很多优秀的软件产品,其中包括 Red Hat Enterprise Linux 操作系统。 Tensor
原创 2024-05-16 10:24:07
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Anaconda的下载、安装、卸载及环境配置1.下载Anaconda2.安装Anaconda3.Anaconda的环境配置4.赋予普通用户/超级用户使用Anaconda的权限5.卸载Anaconda 1.下载Anaconda进入Anaconda官网,下载linux版的anaconda(.sh结尾的文件)2.安装Anaconda1.将文件拷贝到Ubuntu中,在相应位置输入命令sh 文件名.sh进
转载 2024-09-27 09:29:12
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Windows安装tensorflow错误原因查询、卸载tensorflow与重新安装深度学习这个大坑的苦与甜,谁踩谁知道。上文介绍了windows如何安装tensorflow点我:Windows(64)位安装tensorflow,但因为一般电脑上会有好几个版本的python,比如我电脑上装了从2.7各版到3.6等等(具体怎么查询电脑的python版本下面会介绍到),所以在安装的时候一定要确认选择
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
文章目录前言一、tensorflow-cpu指定版本的卸载二、tensorflow-gpu指定版本的卸载三、tensorflow-cpu指定版本的安装1、创建虚拟环境2、激活虚拟环境3、安装指定版本的tensorflow四、tensorflow-gpu指定版本的安装安装CUDA安装cuDNN安装tensorflow_gpu-2.1.0测试tensorflow安装成功可能遇到的问题总结 前言学习随
转载 2024-03-17 14:28:54
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文章目录1、CentOS安装Docker1、使用官方安装脚本自动安装2、手动安装1、卸载旧版本2、安装 Docker Engine-Community3、CentOS卸载 docker2、Ubuntu安装Docker1、使用官方安装脚本自动安装2、手动安装1、卸载旧版本1、使用 Docker 仓库进行安装3、Ubuntu卸载 docker3、Debian安装Docker1、使用官方安装脚本自动安
转载 2023-09-21 20:10:36
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 1.创建虚拟环境1.1查看已经安装的环境右边“*”表示当前使用的环境conda env list一些其他常用的命令:删除一个环境:conda env remove -n xxxxx(环境名字)查看所有已安装包:conda list 卸载包:conda remove package-name 【anaconda】conda创建、查看、删除虚拟环境(anaconda命令集)_查看conda
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Anaconda与TensorFlowAnaconda是一个开源的Python发行版本,包含了很多科学包. Tensorflow是谷歌近几年发行的机器学习框架安装过程Anaconda安装(其安装过程简单)Anaconda安装成功测试卸载AnacondaTensorFlow安装(安装过程较为麻烦)卸载TensorFlowAnaconda安装 Anaconda可以去官网下载,也可以去清华镜像 http
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2017年8月3日 MIL 第?天以下主要列叙一下windows ubuntu双系统,安装和卸载ubuntu遇到的坑吧卸载,讲在前面: 刚刚卸载了之前用ubuntu系统作引导的ubuntu系统,为了防止直接在windows下删除ubuntu系统分区而出现的windows gg的问题,因此操作步骤主要还是看网上的教程,用到一个叫MbrFix的软件,MbrFix下载, 然后压缩包解压后有一个叫Mb
转载 2024-05-14 09:18:09
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一、安装anaconda和pycharm1.点击anaconda网址进行下载python3.6版本和python2.7版本,这个网址仅仅是最新的版本,且下载比较慢,                                 
转载 2024-05-04 11:35:43
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卸载 cube ui Windows 8 ships with built-in apps available on the Modern UI screen (formerly the Metro or Start screen), such as Mail, Calendar, Photos, Music, Maps, and Weather. Installing ad
      很早之前,tensorflow环境之前我也曾装过,但是用的不是很舒服,很多问题都不明所以然。今天想要系统地学习一下tensorflow,于是又重新搭建了一遍,这次还是踩了不少坑。特此写下此文,供有兴趣的读者参考一下,希望能够帮助到大家。也给自己留个备忘。1.安装anacondaanaconda适合各种python版本的兼容,内置功能也是非常强大,特别是虚拟
转载 9月前
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## Anaconda卸载TensorFlow和PyTorch是否还存在? 在深度学习的领域,TensorFlow和PyTorch是两个最受欢迎的框架。许多开发者和研究人员在使用这些框架时,通常会选择通过Anaconda(一个流行的Python包管理器)来安装和管理他们的Python环境。然而,一旦你卸载了Anaconda,你可能会问:我的TensorFlow和PyTorch还存在吗? ##
原创 8月前
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过去人们认为,在正确的时间点摄入营养会带来梦幻般的帮助,这个帮助甚至会超过营养物质本身带来的好处。 在理论上来说,在运动后摄入合适比例的营养物质会帮助受损组织的恢复,能源物质的补充,以及改善体成分与运动表现,这一特殊的时机被训练者称之为窗口期。 但是,现阶段很多研究对窗口期的重要性及其存在与否产生了怀疑。传统观念上,训练后营养摄入的目的是补充运动中消耗的糖原,这是合理的,因为在大训练量的训练中会耗
转载 2023-12-29 13:27:40
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安装tensorflow花费了不少的时间,各种问题层出不穷,需要足够的耐心。我的是python3.6,要选对Anaconda的版本才能匹配安装,python3.6可以安装Anaconda3-4.4.0,64位。可以在清华源镜像找到合适版本安装Anaconda,这里附链接:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/对于python3.
转载 2024-09-13 14:10:45
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tensorflow中,Graph是一个就像一个大容器,OP、Tensor、Variable是这个大容器的组成部件。Graph管理Tensor对象,Session管理Variable对象。Variable对象必须在Session对象内初始化。初始化所有Variable对象,把.global_variables_initializer() Op传给Session.run()。初始化部分Variabl
转载 2024-05-10 02:07:34
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1、什么是TensorFlowTensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统,其命名来源于本身的运行原理。Tensor(张量)意味着N维数组,Flow(流)意味着基于数据流图的计算,TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端计算过程。TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统[1]。TensorFlow可被用于
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