1安装aconda 2安装cuda 查询tensoflow对应的cuda和python关系 官网 https://tensorflow.google.cn/install/source_windows?hl=en#gpu 网友 https://blog.csdn.net/K1052176873/article/details/114526086 CUDA与显卡驱动：https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-too
// Python Extension Packages for Windows - Christoph Gohlke (uci.edu) 安装tensorflow 之前 先安装 termcolor 此处是我自己存放在博客园上的地址 https://files-cdn.cnblogs.com/files/RYSBlog/termcolor-1.1.0-py2.py3-none-any.whl.zip 下载好了之后 安装
摘要 TensorFlow官方TF1.14~TF1.15.5 不支持RTX3090，TF1.14、TF1.15使用CUDA10训练导致不可避免的NaN问题。使用Nvidia 版本的tensorflow可以支持TF1.x版本和新的硬件如RTX3090。 问题 python版本：python 3.6.13。 Tensorflow 官网安装引导显示只测试了TF1.15.0 使用CUDA10.0 测试过
一、开发环境 操作系统：Ubuntu 18.04 LTS 显卡：NVIDIA RTX 2080 Super 显卡驱动：专有驱动450.142.00 CUDA：10.2 PyCharm版本：2020.2.5 二、问题描述 最近在GitHub上闲逛，Git了一个YOLOv3目标检测的项目。 Git下来并且配置好环境开始运行，发现TensorFlow找不到动态库libcudart.so.10.1。
开营直播 模型相比应用的课程有些吃力，需要额外补充些知识。 Python 编程经验 使用位置和关键字参数定义和调用函数 字典、列表、集合（创建、访问和迭代） for 循环， for 具有多个迭代器变量的循环（例如，for a, b in [(1,2), (3,4)]） if/else 条件块和条件表达式 字符串格式（例如，'%.2f' %
本章学习TensorFlow中的自动微分： https://tensorflow.google.cn/guide/autodiff 自动微分的含义 参考： https://zhuanlan.zhihu.com/p/61103504 https://en.wikipedia.org/wiki/Automatic_differentiation 深度学习中的反向传播的实现借助于自动微分。 让计算机实现微分功能， 有以
import tensorflow._api.v2.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' input1 = tf.placeholder(tf.float32) #定义结构 input2 = tf.placeholder(tf.float32) output = tf.multiply(input1,input2)
ImportError: cannot import name 'newaxis' from 'tensorflow.python.ops.numpy_ops.np_array_ops' File "E:\Eprogramfiles\Anaconda3\lib\site-packages\nbeats_keras\model.py", line 4, in <module> import tensorflow
运行并挂载docker镜像 docker run -it -v E:/workspace/docker:/dl -p 8888:8888 8d78dd1e1b64 /bin/bash 安装jupyter 保存docker容器的修改 查看被修改的容器 ：docker ps -l 提交指定容器保存为新的镜像： docker commit <container id> <new image name> 查看本地所有镜像：docker
Tensorflow 时间序列数据的处理 数据集简介 数据来源：Kaggle Ubiquant Market Prediction 数据集描述了多个投资项目在一个时间序列下的300个匿名特征（"f_0"至"f_299"）以及一个目标特征（"target"）。要求根据后续时间节点的匿名特征预测目标特征。 本文的主要目标是构建特定长度的时间
[源码解析] TensorFlow 分布式之 MirroredStrategy 分发计算 目录[源码解析] TensorFlow 分布式之 MirroredStrategy 分发计算0x1. 运行1.1 基类 Strategy1.2 StrategyExtendedV11.3 MirroredExtended0x2. mirrored_run2.1 call_for_each_replica2.2 建立线程2.3 线程定义0x3. Con
Tensorflow简介 TensorFlow是采用数据流图（data flow graphs）来计算, 所以首先我们得创建一个数据流流图,然后再将我们的数据（数据以张量(tensor)的形式存在）放在数据流图中计算. 节点（Nodes）在图中表示数学操作,图中的边（edges）则表示在节点间相互联系的多维数据数组, 即张量（tensor).训
import tensorflow as tf print(tf.__version__) a = tf.constant(2.0) print(a) #声明一个标量常量 t_1 = tf.constant(2) t_2 = tf.constant(2) #常量相加 t_add = tf.add(t_1,t_2) #一个形如一行三列的常量向量可以用如下代码声明 t_3 = tf.constant([4,3,2]) #定义
Tensorflow是一个基于计算图的深度学习库，可以用它多快好省的完成现代绝大部分深度学习的任务。 实现下面的代码，核心过程如下： import tensorflow as tf a=tf.constant(32) #创建常量 b=tf.constant(10) #创建常量 c=tf.add(a,b) print(a) print(b) print(c) tensorflow只
使用Keras实现MLP 一.使用顺序AP实现图像分类器 1.加载Fashion MNIST数据集,70000张灰度图像，每张图28*28像素，10个类。10个类都是衣物品. 2.使用Keras加载数据集 #导入kerasimport tensorflow as tf from tensorflow import keras #导入数据，并且分为训练
Tensor（张量）意味着N维数组，Flow（流）意味着基于数据流图的计算. 数据流图中的图就是我们所说的有向图,我们知道,在图这种数据结构中包含两种基本元素:节点和边.这两种元素在数据流图中有自己各自的作用. 节点用来表示要进行的数学操作,另外,任何一种操作都有输入和输出,因此它
批处理调用模型的时候，如果逐像素给tensor对象数据部分赋值的话，效率是很低的，尤其是对于一些图片数据，所以数据块直接拷贝可以大大提高效率, 先取得数据指针： output_tensor->flat<float>().data()；再直接对象拷贝好了 std::copy(p, p + arrSize, imgTensorFlat + t * arrSiz
简介 TensorFlow是一个基于数据流编程的符号数学系统，被广泛应用于各类机器学习算法的编程实现。首先创建一个数据流流图,再将数据（以张量的形式存在）放在数据流图中计算。 鸢尾花分类问题 输入：花瓣长、花瓣宽、花萼长、花萼宽输出：三种类别 需要用到损失函数来不断寻找最优值，目的：寻找
#定义一个2行3列全为0的矩阵 tensor1 = tf.zeros([2,3]) print(tensor1)"""运行结果：tf.Tensor([[0. 0. 0.][0. 0. 0.]], shape=(2, 3), dtype=float32)"""#定义一个2行2列全为1的矩阵 ones_tsr = tf.ones([2, 2])print(ones_tsr)"""运行结果： tf.Tensor( [[1
# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Mon Apr 11 23:34:27 2022 @author: Binnie """ import tensorflow as tf from tensorflow import keras # Helper libraries import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt print(tf.__ver
TensorFlow学习报告 1.从张量开始 1.1实际数据转为浮点数 由于浮点数是网络处理信息的方式，因此我们需要一种方法，将我们希望处理的真实世界的数据编码为网络可理解的数据，然后将输出解码为我们可以理解和使用的数据。 深度神经网络通常在不同阶段学习将数据从一种形式转换为
BP-神经网络在fashion分类上的应用 # -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Mon Apr 11 19:07:37 2022 @author: ying""" # TensorFlow and tf.kerasimport tensorflow as tffrom tensorflow import keras # Helper librariesimport numpy as npimport ma
TensorFlow读书笔记： TensorFlow 程序通常被组织成一个构建阶段和一个执行阶段。 在构建阶段, op 的执行步骤 被描述成一个图。在执行阶段, 使用会话执行执行图中的 op。 TensorFlow的名字中已经说明了它最为重要的两个特点：Tensor和Flow。其中Tensor意思是张量，可以被简单的理解
1.TensorFlow介绍 2.TensorFlow基础知识 备注: 使用图 (graph)来表示计算任务. 在被称之为 会话 (Session) 的上下文 (context) 中执行图. 使用 tensor 表示数据. 通过 变量 (Variable) 维护状态. 使用 feed 和 fetch 可以为任意的操作(arbitrary operation) 赋值或者从其中
第五章 卷积神经网络 本节主要内容：讲解卷积神经网络，利用基础CNN、LeNet、AlexNet、VGGNet、InceptionNet和ResNet实现图像识别。 1 全连接网络回顾 全连接NN特点：每个神经元与前后相邻层的每一个神经元都有连接关系。（可以实现分类和预测） 全连接网络的参数个数为： 如图5-1所示，针对一
