tensorflow文章/教程

 采用类的方式，参考链接 import tensorflow as tf x_data = tf.Variable(tf.random.uniform((1,3), -1.0, 1.0)) y_data = x_data * 0.1 + 0.3 class Linear(tf.keras.Model): def __init__(self): super().__in »

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) »

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 »

环境：centos7+anaconda python3.6 步骤： 1、下载Models  cd 到预存放目录下，执行： git clone https://github.com/tensorflow/models 2、cd 到resarch目录下执行： python setup.py install  setup.py文件目的：添加必要的缺失包为object_detection模块 »

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 »

就是在spyder跑上一篇文章的代码然后就报错: Attempting to fetch value instead of handling error Internal: failed to get device attribute 13 for device 0: CUDA_ERROR_UNKNOWN: 问就是显卡内存太次了。。新开terminal然后重试吧。 555 该换了 »

　　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： 　　 »

# 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 »

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 »

 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) »

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 »

Google机器学习课程基于TensorFlow  ： https://developers.google.cn/machine-learning/crash-course 　　　　　　　　　　　　　　　　        https://developers.google.com/machine-learning/crash-course »

本教程讲解如何使用深度强化学习训练一个可以在 CartPole 游戏中获胜的模型。研究人员使用 tf.keras、OpenAI 训练了一个使用「异步优势动作评价」（Asynchronous Advantage Actor Critic，A3C）算法的智能体，通过 A3C 的实现解决了 CartPole 游戏问题，过程中使用了贪婪执行、模型子类和自定义训练循环。 该过程围绕以下概念运行： 贪婪执 »

为了提升CPU计算速度的。若你有支持cuda的GPU，则可以忽略这个问题，因为安装SSE4.1, SSE4.2, AVX, AVX2, FMA, 仅仅提升CPU的运算速度（大概有3倍）。 解决方法： 忽视警告，并屏蔽警告 开头输入如下： import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' 2.进 tensorflow 官网，从源码安装。 »

版本： python3.5 Anaconda 4.2.0 tensorflow2.0 cpu版本 1、安装命令 pip3 install tensorflow==2.0.0.0a0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ # -i表示重新指定镜像，提高下载速度 2、报错以及解决方法 （1）报错： “Cannot remove entries »

1、TensorFlow中的变量和常量介绍 　　TensorFlow中的变量：   import tensorflow as tf state = tf.Variable(0,name='counter') 以上代码定义了一个state变量， new_value = tf.add(state,1) 以上代码创建一个操作，使定义的变量加一，并将加一后的值赋给 new_value  upda »

  tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: Feature: input_ids0 (data type: int64) is required but could not be found. [[{{node ParseSingleExample/ParseSingleExample}}]] [[node It »

上午，准备将一个数据集编码成TFrecord 格式。然后，总是报错，下面这个bug一直无法解决，无论是Google，还是github。出现乱码，提示： Invalid argument: Could not parse example input, value ‘#######’ 这个好像牛头不对马嘴，出现在控制台上最后的提示是： OutOfRangeError (see above for »

本文转载自：https://blog.csdn.net/LoseInVain/article/details/78763303 TensorFlow支持广播机制（Broadcast），可以广播元素间操作(elementwise operations)。正常情况下，当你想要进行一些操作如加法，乘法时，你需要确保操作数的形状是相匹配的，如：你不能将一个具有形状[3, 2]的张量和一个具有[3,4]形状 »

使用tensorflow实现了简单的rnn网络用来学习加法运算。 tensorflow 版本：1.1 import tensorflow as tf from tensorflow.contrib import rnn class RNN(): def __init__(self, input_dim , hidden_dim , step_num , class_num,learnin »