设置随机种子复现Pytorch、TensorFlow结果 有时候在我们的学习过程中，我们对同一个代码怎么进行比较，怎么复现别人的结果 然后我就想，因为我希望我的结果是可复现的，而不是很随机的，这样可以让人复现结果的时候更加容易，也更加方便 这里我只记录了两个框架的，其中如果利用TensorFlow
自己记录一下。以免以后忘记咋装的了。 1.anaconda和pycharm两个软件的安装，没啥说的。很多帖子都写的很完整了。 2.重点记录tensorflow-gpu的安装。 需要的东西：①cuda安装②cudnn安装③tensorflow-gpu安装 1）查看本机的cuda版本并下载 查看方式：N
自然语言处理NLP星空智能对话机器人系列：理解语言的 Transformer 模型 本文是将葡萄牙语翻译成英语的一个高级示例。 目录 安装部署 Tensorflow设置输入pipeline从训练数据集创建自定义子词分词器subwords tokenizer如果单词不在词典中，则分词器（tokenizer）通过将单词分解为子
转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/40117857 1、tf.constant_initializer()可以简写为tf.Constant()；初始化为常数，这个非常有用，通常偏置项就是用它初始化的 由它衍生出的两个初始化方法： a、 tf.zeros_initializer()，也可以简写为tf.Zeros() b、tf.ones_initializer(), 也可以简写
【保姆级】TensorFlow以及pytorch安装教程 1. 前言2. 安装pytorch教程3. 安装TensorFlow教程3. 参考 1. 前言 简单总结下我安装的环境及过程： 2. 安装pytorch教程 超详细的安装教程戳：PyTorch深度学习快速入门教程（绝对通俗易懂！）【小土堆】 3. 安装TensorFlow教程 具体我是
1、检查 Pytorch 是否可用 GPU： import torch flag = torch.cuda.is_available() if flag: print("CUDA可使用") print("GPU型号： ",torch.cuda.get_device_name()) else: print("CUDA不可用") 显示为 True 即为使用 GPU。 2、检查 Tensorflow 是否
利用tensorflow搭建神经网络 获取数据搭建循环神经网络循环神经网络的预测和评估 获取数据 def get_data(code='000001.SZ',start='20180101',end='20191201',window_len=12): ts_pro = ts.pro_api('xx') df = ts_pro.daily(ts_code=code, start_date=start, en
笔者网站：mwhitelab.com 笔者公众号：技术杂学铺 本文将从购买GPU服务器、远程连接服务器、深度学习环境安装、用jupyter操控服务器等方面逐一讲解购买及使用GPU服务器的步骤。 免费在线jupyter可见在线jupyter平台推荐。 目录 1. 服务器配置与购买 2. 服务器连接 3. 环境安装 4.
安装tensorflow时, 遇到ERROR: Cannot uninstall ‘wrapt‘. It is a distutils installed project and thus we import tensorflow as tf 时遇到 ModuleNotFoundError: No module named 'numpy.core._multiarray_umath' 0. 安装cuda和cudnn 1.下载 2018-12-Windows-x86_
文章目录 一、导包二、读取数据三、特征编码处理四、使用具名元组为特征进行处理五、构建模型5.1 输入层5.2 Embedding层5.3 GML5.4 MLP5.5 输出层5.6 构建模型 六、运转模型 下图为NeutralCF的模型结构图，总共两个分支，第一个分支为GML，第二个为MLP，GML通路将两个特征的Embe
1、gradle版本不对，改成如下版本 2、权重无法下载 已经有好心人解决，只是下载很慢tensorflow官网安卓图像分类示例无法编译解决办法_markren的博客-CSDN博客
保存和加载多计算图模型 pre-knowledge ckpt.meta/index/data文件 以及 checkpoint文件 这个ckpt是我们自己给的前缀赋名 .ckpt文件：是旧版本的输出saver.save(sess)，相当于你的.ckpt-data “checkpoint”：文件仅用于告知某些TF函数，这是最新的检查点文件。 .ckpt-meta：包含元图
Visual Studio Code (VS Code) and TensorFlow 1. TensorFlow (base) yongqiang@yongqiang:~/tensorflow_work$ git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow.git ... (base) yongqiang@yongqiang:~/tensorflow_work$ References
文章目录 张量的定义张量的创建张量对象的特征维度形状大小数据类型 张量运算索引 张量基本运算操纵形状广播 张量的特殊类型参差不齐的张量字符串张量稀疏张量 张量的定义 张量是TensorFlow的均匀型多维数组。它们非常类似于NumPy数组，并且它们是不可变的，这意味着一旦创
目录 - python版本，安装包以及版本信息- os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] 的值的含义- python文件开头 - python版本，安装包以及版本信息 import sys import matplotlib as mpl import numpy as np import tensorflow as tf print("python", sys.version) # python
2.9 优化函数、学习速率、反向传播算法 梯度：表明损失函数相对参数的变化率 学习速率：对梯度进行缩放的参数，是一种超参数（超参数写代码时需要自己设定），在具体实践中，可通过查看损失函数值随时间的变化曲线，来判断学习速率的选取是否合适 合适的学习速率，损失函数随时间下降，直到一个底部；不
上一篇文章：TensorFlowX.Y核心基础与AI模型设计02:AI模型编程常用（一） AI模型编程常用（二） 7、创建变量 8、变量与计算图可视化 9、TensorFlow变量管理 10、变量保存与恢复(Saver) 保存变量 恢复变量 模型的保存与加载 参考 7、创建变量 对于神经网络而言,参数是一个重
2.7 逻辑回归实现 本节代码需要的文件链接：https://pan.baidu.com/s/1jhHHi9bxrV5ogH7mKTc8Bw 提取码：1zhs 先认识下数据 点击查看代码 import pandas as pd data = pd.read_csv("./dataset/credit-a.csv",header=None) #因为这个文件没有表头 print(data.head()) 图2-15 其中0-
1. 安装NVIDIA 驱动程序 禁用nouveau。 sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist.conf #在后面添加以下内容 blacklist nouveau blacklist lbm-nouveau options nouveau modeset=0 alias nouveau off alias lbm-nouveau off # lsmod | grep nouveau 没显示即成功。 下载对应显
tensorflow解决keras报错 "AlreadyExistsError: Another metric with the same name already exists." 最近要用到keras的一些API，用conda install keras之后不起作用，然后uninstall之后用pip重新安装后报了这个错。 我的tensorflow是2.6，装的keras是2.7。 从字面意思看是
在这里记录一下自己在服务器上跑tensorflow程序一直不调用GPU而用CPU的解决过程： 一开始跑程序，我发现特别的慢，跑了一天才跑了三分之一，后面用nvidia-smi查看GPU使用情况，发现压根没有用GPU跑，然后再用top查看，发现一直再用CPU跑。。。 首先在网上查阅资料发现自己没有在环境里装te
text_classification 文本分类 对 IMDB 数据集里的评论进行情感分析，其实就是分为正面和负面两类评论 对 Stack Overflow 上的编程问题进行打标签 This tutorial demonstrates text classification starting from plain text files stored on disk. You’ll train a binary cl
完整机器学习实现代码GitHub欢迎转载，转载请注明出处https://www.cnblogs.com/huangyc/p/10339433.html 0. 目录 1. 前言2. Dataset原理 2.1 Dataset创建方法2.2 Dataset数据进行转换(Transformation)3. Iterator原理 3.1 Iterator Init初始化3.2 Iterator get_next遍历数
1、首先生成对应的文件、 tf.summary.FileWriter('./tmp/summary',graph=sess.graph) 2、开启tensorflow环境，在该环境下启动tensorboard 通过命令切换到 D:\Program Files\python\postgraduate\python-project-tensorflow下，在该目录下执行该文件 即tensorboard --logdi
介绍在CUDA 10.0的大环境下,安装pytorch-gpu(1.3.1)和tensorflow-gpu(1.15.0) 0. 环境 CUDA 10.0 cudnn 7.4 python 3.7.2 windows 10 1. 安装Pytorch-gpu 1.1 方法一: pytorch官网自动化安装命令 问题：仅支持CUDA10.2或者CUDA11.1，不放心 官网链接：https://pytorch.org/get-star
