文章目录[隐藏] 安装（Windows） 安装CUDA和cuDNN 安装Anaconda 安装Tensorflow 验证安装 安装（Linux） 简介 图 张量 开始 从张量开始 数据流图 会话...说实在的，第二篇的原稿我其实在第一篇之后一星期就写出来了，但是后来因为原稿遗失与学业繁忙就一直拖了下来。历经一年，我对机器学习与这系列教程又有了些新的思考，所以我决定做出些许调整。...不知各位有没有发现，讲了那么久的数据流图，然而我们的代码中似乎都没有出现一个明确的数据流图声明。...其实，虽然我们没有直接传入，但是在创建会话的过程中，默认的数据流图已经被隐式传入了。而op_g_mul并不在默认图中，所以就抛出了错误。我们可以在创建会话时显式的指定图来解决这个问题。...c = tf.placeholder_with_default(2, shape=None, name="c") 那么，当我们的feed_dict中没有给c指定值时，它的值就会是默认值2了。
当我们开始训练该分类器时，初始预测将对半分，因为分类器还没有学到任何东西，并且对结果没有信心。但是我们训练越多，概率越趋于 1 和 0，分类器变得越明确。...这就是 TensorFlow 名称中的「流（flow）」部分。但什么是「张量（tensor）呢？ 流经图的所有数据都是以张量的形式存在的。张量只是一个 n 维数组的一个很酷的名字。...你的 Mac 可能已经安装了一个 Python 版本，但它可能是一个旧版本。我在本教程中使用了 Python 3.6，所以最好你也安装它。...你还可以从源代码编译 TensorFlow，当我们构建适用于 iOS 的 TensorFlow 时，我们会在稍后做一些这样的事。 让我们进行一个快速测试，以确保一切安装正确。...当我们开始训练时，对于所有的样本，预测 y_pred 将为 0.5（即 50％的概率是男性），因为分类器不知道正确的答案应该是什么。因此，以 -ln(0.5) 计算的初始损失为 0.693146。
，是否符合整个底层流程，通过一个工作流实现多节点插件的配合工作是比较复杂的，而ComfyUI不近支持GPU还支持CPU，大大降低了使用门槛，在显存占用方面明显低于webui，实际测试中，出图分辨率在2160...*1260 下跑视频22S仍然不会爆显存，都在说比webui有更好的内存管理功能，但是我没有找到理论知识点证明这一点。...命令行选项：使其在vram小于3GB vram的GPU上运行（在具有低vram的GPU上自动启用）--lowvram 即使您没有具有以下功能的 GPU，也可以正常工作 可以加载 ckpt、安全张量和扩散器模型...独立的VAE和CLIP型号。 Embeddings/Textual inversion 从生成的 PNG 文件加载完整的工作流。 将工作流保存/加载为 JSON 文件。...当我们想要构建一副脑海中的画面，我们先构思画面来书写提示词，下面我们会专门介绍关于提示词部分的书写，然后由模型解析文本，反推汉字或者文本到Clip学习，接着由U-Net端到端的生成图片，然后由VAE来上色
你可以使用 TensorFlow 库进行数值计算，这本身似乎并没有什么特别的，但这些计算是使用数据流图完成的。...在这些图中，节点表示数学运算，而边则表示数据——通常是多维的数组或张量，在这些边之间传递。 看到了吧？TensorFlow 的名字就源自神经网络在多维数组或张量上执行的这种运算！它本质上就是张量的流。...这就是目前你需要了解的关于张量的所有内容，但在接下来的章节中，我们还会更加深入！ 这份 TensorFlow 入门教程将会以一种交互式的方式为你呈现如何进行深度学习： 首先你将了解张量。...对于这个教程，我们的重点是第二个选项：这将有助于你通过 TensorFlow 上手深度学习。但在你深入之前，先让我们尝试一些轻量级的，之后再进入重量级挑战。...当然，因为我是比利时人，所以用了比利时的交通标志数据。这里给出了一些有趣的轶事： 比利时交通标志通常为荷兰语和法语。了解这一点当然不错，但对于你要操作的数据集，这并不重要！
在参考了众多的教程后，再加上我使用tensorflow的一些经验，于是我希望写一篇文章来可以真正的从0开始，让更多的人感受到机器学习的乐趣。...Tensor（张量）意味着N维数组，Flow（流）意味着基于数据流图的计算，TensorFlow为张量从图象的一端流动到另一端计算过程。...update 3 64 bit.就能解决这个问题. ——————————————————————— 当我们安装后，让我们尝试下是否安装成功， 首先在Python编辑器中输入： import...tensorflow 然后运行一下发现是否安装正确 如果在日后你需要升级版本，我建议的方式是， 先将先在你的terminal删除原有的版本， 然后重新进行安装教程。...apt-get install build-essential 开始时，用正常的GUI登录，没有log循环问题。
如果我以后有时间，我会尽力把这篇文章变成一个自主制造小车的辅导教程。 在我们开始介绍之前，你可以看看这辆小车在行驶中的小视频。...卷积神经网络（细胞神经网络）是他们的工作方式很奇怪。 这是不可能的究竟是如何或为何CNN的工作知道的。 基本上，我们给张量流框架和两个数字。...给它成千上万的例子（帧）后它可以尝试概括的模型。 由于计算能力的量需要花费很长的时间来培养一个很好的模式。 由于它具有进行计算的种类，张量流运行在专用GPU快得多。...蓝线是模型认为它应该做的，绿线是当我转向它是我实际做。 注意，这个数据不包括在训练集，这是为了确保该模型适用于其它数据。 只要它经过训练，这套模式就可以被拿来用了。...基本上，发生的事情是我们从摄像头收集只是一个框架。 然后，我们把它传递给张量流，并要求它通过模型来运行它。 该模型然后吐出它认为我们两个值应该是一个转向，一个用于油门。
取而代之的是，当我们遍历样本列表时，我们将希望它是张量类型，以牺牲一些速度来节省内存。在以下各节中，我将解释它的用处。 ?...通常来说，DataLoader尝试将一批一维张量堆叠为二维张量，将一批二维张量堆叠为三维张量，依此类推。...注意，我们不需要在samples列表中预先准备张量，而是仅在调用__getitem__函数（即DataLoader加载数据流时）时形成张量。...您可能已经看到过这种情况，但现实是，文本数据的不同样本之间很少有相同的长度。结果，DataLoader尝试批量处理多个不同长度的名称张量，这在张量格式中是不可能的，因为在NumPy数组中也是如此。...而且，如果您现在尝试加载此数据集，您应该获得跟您当初所期望的数据：正确的批(batch)大小格式的张量。下图显示了批大小为2的张量，但请注意有三个张量： ?
其中也给出了一个定义： 张量是对矢量和矩阵向潜在的更高维度的泛化，TensorFlow 在内部将张量表示为基本数据类型的n维数组。 不知道你们看完这句话有啥感受，反正我当时就看不懂，啥是”张量“？。...于是，我就跑去知乎里边用关键字搜了一下：”张量是什么“。果真给我搜到了相关的问题：《怎么通俗地理解张量?》...殊不知，大多数答主都在回答在物理和数学中张量的定义，随后贴出了一堆我看不懂的公式。其中，也看到了一种相对通俗易懂的定义： 一个量, 在不同的参考系下按照某种特定的法则进行变换, 就是张量....目前为止我们有两个结论： TensorFlow使用Tensor来表示数据 TensorFlow 在内部将张量表示为基本数据类型的n维数组 我再翻译一下上面的两句话：在TensorFlow所有的数据都是一个...如果我们要打印上面数组的形状时，我们可以得到这样的结果：shape = (3,4)。
本文的主要目的是为TensorFlow提供一个对初学者友好的介绍，我假设您已经知道一些python知识。 TensorFlow的核心组件是通过边遍历所有节点的计算图和张量。我们来逐个简单介绍一下。...如果我选择另一个形式的张量（1000x3x3），我可以称之为一个向量或一组1000个3x3的矩阵。在这里我们将（1000x3x3）称为张量的形状或尺寸。张量可以是常数也可以是变量。...当我们正向遍历时，遇到的顶点总是成为下一个顶点的依赖关系，例如没有a和b就无法获得c，同样的，如果不解决c和d则无法获得e。 同级节点的操作彼此独立，这是计算图的重要属性之一。...当我们按照图中所示的方式构造一个图时，很自然的是，在同一级中的节点，例如c和d，彼此独立，这意味着没有必要在计算d之前计算c。 因此它们可以并行执行。...假设一个形状为（1000,440,440,3）的张量，其包含的值的数量为1000 440 440 * 3。如果数据类型是32位，那么占用的空间是这个巨大数字的32倍，从而增加了流的延迟。
TensorFlow是一个使用数据流图进行数值计算的开源软件库。数据流图中的节点表示数学运算，而图中的边表示在它们之间交流的多维数据阵列（张量）。 什么是张量？...在TensorFlow的内部，张量被表示为基本数据类型的n维数组。 我们需要使用张量的原因是因为 NumPy（在Python里进行科学计算的基础软件包）缺乏创建张量的能力。...我们可以将张量与NumPy之间互相转换。 由于其构造早已明确的被定义为数组/矩阵，所以这是完全可能的。...作为深度学习工作室的一个小教程，我们来研究一下经典的MNIST数据集。 MNIST是一个简单的计算机视觉数据集。...它也将帮助您监控您的整个训练过程，并为您创建一个损失和准确率的图： 上面的gif小图就是训练过程 您可以在"结果"选项卡中查看到您所有的训练结果 最后，您得到了一个训练好的神经网络模型，它参考了测试集和验证集
当使用TensorFlow为后端时： TensorFlow 【Tips】“后端”翻译自backend，指的是Keras依赖于完成底层的张量运算的软件包。...【@Bigmoyan】 安装Keras时，请cd到Keras的文件夹中，并运行下面的安装命令： sudo python setup.py install 你也可以使用PyPI来安装Keras sudo...建立好的计算图需要编译已确定其内部细节，然而，此时的计算图还是一个“空壳子”，里面没有任何实际的数据，只有当你把需要运算的输入放进去后，才能在整个模型中形成数据流，从而形成输出值。...当我们把一些数有序的排列起来，就形成了1阶张量，也就是一个向量 如果我们继续把一组向量有序的排列起来，就形成了2阶张量，也就是一个矩阵 把矩阵摞起来，就是3阶张量，我们可以称为一个立方体，具有3个颜色通道的彩色图片就是一个这样的立方体...譬如一个矩阵[[1,2],[3,4]]，是一个2阶张量，有两个维度或轴，沿着第0个轴（为了与python的计数方式一致，本文档维度和轴从0算起）你看到的是[1,2]，[3,4]两个向量，沿着第1个轴你看到的是
实际上，张量和NumPy数组通常可以共享相同的底层内存，消除了复制数据的需要。张量还经过优化，用于自动微分。 这里B站上有课程，可以自行搜索，这里我不再推荐了。...为了防止在听课疲劳，我在在一边听课学习张量，一边按照步骤实现yolo v5，网上关于深度学习的教程是真的太多了，每个人都有自己的看法和理解，这里我仅仅记录我的操作步骤，具体理论等待我学习完张量后再回头学习...，可以尝试安装官网教程： https://docs.ultralytics.com/yolov5/quickstart_tutorial/ 我的PC是安装了Anaconda并且安装了pycharm,首先下载...版本不对 然后我根据网上的资料说是pytorch的版太高了，继续卸载重新安装，这次因为我在anaconda设置我的环境变量的时候总是安装到C盘，所以根据这篇博客将我的环境设置到D盘，防止后期C盘爆了：...以上是我的个人入门笔记，在无人指点，没有引导者的条件下，自行摸索学习，计划就是在以yolo为实例的前提下，将深度学习基础理论一边学习一边搞明白yolo源码。
示例：预测房价，预测用户愿意支出的金额等 无监督学习：输入数据没有标记，尝试在数据中查找“隐藏的”结构。...这些模型通常有效： 分类：逻辑回归，感知器算法，AdaBoost，SVM（线性内核为大量数据，RBF为小数据），随机森林 回归：线性回归，随机森林 尝试几个不同的模型 基于模型在数据集上的性能选择模型...我也对 Pytorch 和 minPy 挺感兴趣，特别是我觉得 numpy 很好，有助于加快我的迭代速度。 用户 miketout： 对我来说，在 Ubuntu 上安装和使用最简单的是 Neon。...Neon 有一些非常好的示例，涵盖了最新的一些研究的实现。在尝试 Neon 之前，我安装过 Theano，Tensoflow 和 Keras / Tensorflow，但几乎没有使用过。...我认为不考虑设置的话，在易用性上 Keras 和 Neon 差不多。 当我开始考虑为大规模分布式训练写一点东西，我在打造自己的解决方案之前再次查看，并开始设置 mxnet。
别怕，这里有份系统教程，可以将0基础的你直接送到图深度学习。还会定期更新哦。 本教程是一个系列免费教程，争取每月更新2到4篇。 主要是基于图深度学习的入门内容。...2 底层张量流的运行机制 TensorFlow的命名来源于本身的运行原理。Tensor（张量）意味着N维数组，Flow（流）意味着基于数据流图的计算。...使用torch.zeros生成指定形状，值为0的张量数组。 使用torch.ones_like生成指定形状，值为1的张量数组。 使用torch.zeros_like生成指定形状，值为0的张量数组。...使用DGLGraph对象的local_var方法，可以看到其图中的结构。...NetWorkx库的安装和使用 因为NetWorkx库默认会集成到anaconda软件中，所以如果已经安装了Anaconda则可以直接使用NetWorkx库。
我完全不同意这种观点！ 当然，对于运行程序的计算机而言，代码没有缩进或者变量命名比较模糊可能无伤大雅。但对人类则不然。学术论文不是一种发现方式，而是交流方式。 以另一个复杂的理论——量子场论为例。...我第一次看到 LSTM 的公式时就可以解出来，但我不知道它们是什么意思。 我所说的「理解」不是指精神上的启蒙，而是建立一个我们能够使用的心理模型（用于解释、简化、修改和预测 what-if 情景等）。...当我在进行数据探索时，我一般会用好看的配色方案，以使读者获得更好的阅读体验。我的主要观点是将可视化图像转变为更高效的沟通手段。 所以，更好看就意味更好吗？不一定。...我发现这张图非常清楚——我们可以看到张量的形状、卷积操作以及池化操作。因为原始的 U-Net 架构不是很复杂，因此我们可以不看它的层级结构。 当我们想用更复杂的构造块创建清晰的图的话会稍微复杂一点。...然而在我看来，Keras 的默认可视化选项（使用 GraphViz）并非一流： 图源：https://keras.io/visualization/ 我认为它不仅隐藏了重要的细节，还提供了冗余的数据
在此之前，一个好的第一步是使用以下命令将pip更新为最新版本： pip install --upgrade pip 现在我们将通过运行如下命令安装TensorFlow： pip install tensorflow...在写这篇文章的时候，它安装的是TensorFlow 1.1.0。 数据流图 在TensorFlow中，使用数据流图来描述计算。...数学与张量流 张量是TensorFlow中的基本数据结构，它们表示数据流图中的连接边。 张量只是标识一个多维数组或列表。张量结构可以用三个参数来标识：等级，形状和类型。 等级：标识张量的维数。...如果函数的极小值数目有限且尝试次数非常多，那么很有可能在某一时刻发现全局最小值。有关这种技术的更多细节，我们将在介绍部分提到的文章中留下。...结论 从这个TensorFlow教程中可以看到，TensorFlow是一个功能强大的框架，它使数学表达式和多维数组的工作变得轻而易举，这在机器学习中是非常必要的。它还抽象了执行数据图和缩放的复杂性。
张量听起来像是一个数学词，的确是，但是作为一名程序员，您已经看到了多维数组，因此您实际上已经在使用张量，我将向您展示其等效性。 之后，我们将图像转换为张量。...现在，让我们看一下带有 NumPy 格式选项的快速设置。 当我们打印出数组时，我们将图像作为数组的数组循环遍历，然后打印出数据。...好吧，我们经常将这种数据类型用于源数据，特别是对于像前一个图像一样的黑白图像。 当我们将其转换为实际的机器学习格式时，我们将使用浮点数。 将图像转换为张量 在上一节中，我们了解了张量是什么。...好吧，真正的原因是机器学习从根本上讲是一个数学优化问题，当我们使用浮点数时，计算机正在尝试优化一系列数学关系以找到可以预测输出的学习函数。...因此，作为我们可以用来理解softmax的示例，让我们看一下我们的值数组。 我们可以看到有三个值。 假设神经网络输出为1，2和5。 我们正在尝试将它们分为红色，绿色和蓝色类别。
尽管大多数教程和在线教程使用TensofFlow，但我的大部分经验都是使用PyTorch。在这里，我想分享在生产中使用PyTorch最常见的5个错误。考虑过使用CPU吗？使用多线程？...如果你看一下torch的接口，有很多可选项，特别是在优化方面。eval模式、detach和no_grad的方法造成了很多混乱。让我来解释一下它们是如何工作的。...NVIDIA在优化方面为你提供了很多神奇的功能，你可以从中受益。 请注意你的数据必须在GPU上，模型输入大小不应该改变。数据的形状的变化越多，可以做的优化就越少。...如果你还记得大部分NN是如何用所谓的张量训练的。张量在数学上是一个n维数组或多线性几何向量。你能做的就是把输入(如果你有足够的时间的话)分组成张量或者矩阵，然后把它输入到你的模型中。...这是一个显而易见的解决方案，但是很少有人真正使用它，因为大多数时候对象都是一个一个地处理的，而且在流程上设置这样的流可能有点困难。别担心，你会成功的！
示例：预测房价，预测用户愿意支出的金额等 ? 无监督学习：输入数据没有标记，尝试在数据中查找“隐藏的”结构。...TensorFlow 开源计算引擎，专为神经网络设计，同时也可兼容其他非神经网络训练 将你需要做的计算表示为数据流图（包括节点、边和张量） 非常灵活：使用预定义的、构建神经网络常用的组件；可以根据特定的计算需求写你自己所需的图...我也对 Pytorch 和 minPy 挺感兴趣，特别是我觉得 numpy 很好，有助于加快我的迭代速度。 用户 miketout： 对我来说，在 Ubuntu 上安装和使用最简单的是 Neon。...Neon 有一些非常好的示例，涵盖了最新的一些研究的实现。在尝试 Neon 之前，我安装过 Theano，Tensoflow 和 Keras / Tensorflow，但几乎没有使用过。...我认为不考虑设置的话，在易用性上 Keras 和 Neon 差不多。 当我开始考虑为大规模分布式训练写一点东西，我在打造自己的解决方案之前再次查看，并开始设置 mxnet。
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