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[开发技巧]·TensorFlow中numpy与tensor数据相互转化（支持tf1.x-tf2.x）

numpy tensorflow 深度学习

鉴于tensorflow目前正在更新2.0版本，博主对博客也新增了适用于2.0版本动态度转换方法，更新于 --2019//09//29

2022-12-02

6330

『开发技巧』解决RTX 2060 TensorFlow CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR错误

tensorflow 开发

问题描述在使用RTX 2060 开发TensorFlow 1x 版本遇到一个错误，如下： 2020-07-20 22:08:55.555961: E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:329] Could not create cudnn handle: CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR 2020-07-20 22:08:55.571109: E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_dnn.

2022-03-07

4880

『带你学AI』极简安装TensorFlow2.x的CPU与GPU版本教程

tensorflow python windows anaconda

本篇文章就带领大家用最简单地方式安装TF2.0正式版本（CPU与GPU），由我来踩坑，方便大家体验正式版本的TF2.0。

2022-01-21

2.4K0

『带你学AI』开发环境配置之Windows10篇：一步步带你在Windows10平台开发深度学习

tensorflow python anaconda 深度学习

1. 章节一：初探AI（《带你学AI与TensorFlow2实战一之深度学习初探》）：（已完成）

2021-01-06

1.7K0

『带你学AI』测试深度学习框架GPU版本是否正确安装方法:TensorFlow，PyTorch，MXNet，PaddlePaddle

tensorflow pytorch 神经网络深度学习人工智能

在深度学习框架GPU版本安装成功后，需要测试一下是否成功安装。GPU版本不像CPU版本的简单，CPU版本测试一般只需import一下测试是否能正确导入即可。GPU版本还需要测试CUDA或者GPU模块是否能正确调用起来。

2021-01-04

5400

『AI实践学』测试深度学习框架GPU版本是否正确安装方法:TensorFlow，PyTorch，MXNet，PaddlePaddle

tensorflow pytorch 神经网络深度学习人工智能

在深度学习框架GPU版本安装成功后，需要测试一下是否成功安装。GPU版本不像CPU版本的简单，CPU版本测试一般只需import一下测试是否能正确导入即可。GPU版本还需要测试CUDA或者GPU模块是否能正确调用起来。

2020-10-10

1.1K0

『算法理论学』深度学习推理加速方法之网络层与算子融合

tensorflow https 网络安全 go

网络层与算子融合是非常有效的方法，本文将配合TensorRT与tflite推理框架介绍下网络层与算子融合的原理与应用。

2020-08-31

3.6K0

『TensorFlow2.0正式版』TF2.0+Keras速成教程·零：开篇简介与环境准备

tensorflow keras 深度学习 python

版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

2019-10-22

1.7K0

[TensorFlow 填坑之旅]不断更新中...

版权声明：版权所有--小宋是呢-- yansongsong.cn -- 欢迎转载 https://blog.csdn.net/xiaosongshine/article/details/85071928

2019-06-28

6580

[开发工具]·pip conda 使用国内源加速

http https tensorflow 网络安全单片机

以前使用默认源，有时候下载速度会很慢，所以找了一些国内的pip，conda源，下载的时候可以加速，使用起来也很简单。

2019-06-27

3K0

[PyTorch小试牛刀]实战一·使用PyTorch拟合曲线（对比PyTorch与TensorFlow实现的区别）

pytorch tensorflow

在深度学习入门的博客中，我们用TensorFlow进行了拟合曲线，到达了不错的效果。我们现在使用PyTorch进行相同的曲线拟合，进而来比较一下TensorFlow与PyTorch的异同。搭建神经网络进行训练的步骤基本相同，我们现在开始用PyTorch来实现。

2019-06-27

4.1K0

[开发技巧]·PyTorch中Numpy，Tensor与Variable深入理解与转换技巧

numpy pytorch tensorflow 神经网络

我们使用Numpy也是可以手动去编写神经网络进行反向传播深度学习的，就是有两个问题，

2019-06-27

1.9K3

[开发技巧]·深度学习使用生成器加速数据读取与训练简明教程（TensorFlow，pytorch，keras）

keras 深度学习 tensorflow pytorch 编程算法

在深度学习里面有句名言，数据决定深度应用效果的上限，而网络模型与算法的功能是不断逼近这个上限。由此也可以看出数据的重要程度。

2019-06-27

9580

[深度学习概念]·DenseNet学习笔记（代码实现PyTorch）

在计算机视觉领域，卷积神经网络（CNN）已经成为最主流的方法，比如最近的GoogLenet，VGG-19，Incepetion等模型。CNN史上的一个里程碑事件是ResNet模型的出现，ResNet可以训练出更深的CNN模型，从而实现更高的准确度。ResNet模型的核心是通过建立前面层与后面层之间的“短路连接”（shortcuts，skip connection），这有助于训练过程中梯度的反向传播，从而能训练出更深的CNN网络。今天我们要介绍的是DenseNet模型，它的基本思路与ResNet一致，但是它建立的是前面所有层与后面层的密集连接（dense connection），它的名称也是由此而来。DenseNet的另一大特色是通过特征在channel上的连接来实现特征重用（feature reuse）。这些特点让DenseNet在参数和计算成本更少的情形下实现比ResNet更优的性能，DenseNet也因此斩获CVPR 2017的最佳论文奖。本篇文章首先介绍DenseNet的原理以及网路架构，然后讲解DenseNet在Pytorch上的实现。

2019-06-27

5.6K0

[TensorFlow深度学习入门]实战二·使用TensorFlow拟合直线

拟合直线 y =（2x -1） + 0.1(-1到1的随机值) 给定x范围（0，3）可以使用学习框架建议使用 y = w * x + b 网络模型

2019-06-27

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[TensorFlow深度学习入门]实战三·使用TensorFlow拟合曲线

[深度学习入门]实战三·使用TensorFlow拟合曲线问题描述拟合y= x*x -2x +3 + 0.1(-1到1的随机值) 曲线给定x范围（0，3）问题分析在上篇博客中，我们使用最简单的y=wx+b的模型成功拟合了一条直线，现在我们在进一步进行曲线的拟合。简单的y=wx+b模型已经无法满足我们的需求，需要利用更多的神经元来解决问题了。生成数据 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import ten

2019-06-27

2.6K0

[TensorFlow深度学习入门]实战四·逻辑回归鸢尾花进行分类（对比均方根误差与softmax交叉熵误差区别）

[TensorFlow深度学习入门]实战四·逻辑回归鸢尾花进行分类问题描述数据集鸢尾花数据集下载地址鸢尾花数据集包含四个特征和一个标签。这四个特征确定了单株鸢尾花的下列植物学特征： 1、花萼长度 2、花萼宽度 3、花瓣长度 4、花瓣宽度该标签确定了鸢尾花品种，品种必须是下列任意一种：山鸢尾 (0) 变色鸢尾 (1) 维吉尼亚鸢尾 (2) 代码使用均方根误差 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.py

2019-06-27

1.6K0

[TensorFlowJS只如初见]实战二·使用TensorFlowJS拟合直线

[TensorFlowJS只如初见]实战二·使用TensorFlowJS拟合直线问题描述拟合直线 y =（2x -1） + 0.1(-1到1的随机值) 给定x范围（0，3）可以使用学习框架建议使用 y = w * x + b 网络模型代码 1、通过操作（ops）来直接完成模型 <html> <head> <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs"> </script> </head> <body>

2019-06-27

6380

[TensorFlowJS只如初见]实战三·使用TensorFlowJS拟合曲线

[TensorFlowJS只如初见]实战三·使用TensorFlowJS拟合曲线问题描述拟合y= x*x -2x +3 + 0.1(-1到1的随机值) 曲线给定x范围（0，3）问题分析在直线拟合博客中，我们使用最简单的y=wx+b的模型成功拟合了一条直线，现在我们在进一步进行曲线的拟合。简单的y=wx+b模型已经无法满足我们的需求，需要利用更多的神经元来解决问题了。代码 <html> <head> <script src="https://cdn.jsdelivr

2019-06-27

9300

[TensorFlowJS只如初见]实战四·使用TensorFlowJS拟合曲线（类似TensorFlow原生实现方法）

[TensorFlowJS只如初见]实战四·使用TensorFlowJS拟合曲线（类似TensorFlow原生实现方法）问题描述拟合y= x*x -2x +3 + 0.1(-1到1的随机值) 曲线给定x范围（0，3）问题分析在直线拟合博客中，我们使用最简单的y=wx+b的模型成功拟合了一条直线，现在我们在进一步进行曲线的拟合。简单的y=wx+b模型已经无法满足我们的需求，需要利用更多的神经元来解决问题了。代码 <html> <head> <script src="

2019-06-27

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