tf2.0 调试通过代码 #! -*- coding:utf-8 -*- # 文本分类例子下的模型压缩 # 方法为BERT-of-Theseus # 论文：https://arxiv.org/abs/2002.02925 # 博客：https://kexue.fm/archives/7575 import json import numpy as np from bert4keras.backend import keras, K from bert4keras.t
前边介绍了TensorFlow的基本操作和Keras的高层接口： tf2.0学习（一）——基础知识 tf2.0学习（二）——进阶知识 tf2.0学习（三）——神经网络 tf2.0学习（四）——反向传播算法 tf2.0学习（五）——Keras高层接口 下面我们接好一下在训练过程中经常要面对的一个问题，过拟合，以及在TensorFlow这个框
TensorFlow 2.0 正式版上线两月有余，迎来的却是疯狂吐槽。网友们评价：「你看看人家 PyTorch！」TensorFlow 被吐槽不好用，也不是一天两天了。TensorFlow 2.0 的发布似乎将这种「民怨」推上了高潮。昨天，一位 reddit 网友说自己正在尝试从 PyTorch 转到 TF 2. 0（虽然没有说为什么这么想不开
workspace的setting中加上 "python.autoComplete.extraPaths": ["/Users/xx/opt/anaconda3/envs/tensorflowcpu_env/lib/python3.7/site-packages/"] 注意后面是个数组，之前参考了这个链接，起始没必要（改__init__文件） https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/32982
Tensorflow是谷歌开源的人工智能库，有最完善的生态支持。是进行人工智能领域开发和科研的必备工具。 本文在windows10下，借助Anaconda，安装Tensorflow2.0。 tensorflow2.0 安装 首先打开anaconda，执行 conda create --name tf2.0 python=3.7 建立一个名为tf2.0的虚拟环境。 细节
3.1 线性回归 回归：输出是连续值。回归问题在实际中很常见，如预测房屋价格、气温、销售额等连续值的问题。 线性回归适用于回归问题。 分类：输出是离散值。我们所说的图像分类、垃圾邮件识别、疾病检测等输出为离散值的问题都属于分类问题的范畴。 softmax回归则适用于分类问
#!/usr/bin/env python # coding: utf-8 import os,sys import numpy as np import scipy from scipy import ndimage import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt from tensorflow.keras.applications.resnet50 import ResNet50 from tensorflow.keras.prepro
日常使用过程中往往需要涉及 GPU 进行模型训练和推理，及指定 GPU进行计算，那么： 经常地，我会这么使用定义要使用的 gpu_id 和 需要消耗的显存: import tensorflow as tf import numpy as np from tensorflow import keras print(tf.__version__) import os os.environ['CUD
 2.2 数据操作 在深度学习中，我们通常会频繁地对数据进行操作。作为动手学深度学习的基础，本节将介绍如何对内存中的数据进行操作。 在TensorFlow中，tensor是一个类，也是存储和变换数据的主要
更多可以查看： https://trickygo.github.io/Dive-into-DL-TensorFlow2.0/#/chapter03_DL-basics/3.11_underfit-overfit 点赞 收藏 分享 文章举报 Zero_to_zero1234 发布了77 篇原创文章 · 获赞 58 · 访问量 4万+ 私信
谷歌TF2.0凌晨发布！“改变一切，力压PyTorch” https://news.cnblogs.com/n/641707/ 投递人 itwriter 发布于 2019-10-01 12:38 评论(0) 有941人阅读 原文链接 [收藏] « » 问耕 发自 凹非寺 量子位 出品 公众号 QbitAI TensorFlow 2.0 终于来了！
