为什么做这门课 兴趣 是最好的老师 用 Python 做一些有意思的案例和应用，内容和领域不限，可以包括数据分析、自然语言理解、计算机视觉，等等等等 一个将各种有趣项目整合在一起的 大合集 学了能干嘛...或conda安装 Python包 pip install tensorflow keras 如果安装过慢，可以尝试使用 国内的源，例如清华提供的源 pip install tensorflow==1.9.0...DIY Keras 封装度更高，以Theano、TensorFlow等底层框架为backend，好比造好的轮子 用经典网络层搭模型时，Keras 更方便；动手实现和修改模型的细节时，TensorFlow...data/dl-env-build.html 并且需要注意tensorflow和CUDA、CuDNN之间的 版本兼容问题 在tensorflow1.6之前，使用CUDA8.0和CuDNN8 从tensorflow1.6...开始，使用CUDA9.0和CuDNN7 tensorflow版本更新很快，录课开始时还是1.4，录课结束时已经更新到了1.10 没有一成不变的配置，只有 不断适应 才能赶上变化 推荐前置 理论基础课：吴恩达深度学习微专业
AI科技评论编辑整理如下： TensorFlow 1.4目前已经公开，这次迎来重大更新。此次更新后，将支持很多新的、令人兴奋的特征，希望大家都能满意。...事实上，通过调用tf.keras.estimator.model_to_estimator函数，大家可以从任何Keras模型中构建Estimator。...新版Dataset API将支持Python生成器。...$ pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow # Use pip for Python 2.7 # Use pip3 instead...of pip for Python 3.x 另外，tensorflow.org中的文件也已更新到1.4版本。
编译和安装 目前仅支持python3 为了获得好的效果和速度，强烈建议大家通过pip install更新到目前的最新版本 通过PyPI安装(自带模型文件)： pip3 install pkuseg 之后通过...import pkuseg来引用 建议更新到最新版本以获得更好的开箱体验： pip3 install -U pkuseg 中文分词示例： ?...编译和安装 python版(兼容python2.x版和python3.x版) 从github下载(需下载模型文件，见获取模型) 将thulac文件放到目录下，通过 import thulac 来引用 thulac...安装，依赖TensorFlow, 会自动安装： pip install foolnltk 中文分词示例： ?...通过简单定制，让分词模块更适用于你的需求。
—— 百度百科 为什么需要先安装Anaconda？ Tensorflow是属于很高层的应用。...方式二：修改配置文件 目前，在windows系统上使用python安装包安装时，都会自带安装pip软件，此时可以通过下述方式修改pip的配置文件。...这里的安装步骤是我copy前辈的文章，我之前直接用的这条安装命令 pip install tensorflow，但是最后使用时，它提示我没有CUDA之类的东西，我查看安装的包时，发现tensorflow-cpu...大致意思是，我的显卡支持GPU版本，所以提示我找不到一些库，如果想用gpu版本，请安装这些库，并且最后正确输出了Tensorflow的版本是1.15，无法使用gpu。...，因此我们可以修改Project的python编译环境，从而更方便使用tensorflow框架。
为什么要用深度神经网络 深度神经网络能够适应更复杂的数据集，更好地推广到新数据中。由于有许多层，因此被称为”深”。 这些层能让它们比线性模型，更能适应复杂的数据集。...从线性到深度 我们来看一个例子，如何将鸢尾花的例子从线性模型更新到深度神经网络(通常缩写为DNN)。 我不打算展示DNN处理的2000列模型…因此我只打算使用我们之前用到的4列模型。...DNN分类器通过让你选择许多其他参数来解决这个问题。有些合理的默认值会被使用 。 例如，优化器，激活函数和退出率都等都可以自定义。 将模型从线性转换为深度，还需要做些什么？ 没了！...深度神经网络，让问题更简单 有时，深度神经网络效果要优于线性模型。 在这种情况下，通过使用估算器框架替换一个函数，TensorFlow可以轻松地从线性模型切换到深度模型，而只需要更改少数的代码。...对于简单的深度神经网络问题，快使用TensorFlow估算器吧！ 下期预告 当训练数据太大，我们的机器无法承载；或者训练模型需要好几个小时，那么是时候考虑其他的选择了。
它通过使用高级Keras API用于构建和训练模型，这使得TensorFlow入门和机器学习变得容易。 浏览此链接以查看安装过程：https://www.tensorflow.org/install。...你能解释为什么你的模型能够得出结果吗？这些是每个数据科学家应该能够回答的问题。构建黑盒模型在业界是没有用的。 所以，我已经提到了两个Python库，可以帮助您解释模型的性能。...通过一个可解释的模型来近似它。灵感来自“为什么我应该相信你？”：解释任何分类器的预测“，这个模型解释器可用于生成任何分类算法的解释器。 ?...这也使得与使用NumPy的其他库（如SciPy和Matplotlib）集成更容易。...你根本无法摆脱角色的这个方面。构建模型很棒但是如果不首先检索数据，你会怎么做？ 我选择了两个与SQL相关的Python库，你可能会发现它们很有用。
它通过使用高级Keras API用于构建和训练模型，这使得TensorFlow入门和机器学习变得容易。 浏览此链接以查看安装过程：https://www.tensorflow.org/install。...你能解释为什么你的模型能够得出结果吗？这些是每个数据科学家应该能够回答的问题。构建黑盒模型在业界是没有用的。 所以，我已经提到了两个Python库，可以帮助您解释模型的性能。...通过一个可解释的模型来近似它。灵感来自“为什么我应该相信你？”：解释任何分类器的预测“，这个模型解释器可用于生成任何分类算法的解释器。...这也使得与使用NumPy的其他库（如SciPy和Matplotlib）集成更容易。...你根本无法摆脱角色的这个方面。构建模型很棒但是如果不首先检索数据，你会怎么做？ 我选择了两个与SQL相关的Python库，你可能会发现它们很有用。
为了彻底弄明白Python打包和安装依赖的问题，我下载了LightGBM、TensorFlow等机器学习库的源码，并做了一些调研。...为什么pip安装的机器学习库对GPU支持不好 对于主流机器学习库，比如TensorFlow、PyTorch、LightGBM等，主要都是使用C/C++编写的。...软件发布者将编译好的软件发布到包管理仓库（Repository，简称Repo），用户通过包管理软件来下载和安装，只不过类Unix系统一般使用命令行来安装这些软件。...从源码开始编译一个包其实很麻烦： 很多时候需要基础环境一致，这包括操作系统版本（高版本的操作系统glibc版本比较高，一些新兴机器学习包一般基于更高版本的glibc，这些包无法安装到低版本的操作系统上）...如果我们使用pip安装LightGBM，可以直接安装二进制文件，也可以从使用源码安装。
所以如果看完后有同学觉得自己装机更方便的话记住不要买amd的显卡（当然好像土豪也不会买amd的显卡…），另外不差钱的推荐上双TITAN X ?...2.更新pip pip install -U pip 如果安装的tensorflow不是基于python2.7的，那么再安装一个基于python 2.7的tensorflow tensorflow 1.3...之后的版本tensorboard和tensorflow分开了，写这篇文章的时候刚把tensorflow从1.2.1更新到了1.3，独立的tensorboard一直跑不了，就先用1.2.1版本说明好了 pip...我的是us-east1 REGION=us-east1 将data文件夹上传到google cloud gsutil cp -r data gs://$BUCKET_NAME/data 设置TRAIN_DATA...其中custom配置需要自己写一个配置文件，通过加载配置文件来运行，不能直接将配置以命令行参数的方式添加 ?
所以如果看完后有同学觉得自己装机更方便的话记住不要买amd的显卡（当然好像土豪也不会买amd的显卡...）...2.更新pip pip install -U pip 如果安装的tensorflow不是基于python2.7的，那么再安装一个基于python 2.7的tensorflow tensorflow 1.3...之后的版本tensorboard和tensorflow分开了，写这篇文章的时候刚把tensorflow从1.2.1更新到了1.3，独立的tensorboard一直跑不了，就先用1.2.1版本说明好了 pip...我的是us-east1 REGION=us-east1 将data文件夹上传到google cloud gsutil cp -r data gs://$BUCKET_NAME/data 设置TRAIN_DATA...其中custom配置需要自己写一个配置文件，通过加载配置文件来运行，不能直接将配置以命令行参数的方式添加 详细的ml-engine命令参数参考 https://cloud.google.com/sdk
pip的效率是真的不算高，于是在下载都能失败好几次的情况下，我硬是被卡了半个多月。这篇教程算是给整个Tensorflow的Win平台填上最新的坑。...85/DEVICE=cpu,OS=windows/artifact 安装完毕之后，可以通过。...操作张量的规则作为从线性代数到多重线性代数的推广出现。其方式是更现代的无分量向量方法在基于分量的方法用于给出向量概念的基本引例之后就取代了传统的基于分量的方法。...CNTK设计是性能导向的，从各种成绩上来看是非常的卓越——对，比Tensorflow厉害！...性能是真的比Tensorflow高，同时你能用CNTK弄好，也代表了你的实力，毕竟CNTK的的确确的比Tensorflow更复杂一点，但是还是可以接受的。
这篇文章打算把一些必备的python环境配置过程记录下来，这样不管是新到了公司实习或者就职，还是新换了电脑，都可以借鉴这篇快速把环境搭建起来啦 由于我也是重装了系统，所以算是从0开始搭建python环境...，这次从anaconda安装开始， 然后到cuda的相关安装配置，再到cudnn的安装配置，然后从anaconda中建立虚拟tensorflow和pytorch的虚拟环境，再各自的虚拟环境里面安装jupyter...FAILED for url ＜https://mirrors.tuna.ts 这个我一开始以为是我anaconda换了安装目录导致的，但经过查阅资料，应该是源的问题，anaconda换源后无法创建新的虚拟环境...// 安装TensorFlow-gpu pip install tensorflow-gpu=2.0.0-beta0 此时等待下载，进行安装即可。安装完毕之后，测试是否安装成功。...此时，我再想一个问题，我在虚拟环境里面输入python，然后import tensorflow的时候，此时tensorflow去找依赖的时候，是去哪里找呢？
pip install --upgrade tensorflow 运行上述代码后，可以看到将立即开始tensorflow库的配置，如下图所示。...此外，这里有必要提一句——如果我用如下所示的代码进行tensorflow库的配置，配置得到的tensorflow库则是1.X版本的，而不是上面我们刚刚得到的是2.X版本，始终无法获取最新版本的tensorflow...这里需要注意，如果此时大家出现如下图所示的报错，则说明tensorflow库暂时还是没有配置成功。 这种情况是由于pip版本不够高导致的，因此我们需要通过如下所示的代码将pip升级。...运行这一代码后，我们重新运行一次pip install --upgrade tensorflow这句代码即可。可是在我这里，重新运行这句代码后，又出现了如下图所示的问题。 ...通过检查，发现网络代理的问题；将代理关闭后，即可解决问题（但是很奇怪，不知道为什么刚刚没有报这个错误，重新运行这句代码后才出现这样的错误）。最终，得到结果界面如下图所示。
TensorFlow将完全开源，任何人都可以用。...（TensorFlow 从 1.2 开始支持 Python3.6，之前的版本官方是不支持的） 确保稳定的网络连接。 确保你的 pip 版本 >= 8.1。...我们额外提供了 下面的容器, 该容器同样可以通过上述 docker run 命令安装: b.gcr.io/tensorflow/tensorflow-full 镜像中的 TensorFlow 是从源代码完整安装的...每当 Cuda 库的路径发生变更时, 必须重新执行上述 步骤, 否则无法调用 bazel 编译命令。...我个人反对前者，建议从开始菜单中找到Windows PowerShell，然后从右击菜单中选择以管理员身份运行。
端到端机器学习项目 线性回归 分类 训练模型 支持向量机 决策树 合奏学习和随机森林 无监督学习 结语和期待 三、通过 TensorFlow 训练的神经网络 为何选择 TensorFlow？...安装 Scikit-Learn python pip install -U scikit-learn 如果安装时遇到一些问题，可能是你更新到最新版本的 pip，所以在同一个文件夹内运行： python...-m pip install --upgrade pip 为什么是 Scikit-Learn？...他给出了“三步走”的建议： 通过斯坦福大学教程了解神经网络的主要概念，不要过多担心一些数学解释，而要关注什么和为什么； 使用理论 + 教程 + 示例（如 RNN 理论 + RNN 教程 + RNN 示例...在安装 TensorFlow 库之前，你只需在 Python 安装文件夹中打开一个终端并运行此命令： python pip install tensorflow ANN - 人工神经网络 CNN -
将Anaconda Python包下载到您的工作站。 我在OS X上，所以我选择了OS X版本。文件约426 MB。...我们稍后使用Anaconda Navigator和图形开发环境; 现在，我建议从Anaconda命令行环境开始，它被称为conda。...您可以使用conda命令更新特定的库; 以下是将scikit-learn更新到最新版本的示例。 输入： conda update scikit-learn ?...conda-forge tensorflow 或者，您可以选择使用pip和特定版本的tensorflow为您的平台进行安装。...详情请参阅tensorflow的安装说明。 3.通过键入以下内容安装Keras： pip install keras 4.确认您的深入学习环境已安装并正常工作。
，然后讨论 TensorFlow 框架是多么的复杂以及 tf.contrib 的某些部分为什么那么糟糕。...为什么是 C++呢？因为通过这种语言实现的数学运算很好优化，因此计算图运算可以得到很好的处理。...该方法的主要问题是当你看图的集合时，你也会看到一大堆来源不明的变量，实际上你并不知道应该把什么保存下来，也不知道应该从哪加载它。坦率地讲，将隐变量放在图中正确的位置并恰当地操作是很难的。...第三点只是一个优化技巧，我建议每个人都这么做：几乎在所有情况下，当你使用通过 pip 安装的软件包时，会收到如下警告：Your CPU supports instructions that this TensorFlow...这些与跳舞或者游泳一样，都需要熟能生巧，我希望能够让这种练习变得更愉快也更有趣一些。
注：“Eager Execution”是一个命令式、由运行定义的接口，一旦从 Python 被调用可立即执行操作，这使得 TensorFlow 的入门变得更简单，也使得研发工作变得更直观。 ?...谷歌表示，在过去几年里，TensorFlow 增加了很多组件。通过 TensorFlow 2.0 版本的大幅度重建，这些功能将被打包成为一个综合平台，支持从训练到部署的整个机器学习工作流程。...中国概览 下面是我用中文搜索引擎–百度指数统计通过搜索量数据来侧面观察下两个主流深度学习框架tensorflow 与pytorch的变化，得到的结果如下图： ?...从人群属性上来说20~29以及 30-39之间的人群来说，年轻化的人群更倾向于pytorch，老程序员更倾向于tensorflow。 ?...安装过程 基于Anaconda 的两个深度学习模块都可以直接通过Pip来安装。
GPU为RTX2080，系统为更新到最新版本的Win10。...tensorflow 笔者通过官网、通过conda、通过豆瓣镜像源安装tensorflow在import时都会失败，报“ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块”的错误...下载下来后通过pip安装 # 切换到whl目录 pip install tensorflow_gpu-1.12.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl # 进入ipython验证 import...tensorflow as tf tf.VERSION # '1.12.0' mxnet mxnet安装比较简单，这里直接通过豆瓣镜像源用pip安装。...编译时常见错误 将警告视为错误 在报错的工程上右键，选择 属性→C/C++→将警告视为错误，改为否，生成项目。要是某个项目文件报这个错的话，也可以在相应文件上右键，进行同样操作。
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