欢迎关注微信公众号“智能算法” -- 原文链接（阅读体验更佳）： 深度学习三人行(第3期)---- TensorFlow从DNN入手 我们已经学习了TensorFlow的一些基础知识，该期我们将从DNN入手开始学习TensorFlow方面的相关知识。学习的路上，我们多多交流，共同进步。本期主要内容如下： 从生物学到人工
转、译 转：写给初学者的Tensorflow介绍 2018年04月16日 17:07:14 云水木石 阅读数 9459 注：这是一篇翻译的文章，原文地址：https://towardsdatascience.com/a-beginner-introduction-to-tensorflow-part-1-6d139e038278 Tensorflow是广泛使用的实现机器学
转 [译、转]：写给初学者的Tensorflow介绍 - 2 2019年03月27日 16:46:06 云水木石 阅读数 178 去年我翻译了一篇文章：写给初学者的Tensorflow介绍，但这只是文章的第一部分，由于原作者迟迟没有写第二部分，我后来就把这件事情忘了。前几天，有朋友留言问为什么没
查看keras认得到的GPU from keras import backend as KK.tensorflow_backend._get_available_gpus() Out[28]: ['/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0'] 查看更详细device信息 from tensorflow.python.client import device_libimport tensorflow as tfprin
python2安装tensorflow是出现的错误，显然这是找不到cuda， 但是确定本机cuda已存在，查看cuda版本：cat /usr/local/cuda/version.txt 只是版本不匹配，于是指定版本安装：sudo pip2 install tensorflow-gpu==1.2.1，成功啦~
TensorFlow 制作自己数据集时，xml转csv千篇一律，把我拐入坑里了。 如果训练自己的数据集只有一个类别，用网络上的xml_to_csv，完全没有问题，源码如下: # -*- coding: utf-8 -*-import osimport globimport pandas as pdimport xml.etree.ElementTree as ET def xml_to_csv(path): xml
0、TensorFlow框架识别图片 初学耗时：999h 注：CSDN手机端暂不支持章节内链跳转，但外链可用，更好体验还请上电脑端。 『 因为要去见那个不一般的人，所以我就不能是一般人。』 ギ 舒适区ゾ || ♂ 累觉无爱 ♀ W54系列、TensorFlow框架识别图片 W54 - 001： W54 -
在Tensorflow中，使用Python，如何将张量(Tensor)转换为numpy数组呢？ 最佳解决办法 由Session.run或eval返回的任何张量都是NumPy数组。 >>> print(type(tf.Session().run(tf.constant([1,2,3])))) <class 'numpy.ndarray'> 要么： >>> sess = tf.InteractiveSession() >&g
我在共享计算资源的环境中工作，也就是说，我们有几台服务器机器都配备了几个Nvidia Titan X GPU。 对于小到中等尺寸的模型，Titan X的12GB通常足以让2-3人在同一GPU上同时进行训练。如果模型足够小，以至于单个模型不能充分利用Titan X的所有计算单元，那么实际上可以导致某种加速（相比
在TensorFlow中，如何打印Tensor对象的值?对于下面这个TensorFlow矩阵乘法的例子： matrix1 = tf.constant([[3., 3.]]) matrix2 = tf.constant([[2.],[2.]]) product = tf.matmul(matrix1, matrix2) 当我打印product时，显示为一个TensorObject。 <tensorflow.python.framework.o
一、还是以mnist的例程，来演示tensorboard的可视化 1、先上代码： from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import tensorflow as tf dir = './MNIST_data' # 最好填绝对路径 # 1.Import data mnist = input_data.read_data_sets(dir, one_hot=True
一、基本知识 TensorFlow的基本知识是学习的基础，要有一个大致的了解。这个学习的时候遇到很多问题，所以准备一边学习一边整理。这些内容主要来自TensorFlow的中文社区，再加上自己的一些整理。 首先要了解TensorFlow的基本概念。tensor可以理解为一种数据，TensorFlow就相当于一个
关于Tensorflow的基本介绍 Tensorflow是一个基于图的计算系统，其主要应用于机器学习。 从Tensorflow名字的字面意思可以拆分成两部分来理解：Tensor+flow。 Tensor：中文名可以称为“张量”，其本质就是任意维度的数组。一个向量就是一个1维的Tensor，一个矩阵就是2维的Tensor。 Flow：指
用tf.Session.run去运行opertions tf.Session.run方法是tensorflow里去执行一个opertion或者对tensor求值的主要方式。你可以把一个或者多个opertaion或者tensor传递给session.run去执行。TensorFlow会执行这些operation和所有这个operation依赖的计算去得到结果。 session.run
使用miniconda3进行安装 conda create -n tensorflow conda install tensorflow 输入下面的代码进行测试 import tensorflow as tf import os os.environ["TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL"]='3' hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!') sess = tf.Session() print(se
Anaconda自带的Jupyter Notebook很方便，但是执行速度较慢，缺少调试环境。PyCharm与Jupyter Notebook相比，执行速度更快，而且提供了类似Matlab的调试工具，极大地方便了程序开发。 安装Anaconda和TensorFlow 将Anaconda添加到Path中，使得Anaconda附带的Python解释器成为系统默认的Python解
对于算法小白来说，配置环境甚至比学网络模型还要难，配置环境过程中会遇到各种坑，一定要耐心，不要砸机（计算机）！花了6、7个小时的时间才把TensorFlow-gpu安装好，必须分享记录一下。 首先，感谢这篇blog：https://blog.csdn.net/ccnucb/article/details/79873460，整个安装过程很详细。
TensorFlow学习笔记0-安装TensorFlow环境 作者: YunYuan 写在前面 系统: Windows Enterprise 10 x64 CPU：Intel(R) Core(TM) i7-8700 CPU @ 3.20GHz GPU: NVIDIA GeForce GTX 1050 Ti 所以本笔记记录Win10 64位系统下，TensorFlow的GPU版开发环境的搭建。 TensorFlow-GPU环境安装
Tensorflow 函数搜索 网址：https://www.w3cschool.cn/tensorflow_python/?
手写数字识别算法的设计与实现本文使用python基于TensorFlow设计手写数字识别算法，并编程实现GUI界面，构建手写数字识别系统。这是本人的本科毕业论文课题，当然，这个也是机器学习的基本问
我正试图进入tensorflow,建立一个网络,然后向其提供数据.出于某种原因,我最终得到错误消息ValueError：设置一个带有序列的数组元素.我做了一个我想要做的最小例子： import tensorflow as tf K = 10 lchild = tf.placeholder(tf.float32, shape=(K)) rchild = tf.placeholder(tf.flo
配置： Windows 10 python3.6 CUDA 10.1 CUDNN 7.6.0 tensorflow 1.12 过程：import tensorflow as tf，然后报错： Traceback (most recent call last): File "<ipython-input-6-64156d691fe5>", line 1, in <module> import tensorflow as tf File &qu
anaconda确实很好用，省去了很多麻烦，现在我个人推荐直接使用anaconda。 anaconda的特点：可以存在多个python环境，要使用某一个环境的话，就需要切换到这个环境，安装、卸载包都是在某一个特定的环境下进行的。所谓环境其实就是在不同的目录下安装不同的python和包而已，而切换环境就是切换
tf.assign(ref, value, validate_shape=None, use_locking=None, name=None)， 函数功能是将value赋值给ref ref必须是tf.Variable创建的tensor，如果ref=tf.constant()就会报错，而且默认情况下ref的shape和value的shape是相同的 import tensorflow as tfstate = tf.Variable(0,name
tf.ConfigProto一般用在创建session的时候。用来对session进行参数配置with tf.Session(config = tf.ConfigProto(...),...)#tf.ConfigProto()的参数log_device_placement=True : 是否打印设备分配日志allow_soft_placement=True ： 如果你指定的设备不存在，允许TF自动分配设备tf.Conf
