从毕业到现在的三年设计生涯中，对于设计我有自己的理解。从一开始的伟大梦想——通过我的设计改变世界，到现在的现实需求——设计得让人觉得有用，易用，好用。...在大学的时候，导师会叫我们只用纸笔来做原型图，这样能更直观地看出我们的想法和信息架构。刚工作的时候，我也习惯只用纸笔来画原型图，这样能快速地表达我的想法。...纸原型的好处就在于与他人沟通的时候可以进行及时修改，也容易修改，并且能随时随地完善我的想法和思路。但当我在实际工作中使用纸原型一年后，使用纸原型的诸多弊端开始暴露出来： 1. 不易保存。...我一般只需要把组件拖到页面上然后调整一下就可以了。使用一段时间后，我发现它在交互设计方面也很好用，无论是跳转页面还是在页面内做组件交互都挺快的。 ?...你可以多试几款原型工具，一般的原型工具都有免费试用，你可以先选择一个学习成本不高，又简单易学的原型工具，例如Mockplus。如果你喜欢在纸上画原型，相信你跟我一样会喜欢它的。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 安装Pycharm 安装参考 Qt Designer的介绍 在PyQt中编写UI界面可以直接通过代码来实现，也可以通过Qt Designer来完成。...Qt Designer中的操作方式十分灵活，其通过拖拽的方式放置控件可以随时查看控件效果。...若要启动Qt Designer可以直接到上述目录下，双击designer.exe打开Qt Designer；或将上述路径加入环境变量，在命令行输入designer打开；或在PyCharm中将其配置为外部工具打开...下面以PyCharm为例，讲述PyCharm中Qt Designer的配置方法。...查看：Tools -> Qt5 -> QtDesigner Name填入QtDesigner（方便后续使用，名称无所谓）。Program填入/usr/bin/designer 。
---- 问： 在linux系统里，普通用户目录是在 /home 下，root用户目录在 /root，因此全部用户共享目录的。 那如果我们要装一个东西的话，是不是只用装一遍？...（比如说ohmyzsh之类的） 我之前在自己服务器上，每次都需要安装两遍，一次只有当前那个用户生效，这是为什么呢？...---- 答： 不一定，当我们说我们在 linux 装了一个东西，指的是：「我们装了一个命令，可全局执行」。此时是将该命令放在了全局执行目录（或者将该命令目录放在了 $PATH）。...哦对，PATH 该路径列表可自定义，而每一个用户都可以有独立的 PATH 环境变量。...所以，要看一个命令是所有用户共享还是仅对当前用户有效，具体要看该命令是怎么装的，可以看看 which command 进一步排查。
不过今天并不是讨论深度学习框架的演变，而只是单纯分享一下在算法工程中，使用 TensorFlow 遇到的各种问题与感想。...不过如果只是导入「compat」模块，那么使用 TensorFlow 2.0 是为了什么？难道只是馋它的版本号么。 维护 OR 更新？ 假设我们要使用这些 TF 模型，从开源代码开始进行修改或重写。...那么就遇到了第一个问题，我到底是维护一个 TF 1.X 的代码库呢，还是忍痛更新的 2.X？...然后到了 TensorFlow 2.X，整个「contrib」库都被放弃了。 在 1.X 后期，各个教程使用的接口都不相同，我们又分不清楚哪个接口到底好，哪个到底差。...还有一点：速度 按理来说，TensorFlow 的速度优化的应该还是可以的。而且本来各框架的速度差别就不是很明显，所以速度上应该没什么问题。
如果说两代 Tensorflow 有什么根本不同，那应该就是 Tensorflow 2.0 更注重使用的低门槛，旨在让每个人都能应用机器学习技术。...下面，我们就以在 Tensorflow 中实现简单的 GAN 为例，更生动地展现上述步骤。...在 Keras 里，变量共享可以通过多次调用同样的 Keras 层或模型来实现，而不用像 TensorFlow 那样需要考虑变量的 scope。所以我们在这里只需定义一个判别器 D，然后调用它两次。...在 Tensorflow 1.x 中，很多函数会有重复、有别名，Tensorflow 2.x 对这些函数做了统一删减整理，也移动了部分函数的位置。...总的来说，正如大部分产品都要经历更新迭代，我认为 Tensorflow 2.x 相比 Tensorflow 1.x 会是有明显改进的一个版本。
待 2.x 版本迭代到 2.3 以上，再考虑使用 2.x 版本开发实际项目。 同时开发新项目时，尽量使用动态图 +tf.keras 接口进行。这样，在以后的移植过程中，可以减少很多不兼容的问题。...虽然在 TensorFlow 2.x 版本中默认的是动态图，但是也可以使用静态图。...在 TensorFlow 2.x 版本中，使用静态图的步骤与在 TensorFlow 1.x 版本中使用静态图的步骤完全一致。...四、将 1.x 的动态图代码升级到 2.x 版本 在 TensorFlow 2.x 版本中，已经将动态图设为了默认的工作模式。使用动态图时，直接编写代码即可。...在对模型进行参数更新时，可以使用实例化类对象的 variables 和 trainable_variables 属性来控制参数。 5.
相当于：先用程序搭建起一个结构（即在内存中构建一个图），让数据（张量流）按照图中的结构顺序进行计算，最终运行出结果。 虽然在TensorFlow 2.x版本中默认的是动态图，但是也可以使用静态图。...在TensorFlow 2.x版本中，使用静态图的步骤与在TensorFlow 1.x版本中使用静态图的步骤完全一致。...四、将1.x的动态图代码升级到2.x版本 在TensorFlow 2.x版本中，已经将动态图设为了默认的工作模式。使用动态图时，直接编写代码即可。...最快速转化的方法 在代码中没有使用contrib模块的情况下，可以在代码最前端加上如下两句，直接可以实现的代码升级。...在对模型进行参数更新时，可以使用实例化类对象的variables和trainable_variables属性来控制参数。 5.
其实我从16年开始接触深度学习，最早学习的框架是theano，当TensorFlow出来后，theano的使用者就慢慢转向了TensorFlow，到19年我又开始转向PyTorch。...我18年中旬的时候用的是tensorflow1.x落地了手机端项目（用的是tf->snpe)， 那个时候pytorch在落地上的支持还不够好，很多layer不支持，customization也比较复杂，...大概这个时候我就意识到，tensorflow又丢了一座城。冷静下来，分析了下原因，为什么tf先声夺人，却被pytorch后来者居上渐渐抢走了一切？...debug graph的痛我想也不需要在这里细说，搞过的都懂，最怕建立graph的时候不报错，一喂数据各种崩溃..... 2) 无论怎样，tf1.x在工业落地部署上还是可圈可点的，直到tf 2.x的出现...为什么这么说？首先，习惯tf1.x的用户会发现2.x的使用方法改头换面，这种巨大的改变会让之前习惯了静态图的用户难以接受。
问题1：模型中断后继续训练出错在有些时候我们需要保存训练好的参数为path文件，以防不测，下次可以直接加载该轮epoch的参数接着训练，但是在重新加载时发现类似报错:size mismatch for...4：AttributeError: module 'scipy.misc' has no attribute 'imread'问题原因：scipy.misc 模块是一个被弃用的模块，其中的一些函数已经在较新的版本中被移除或迁移到其他模块中...如果你想读取图像文件，可以使用其他替代的库和函数，如 PIL（Python Imaging Library），imageio 或 opencv 等。这些库提供了更好的图像处理和读取功能。...解决方案1：降低scipy的版本（不推荐）pip install scipy==1.2.1解决方案2：使用imageio.imread来代替，在使用到imread加入如下代码：import imageio...content_image = imageio.imread问题5：No module named 'tensorflow.compat'问题原因：compat是TensorFlow的2.x里的模块，
每次数学建模看周老师写的东西都觉得自己很菜，老师可以在课堂上信手拈来一段仿真代码，也可以使用LaTeX绘出让我目瞪口呆的动图，我很少有崇拜他人的时候，所以我什么时候才能和周佬一样，可能就像老师说的，你每天写
） 关于考什么，官方的Handbook说的相当详细了，在Handbook里面有一个最长的章节，即“Skills checklist”，这里面也就相对的列出了谷歌认为什么样的技能拥有了，算是符合一个合格的...Build and train neural network models using TensorFlow 2.x 在checklist的第一部分，首先明确了这是针对TensorFlow 2.x的认证...第一部分上面这些条目也主要是如何搭建模型，尤其是如何使用TensorFlow 2.x自己的组件，如tf.data去搭建模型的输入输出。...如何考 这也是一个很有意思一点，就是这次考试是用PyCharm安装一个考试的插件，连接远程的服务器进行考试，在连接成功那一刻开始，考试就会开始计时，在这个过程中可以任意提交模型/完成所有题目的答卷。...（code-server：web版的vs code） FAQ 国内考试需要护照，和“能上网”的PyCharm 考试只考TensorFlow 2.x，或者你可以粗暴理解为只考Keras相关也没问题 提交只提交
第二和第一版没有什么不同，它只是更新以涵盖最新工具和技术，即TensorFlow 2.x（资格考试所运用的技术）。...但是主要是要确保TensorFlow 2.x可以正常运行，我的计算机可以在相当长的时间内运行深度神经网络（我使用的MacBook Pro没有Nvidia GPU）。...最后，在考试前几天，我下载了PyCharm，并确保了我之前编写过的一些代码在本地环境下可以运行。 考试详细信息-实际考试期间会发生什么？...注册在这里之后，任何正在寻找熟练使用TensorFlow开发者的公司都可以根据你的认证类型，经验和地区来搜索到你。 最后，在未来几周内你将收到一封正式的TensorFlow开发者认证证书和徽章。...为自己设定一个日期，例如“我将于6月3日参加考试”，这让我别无选择，只能学习。 我可以使用免费资源吗？ 是的，当然可以。你可以通过阅读TensorFlow文档来学习所需的所有技能。
例如，TensorFlow 2.x中，Keras被确立为官方的高级API，使得模型的构建和训练更加简洁明了。 3....为此，TensorFlow 2.x提供了一个兼容模块`tf.compat.v1`，使得大部分TensorFlow 1.x的代码可以在TensorFlow 2.x中运行。...总的来说，TensorFlow 2.x在易用性、开发效率和运行效率方面都进行了显著的改进，同时保持了与TensorFlow 1.x的兼容性。这使得开发者可以更方便地进行深度学习相关的工作。...动态计算图：PyTorch使用动态计算图，这意味着在构建神经网络时可以使用常见的Python语句（如if、while、for-loop），从而使网络构建过程更加直观和易于调试。 2....print((a + b).numpy()) tensorflow基础数学计算 这里使用的时候例如下面是整数类型就都得是整数类型，不能出现浮点数什么的。
我使用的是树莓派4B和2019-06-20-raspbian-buster系统版本， 尝试安装3.5和3.7两个Python环境下的tensorflow。...【tensorflow使用示例】 这是在树莓派中安装好tensorflow并使用训练好的VGG19模型进行风格转换的一个程序，并生成损失值得3D图和曲线图。...换源方法 我是直接在windows中下载tensorflow安装包，然后放到树莓派中，可以通过GitHub下载，也可以通过piwheels下载官方安装包，可以比较下， 基本上没什么差别，不过piwheels...#进入对应的python python3 #在python3界面中输入以下代码 import tensorflow as tf hello = tf.constant('Hello!')...【注意】最好不要卸载系统系统自带的python3.7，因为有好多依赖会在卸载的时候一起卸载，到时候可能连系统也进不去了，在Ubuntu系统中是这样的，树莓派中我还没有试，不过python2.7应该可以卸载
所以这些科学家梦想着用刚刚出现的计算机来构造复杂的、用于类似于人类智慧的机器，这就是AI由来。 在随后的半个多世纪以来，AI就一直陪伴着人类，并在科学实验室中慢慢孵化。...1.2 什么是机器学习 机器学习是实现人工智能的一种方法，基本原理是使用算法来解析数据，并从中学习到规律，然后对真实世界中的事件做出决策和预测。也就是说，机器学习的核心有两个：算法和数据。...可能不了解其中原理的用户会感到奇怪，网上商城怎么知道我需要什么呢？而且推荐的商品大多是我们刚兴趣的。其实这是商城根据用户以往的购物和浏览记录，并使用一定的算法分析出来的。...在 1.x 版本上实现的项目，有些并不能直接运行在 2.x 版本上。而新开发的项目推荐使用 2.x 版本。这就需要解决 1.x 版本与 2.x 版本共存的问题。...pip uninstall tensorflow 如果成功完成前面的步骤，那么可以在tf1和tf2之间切换，会返现tf1中的tensorflow是1.x版本，而在tf2中是2.x版本。
此外TensorFlow的安装请使用如下命令： $ pip3 install tensorflow-gpu==2.0.0-alpha0 安装完成后，可以在Python的交互模式，来确认TensorFlow...使用2.0中的v1兼容包来沿用1.x代码 TensorFlow 2.0中提供了tensorflow.compat.v1代码包来兼容原有1.x的代码，可以做到几乎不加修改的运行。...，喜欢用代码来代替文档的程序员可以放心。...所以在本例中反而无法使用tf.keras.Model.fit（实际上一定要使用也是可以的，不过要自定义模型，工作量更不划算）。因此本例中仍然要自己编写训练循环。...程序中还可以考虑使用随机快速下降算法(SGD)，你可以把当前的Adam算法使用注释符屏蔽上，打开SGD算法的注释屏蔽来尝试一下。
可以使用以下代码来检查：pythonCopy codeimport tensorflow as tfprint(tf....在最新版本（TensorFlow 2.x）中，没有reset_default_graph()这个方法了，因为现在TensorFlow默认使用eager execution（即立即执行模式），不再需要手动重置默认图...在较旧版本的TensorFlow中，使用tf.reset_default_graph()来重置默认计算图是常见的操作。...然而，在较新的TensorFlow版本（TensorFlow 2.x）中，默认计算图的重置已经不再是必要的。...因此，tf.reset_default_graph()方法在TensorFlow 2.x中已经被删除。
最近，就需要在C++中打开、使用几个前期已经在Python的tensorflow库中训练好的神经网络模型。...而在C++中读取神经网络模型，首先是可以借助tensorflow库的C++ API来实现，但是这种方法非常复杂——完整的TensorFlow C++ API部署起来非常困难——需要系统盘至少40 G到50...而同时，基于OpenCV库，我们则可以在简单、快速地配置完其环境后，就基于1个函数对训练好的tensorflow库神经网络模型加以读取、使用。...说实话，这里的2行代码我也搞不太清楚具体详细含义是什么——但大体上，这些内容应该是tensorflow库1.X版本中的一些操作与名词（因为frozen graph格式的模型本来就是tensorflow库...接下来，在C++、Python等语言的OpenCV库中，我们都可以基于cv::dnn::readNetFromTensorflow()这个函数，来读取我们的神经网络模型了。
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 图片 - 问题描述 在我们使用TensorFlow进行深度学习训练时...但是我们都知道，TensorFlow训练时都是使用Tensor来存储变量的，并且网络输出的结果也是Tensor。...Numpy2Tensor 虽然TensorFlow网络在输入Numpy数据时会自动转换为Tensor来处理，但是我们自己也可以去显式的转换： data_tensor= tf.convert_to_tensor...（与1.x版本相同） 虽然TensorFlow网络在输入Numpy数据时会自动转换为Tensor来处理，但是我们自己也可以去显式的转换： data_tensor= tf.convert_to_tensor...基于深度学习的理论学习与应用开发技术分享，笔者会经常分享深度学习干货内容，大家在学习或者应用深度学习时，遇到什么问题也可以与我在上面交流知无不答。
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