原代码 variavles = [convc_net.trainable_variables + fc_net.trainable_variables] for epoch in range(30): for step, (x, y), in enumerate(db_train): with tf.GradientTape() as tape: out = convc_net(x) o
首先，说一下这篇文章写于2022年1月份，如果你看到这篇文章的时候离这个时间太远，那不建议往下看了（超过一年就不建议看了） 其次，Anaconda的版本是 目前对应的python版本是3.9，tensorflow版本是2.7.0，其实安装完Anaconda后，python和tensorflow的版本我们就无需关心了，一切交给conda就行
上一篇博客介绍了文本分类任务的text_cnn模型，本篇博客主要介绍一下另一个常见的nlp任务，命名实体识别。简单来说，命名实体识别也可以算分类，但是它的不同点在它是对整个句子的每一个字做实体标签预测，也可以称为序列标注任务。 还是从以下几个步骤来简单说明一下命
1.搭建环境 做好相应的环境tf2,在里面作图。 import tensorflow as tf import numpy as np %matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt print("tensorflow version:",tf.__version__) 需要使用的包及环境 %matplotlib inline import pandas as pd from sklearn.util
文章目录 数据类型基本数据类型有通过TensorFlow的方式去创建张量tensor常见且有用的属性numpy转tensor 数据类型 几乎所有数据都可以叫张量（tensor），根据维度来区分，可以分为： 标量(Scalar)。单个的实数，如1.2, 3.4 等，维度(Dimension)数为0，shape 为[]。 向量(Vector)。n个
睿智的目标检测54——Tensorflow2 搭建YoloX目标检测平台 学习前言源码下载YoloX改进的部分（不完全）YoloX实现思路一、整体结构解析二、网络结构解析1、主干网络CSPDarknet介绍2、构建FPN特征金字塔进行加强特征提取3、利用Yolo Head获得预测结果 三、预测结果的解码1、获得
1.常用函数 强制tensor转换为该数据类型：tf.cast(张量名，dtype=数据类型)计算张量维度上元素的最小值：tf.reduce_min(张量名)计算张量维度上元素的最大值：tf.reduce_max(张量名) 2.理解axis 在一个二维张量或者数组中，可以通过调整axis等于0或者1控制执行维度。axis=0表示纵向操作
先记录一个报错 unindent does not match any outer indentation level，这里可能是缩进有的使用的空格，有的使用的是tab不一致。（改了半天，人
在最近的一次项目中，因为需要模型具有多输入多输出，而且我的一个输出是一个包含张量的列表，所以无法使用函数式API或者容器去造模型，因为列表的添加操作不是一个层，而这两类的输出必须是层的结果，虽然可以用tf.keras.layers.Lambda将此操作变成层，但总归是牵强的，所以使用子类模型。 cla
一、问题源起 从以下的异常堆栈可以看到是BLAS程序集初始化失败，可以看到是执行MatMul的时候发生的异常，基本可以断定可能数据集太大导致memory不够用了。 2021-08-10 16:38:04.917501: E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_blas.cc:226] failed to create cublas handle: CUBLA
tensorflow2查看具体tensor的值 一般来说直接print就可以了，会有如下结果 但有时候会遇到不可抗力，这时候不要用tf.compat.v1，然后开会话去看了，直接用 tf.print(diff) 例子见图
用最简单的神经网络结构实现一幅灰度图像的彩色化。 BP网络即前馈神经网络，模型在完成一次训练后需要反向对训练过程中的参数进行优化调整，是最基础的神经网络，也是复杂网络结构的基础。 不做过多的原理性介绍，仅仅介绍如何进行结构实现。文章结尾放上Numpy实现与Keras实现。 目录
实验二：猫狗识别 一、实验目的 利用深度学习实现猫狗动物识别，采用Kaggle提供的公开数据集，训练深度学习模型，对测试集猫狗中的图片准确分类。通过该实验掌握深度学习中基本的CV处理过程。 二、实验原理 （1）采用用卷积神经网络训练 卷积神经网络由一个或多个卷积层和顶端的全
1.软硬件环境 python3.7、pycharm-community-2021.1.1、tensorflow2.5 2.MNIST数据集 下载和介绍地址：MNIST数据集下载地址 Training set images: train-images-idx3-ubyte.gz (9.9 MB, 解压后 47 MB, 包含 60,000 个样本)Training set labels: train-labels-idx1-ubyte.gz (29
如果你水平高，可以直接看官方教程，根据github上的教程和相关链接，基本就能学会了ヾ(◍°∇°◍)ﾉﾞ。如果你不想看英文可以接着看下去(￣▽￣)~* github官方教程 1 配置环境 首先确保已经配置好tensorflow2和cuda、cudnn环境，不要下载错。配置的教程已经有很多，自行查阅 2 安装API tf2 o
利用Tensorflow2构建CNN并用于图像分类 本文将使用自下而上的方法，从讨论CNN的基本板块构建开始。然后将深入研究CNN的体系结构，并探索如何在TensorFlow中实现CNN。本文包含以下内容： 一维和二维的卷积运算 卷积神经网络结构的构建 使用Tensorflow构建深度卷积神经网络 利用
TensorFlow2 手把手教你训练 MNIST 数据集 概述get_data 函数pre_processing 函数main 函数完整代码 概述 MNIST 包含 0~9 的手写数字, 共有 60000 个训练集和 10000 个测试集. 数据的格式为单通道 28*28 的灰度图. get_data 函数 def get_data(): """ 读取数
前言： 本专栏在保证内容完整性的基础上，力求简洁，旨在让初学者能够更快地、高效地入门TensorFlow2 深度学习框架。如果觉得本专栏对您有帮助的话，可以给一个小小的三连，各位的支持将是我创作的最大动力！ 系列文章汇总：TensorFlow2 入门指南 Github项目地址：https://github.com/Keyird
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在图像分类或是识别任务中，一般要求计算top-1，top-2，tor-5等准确率，下面是用Tensorflow2实现这一功能的基本代码，可以根据要求改代码分别计算： def accuracy(output,target,topk(1,)): maxk=max(topk) batch_size=target.shape[0] pred=tf.math.top_k(output,maxk).ind
张量Tensor、图Graph、操作Operation、会话Session 张量Tensor是TensorFlow的基本数据结构。张量在概念上等同于多维数组，Tensorflow的张量和numpy中的array很类似。从行为特性来看，有两种类型的张量，常量constant张量和变量Variable张量。. 接下来看这张图： 如图所示，张量[5, 3]进入
目录ResNet原理ResNet实现模型创建数据加载模型编译模型训练测试模型训练过程 ResNet原理 深层网络在学习任务中取得了超越人眼的准确率，但是，经过实验表明，模型的性能和模型的深度并非成正比，是由于模型的表达能力过强，反而在测试数据集中性能下降。ResNet的核心是，为了防止梯度弥散或
点击下载——深度学习与Tensorflow2实战提取码: 3h43深度学习与Tensorflow2实战视频教程，2020最新版本，Tensorflow2版本更简单实用，课程纯实战驱动，通俗讲解2版本核心模块与实例应用。全程代码实战，通俗易懂，用最接地气的方式讲解各大核心模块，基于真实数据集展开项目实战，丰富案例支持，快速
Tensorflow绪论 有句话说的好：“工欲善其事 必先利其器”。 为什么选择Tensorflow2 Tensorflow目前发布了两个版本：1.x和2.0，通过对这两个版本的使用，相较于Tensorflow1.x,有以下特点： (1)简单易用: Tensorflow2去除了冗余的接口，并将计算过程封装成了函数，方便开发者调用。同时，Tensorflo
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