Tensorflow

TensorFlow 开发者证书 PyCharm 相关环境创建与错误斗争+复习

介绍 2022 年 11 月TensorFlow 开发者证书通过了特定于测试PyCharm我遇到了一个相关的问题,所以我写了这篇文章,因为我想为将来参加考试的人提供有用的信息。 目标:即将考取TensorFlow开发者证书的人 环境:Windows 11 内容:考试过程中出现的错误及解决方法(考试 »

TensorFlow如何指定GPU训练模型

目录 如何指定GPU训练模型 举个例子 如果要指定多块 GPU 如何指定GPU训练模型 Linux 查看当前服务器 GPU 的占用情况可以使用 nvidia-smi 命令,如下所示: nvidia-smi 关于 nvidia-smi 命令输出的详细解释,可参考笔者的另外一篇文章:G »

TensorFlow中关于tf.app.flags命令行参数解析模块

目录 tf.app.flags命令行参数解析模块 该文件的调用示例以及运行结果如下所示 还需查阅其源代码 tf.app.flags命令行参数解析模块 说道命令行参数解析,就不得不提到 python 的 argparse 模块,详情可参考我之前的一篇文章:python argparse 模块 »

Tensorflow Lite从入门到精通

TensorFlow Lite 是 TensorFlow 在移动和 IoT 等边缘设备端的解决方案,提供了 Java、Python 和 C++ API 库,可以运行在 Android、iOS 和 Raspberry Pi 等设备上。目前 TFLite 只提供了推理功能,在服务器端进行训练后,经过如下 ... »

tensorflow-gpu版本安装及深度神经网络训练与cpu版本对比

tensorflow1.0和tensorflow2.0的区别主要是1.0用的静态图 一般情况1.0已经足够,但是如果要进行深度神经网络的训练,当然还是tensorflow2.*-gpu比较快啦。 其中tensorflow有CPU和GPU两个版本(2.0安装方法), CPU安装比较简单: pip in ... »

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Windows系统下如何安装tensorflow

今天小编给大家分享一下Windows系统下如何安装tensorflow的相关知识点,内容详细,逻辑清晰,相信大部分人都还太了解这方面的知识,所以分享这篇文章给大家参考一下,希望大家阅读完这篇文章后有所收获,下面我们一起来了解一下吧。 一、环境配置 安装:python3.8、Miniconda、Vi »

在 GPU 上运行 TensorFlow 教程 (MNIST)

介绍 我想接触TensorFlow,暂时想运行教程。有GPU!这就是我的想法,但是我很难让它发挥作用,所以我将把信息留在这里。 它是为谁准备的? 想要在 GPU 上运行 TensorFlow 的人 概述 基本遵循TensorFlow官方教程它是作为初学者编写的,所以如果它顺利,它很容易!htt »

TensorFlow自定义训练函数

本文记录了在TensorFlow框架中自定义训练函数的模板并简述了使用自定义训练函数的优势与劣势。 首先需要说明的是,本文中所记录的训练函数模板参考自https://***.com/questions/59438904/applying-callbacks-in-a-custom ... »

tensorflow常见问题

1. sess.run() hangs when called / sess.run() get stuck  / freeze  that ctrl+c can't kill process 解决: 1 coord = tf.train.Coordinator() 2 threads = tf.train.start_queue_runners(sess=sess,coord=coord) »

ubuntu16.04安装tensorflow1.3

1.点软件个更新-系统更新2.降级gcc到5.33.装CUDA及第二个包,加入PATH4.CUDNN5.Ancada..6.TF   Ubuntu16.04 的GCC版本降级 http://blog.csdn.net/ytusdc/article/details/77980915    Ubuntu16.04 + cuda8.0 + GTX1080安装教程 http://www.bubuko.c »

tensorflow 基础学习二:实现一个神经网络

在tensorflow中,变量(tf.Variable)的作用就是用来保存和更新神经网络中的参数,在声明变量的同时需要指定其初始值。 tensorflow中支持的随机数生成器: 函数名称 随机数分布 主要参数 tf.random_normal 正态分布 平均值、标准差、取值类型 tf.truncated_normal 正态分布,但如果随机出来的值偏离平均值超过2个标准差,那么这个数将会 »

import tensorflow出现ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块的问题(亲测可用)

  错误如下图所示:        在很长时间的查找后,网上的很多办法都不能很好的解决问题,但是基本上指向了一个问题——版本问题,所以接下来我安装了与python环境对应的tensorflow包。   首先用以下命令查找对应的版     # conda search tensorflow //查找版本   再通过pip命令安装指定版本     通过pip安装TensorFlow指定版本命令:    »

Tensorflow手写数字识别(交叉熵)练习

# coding: utf-8import tensorflow as tffrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #print("hello") #载入数据集mnist = input_data.read_data_sets("F:\\TensorflowProject\\MNIST_data",one_hot=Tru »

tensorflow 中 feed的用法

上述示例在计算图中引入了 tensor, 以常量或变量的形式存储. TensorFlow 还提供了 feed 机制, 该机制 可以临时替代图中的任意操作中的 tensor 可以对图中任何操作提交补丁, 直接插入一个 tensor. feed 使用一个 tensor 值临时替换一个操作的输出结果. 你可以提供 feed 数据作为 run() 调用的参数. feed 只在调用它的方法内有效, 方法结束 »

【tensorflow】张量(tensor,数组)的定义和声明

 张量(tensor):可以表示0阶到n阶的数组 0阶张量(标量):单独的一个数 1阶张量(向量):一维数组 2阶张量(矩阵):二维数组 n阶张量(张量):n维数组   tensorflow 中几种常见的数据类型: tf.int,tf.float tf.int32 tf.float32 tf.float64 tf.bool tf.constant(True, False) »

Win10系统下安装tensorflow(cpu)+keras+jupyter notebook运行环境

记录,自用 1、安装Anaconda(这里安装的是python3.6版本) 2、创建tensorflow的conda环境  1 conda create -n tensorflow python=3.6  3、切换到上一步创建的名为“tensorflow”的python解释器环境  1 activate tensorflow  4、分别安装tensorflow和keras 版本兼容性参考:http »