这件事情已经有很多人尝试做了，但显然太浅了，DB公司则做的更深入些。 原理 要做深度学习，肯定不能离开TensorFlow, MXNet之类的。...当然，为了使得原先是Tensorflow/Keras的用户感觉爽，如果你使用Python API你也可以完全使用Keras/Tensorflow 的Style来完成代码的编写。...（你可以通过一些python的管理工具来完成版本的切换），然后进行编译： build/sbt assembly 编译的过程中会跑单元测试，在spark 2.2.0会报错，原因是udf函数不能包含“-”，...你可以直接点击右键运行，也可以通过spark-submit运行： ....如果你导入项目，想看python相关的源码，但是会提示找不到pyspark相关的库，你可以使用： pip install pyspark 这样代码提示的问题就被解决了。
这件事情已经有很多人尝试做了，但显然太浅了，DB公司则做的更深入些。 02 原 理 要做深度学习，肯定不能离开TensorFlow, MXNet之类的。...当然，为了使得原先是Tensorflow/Keras的用户感觉爽，如果你使用Python API你也可以完全使用Keras/Tensorflow 的Style来完成代码的编写。...（你可以通过一些python的管理工具来完成版本的切换），然后进行编译： build/sbt assembly 编译的过程中会跑单元测试，在spark 2.2.0会报错，原因是udf函数不能包含“-”，...你可以直接点击右键运行，也可以通过spark-submit运行： ....如果你导入项目，想看python相关的源码，但是会提示找不到pyspark相关的库，你可以使用： pip install pyspark》 这样代码提示的问题就被解决了。
如果你的 Python 程序程序有大量的 import，而且启动非常慢，那么你应该尝试懒导入，本文分享一种实现惰性导入的一种方法。...虽然 PEP0690[1] 已经提案让 Python 编译器（-L) 或者标准库加入这个功能，但目前的 Python 版本还未实现。...众所周知，Python 应用程序在执行用户的实际操作之前，会执行 import 操作，不同的模块可能来自不同的位置，某些模块的运行可能非常耗时，某些模块可能根本不会被用户调用，因此很多模块的导入纯粹是浪费时间...其实不必写代码实现，已经有项目实现了懒导入功能，那就是 TensorFlow，它的代码并没有任何三方库依赖，我把它放到这里，以后大家需要懒导入的时候直接把 LazyLoader[2] 类复制到自己的项目中去即可...其二 另一种方式是调用标准库 importlib 的方法： import importlib importlib.set_lazy_imports(True) 如果某些模块不能懒加载，需要排除，可以这样
如果需要 TensorFlow 的特定功能，或需要实现 Keras 不支持但 TensorFlow 支持的自定义功能，则调入 TensorFlow。...它不能通过 pip 来安装，但包含在 "Downloads"后的结果中。...需要注意的是，通常在这里我们会将模型序列化并导出我们的模型，以便可以在图像或视频处理脚本中使用它，但在这篇教程中我们不介绍这部分的内容。 如果你想要运行以上的脚本，请确认下载本文的源代码。...然后，打开一个终端并执行以下命令就可以用 Keras 实现一个神经网络： 在我的电脑 cpu 上运行每个训练 epoch 只需要 5 多分钟。...首先，打开 minivggnettf.py 文件，我们将实现 TensorFlow 版的 MiniVGGNet 模型，代码如下： 在这个 .py 文件中，请注意第 2 行我们需要导入所需的 tensorflow
一、介绍下我的环境： 1、win10 2、python3.5 3、pycharm3.6 二、安装 要在pycharm中安装cv2模块，但是没安装openCV前安装失败（安装模块方法：pycharm导入模块...-cp35-cp35m-win_amd64.whl 代表openCV 3.4.5版本，python3.5版本，windows 64位 由于后面要用到tensorflow，所以要安装py3.5或py3.6...如果没有安装numpy模块会报错： 解决方法：退出python命令行：exit()；执行pip install -U numpy 在测试一下： 成功 三、在pyCharm中使用openCV 1、打开...pycharm新建一个工程opencv_test——新建一个py文件test 可以看到import cv2有红线，此时需要在工程中导入cv2模块，若不能导入cv2则导入opencv-python...测试： 在项目下放入一张3.jpg的图片，在py文件中输入如下内容并运行，出图片则安装成功 import cv2 img = cv2.imread('3.jpg') cv2.imshow('imshow
带标签的狗狗数据集采用stanford dog datasets，请自行下载并解压，然后执行如下命令进行训练： python retrain.py --image_dir=....我们可以上阿里云申请一个免费的证书，虽然有效期只有一年，但商业用的证书比较贵，根据需要选择吧。需要注意的是，阿里云上申请证书很隐蔽，我也是尝试了好几个组合，那个免费证书的选项才出现。...因为我的主机就是托管在阿里云上，域名也是使用阿里云的DNS服务，所以申请完后，很快就审核通过，然后就可以下载证书。...证书下载时我选择证书for Nginx，下载下来就是两个文件：一个pem文件，一个key文件。...，可以不用 要验证服务器是否部署成功，可以使用简单的客户端程序测试一下： python test_client.py --image=.
第一步 -安装和配置Miniforge 我花了很多时间为数据科学需求配置我的M1 Mac。但是都不能完美的解决我的问题。直到我找到了这个。根据网速的不同，完全设置需要5到10分钟。...它是Mac上的一个包管理器，你可以在终端上执行以下命令来安装它: /bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew...只需下载该脚本并从终端运行它: python main.py 看看输出 看样子还不错!...让我们打开Activity Monitor来验证Python是否在本机运行: 如果你在“Kind”下看到“Apple”，这意味着程序是在M1芯片上本地运行的，而不是在Rosetta模拟器下。...最后总结 这样你就可以在M1机器上成功安装PyTorch了。 因为有了miniforge所以安装PyTorch比预期的要容易的多。当然它的运行速度比不上gpu，但这足以让你开始学习和试验。
一个Python源码文件（.py）除了可以被直接运行外，还可以作为模块（也就是库），被其他.py文件导入。...不管是直接运行还是被导入，.py文件的最顶层代码都会被运行（Python用缩进来区分代码层次），而当一个.py文件作为模块被导入时，我们可能不希望一部分代码被运行。...init__.py的内容都为： print(__name__) 当一个.py文件（模块）被其他.py文件（模块）导入时，我们在命令行执行 python -c "import a.b.c" 输出结果：...我们直接运行一个.py文件（模块） python a/b/c.py 输出结果： 由此我们可知：如果一个.py文件（模块）被直接运行时，则其没有包结构，其__name__值为__main__，即模块名为...实际上以模块方式运行时，Python先对run.py执行一遍 import，所以print(sys.path)被成功执行，然后Python才尝试运行run.py模块，但是在path变量中并没有run.py
但 Python 却要分开安装。我的 Python 3.5 代码不适用于 Python 3.7 安装版本，除非我特意将其导入 3.7。...Python 的话，最好用「python -v」列出所有路径，然后从列表中搜索每个目录和子目录中的每个文件。我有些朋友很喜欢 Python，但我看到他们想导入东西时，总得浏览标准模块。...类似地，有些 PHP 代码可能会定义全局变量，所以导入可以运行代码——但这种做法通常被认为很糟糕。相比之下，很多 Python 模块包含在导入期间运行的初始化函数。...我理解「py」表示 Python，但是它们就不能统一出现在前面或后面吗？ 一些常见库放弃了类似双关语的「Py」命名约定，包括 matplotlib、nose、Pillow和 SQLAlchemy。...如果我有一个名为「screencapture.py」的程序使用了「import screencapture」，那么它将导入自己而不是系统库。
当然这主要是由于深度学习领域的算法层出不穷，另一方面我个人猜测是由于Tensorflow代码在不断根据google的计算平台变化做出演进。...那么问题就来了，可能三个月前自己写的 Seq2Seq 的 tf 代码，在新版的 Tensorflow 中就已经不能运行，这就是因为版本变化带来的API变化导致。...新来的开发者通常愿意去采用最新稳定版的 TF 来开发算法，如果要使用他们开发的算法，那么势必需要在对应的 TF 版本中才能运行。...注意到，这里的进入 独立的Python环境的意思并不是一定要 cd 到上一步创建的Python独立环境所在文件夹处，几乎可以在任意位置启动环境。...但 ~/my_lib/py_env/py27_env/bin 文件夹中只存在和 Python 相关的命令，因此只有 Python 相关命令的执行会受该环境的影响 如何退出该独立的 Python 环境 deactivate
如果你喜欢，你可以把它移到更合适的地方，或者把它放在这里。 我最终为我的程序文件生成protoc目录，并放在那里。...一旦完成了所有这些，就可以开始下一个教程了，我们将介绍如何从这些数据创建所需的 TFRecord 文件。 另外，如果你想使用我的预制文件，你可以下载我的已标注的通心粉和奶酪。...如果这两个脚本中的任何一个都不适合你，请尝试拉取和我相同的提交。绝对要尝试他的最新版本。例如，在我写这个的时候，他刚刚更新了图像中的多个盒标签，这显然是一个非常有用的改进。...object_dection库： sudo python3 setup.py install 现在我们可以运行generate_tfrecord.py脚本。...如果出现内存错误，可以尝试减小批量以使模型适合你的 VRAM。
上图即为practical部分的教程，可以在github下载 官方推荐使用docker来进行这部分教程，但简单起见我们先用ipython notebook Install TensorFlow 安装教程就在...，如果不是，则应该使用类似这样的命令运行对应的pip： $ /home/cwh/anaconda2/bin/pip -V 使用sudo命令时最好也看一下版本 使用anaconda创建一个tensorflow...source deactivate ``` 注意如果安装的是gpu版本，还需要按照官网说明安装cuda和cudaCNN 安装成功后就可以在tensorflow的python环境下，执行import...Todo 我将官方教程的一个文件拆成了多个（以文件持久化为边界），然后在schedule.py里统一调用，在各个文件里可以执行各个部分的功能测试。...0.1%时，认为分类器的performance变化 但这样需要的数据往往偏多，所以可以尝试交叉验证（cross validation），交叉验证有个缺点是速度慢 觉得我的文章对您有帮助的话，就给个star
很可能再自己机器上跑通了，但放到用户的环境里，或者服务器上就出问题了。 那么可不可以在软件安装的时候把软件需要的环境一并复制过去呢？...第二行则由此镜像创建一个容器，并在容器里运行jupyter服务。 在你的浏览器上打开http://localhost:8888/，就可以在jupyter里导入TensorFlow包了。 ...通过在容器里执行bash命令后我们可以看到，TensorFlow官方提供的这个容器的环境已经安装了Python2和Python3，不过只有在python2上安装了TensorFlow的环境，如果你想在python3...# 向外部环境暴露80端口 EXPOSE 80 # 设置环境变量 ENV NAME World # 一旦容器开始运行，则运行app.py作为容器的主进程 CMD ["python", "app.py"...例如，在选择keras-tensorflow环境后，我将面临以下提示，询问我是否要使用Python 2.7或Python 3.5。 8. 启动工作区 现在是时候启动你的工作区了。
你可以输入run（或者它的简写r）来启动run()的调用。在终端上同样支持鼠标事件，你可以只点击屏幕左上角的带下划线的run来运行。...03 tfdbg CLI常用指令 在tfdbg>弹出界面尝试下列命令（参考代码tensorflow/python/debug/examples/debug_mnist.py） 在第一调用run()的时候...从追溯中可以看到，操作是在代码debug_mnist.py:105-106行创建的： diff=y_*tf.log(y) *tfdbg的功能使得追溯张亮和操作到Python源文件中每行变得容易。...如果你运行的进程是用Python写的，你可以使用tf.dbg.watch_graph方法，在调用Session.run()的时候，配置RunOption的原型。....* Q:为什么我不能再tfdbg命令行界面选择文本？ A:这是因为tfdbg命令行界面在终端中默认开启了鼠标事件。这个鼠标-任务模式重载了默认的控制台交互，其中包括文本选择。
我相信你已经照前文说的方法下载好了那些文件和数据。现在让我们打开 fashionnet.py 看一看： ? 我们先从 Keras 库导入模块并导入 TensorFlow 本身。...我训练这个模型使用的是 Python 3.5，所以如果你想用 Python 3.6 运行这个 classify.py 脚本来进行测试，你可能会遇到麻烦。...如果你在 lambda 层遇到了报错，我建议你 (a) 尝试 Python 3.5 或 (b) 在 Python 3.6 上训练然后分类。不需要修改代码。...让我们打开 train.py 继续深入： ? 我们首先导入该脚本必需的软件包。 然后我们解析我们的命令行参数： ? 我们很快就会看到如何运行训练脚本了。...注意：我没有把 include 代码包含进来，因为这样会显得很冗长，但你可以通过检查输出张量的名称来确定你的 TensorFlow + Keras 模型返回多个输出的顺序。
很可能再自己机器上跑通了，但放到用户的环境里，或者服务器上就出问题了。 那么可不可以在软件安装的时候把软件需要的环境一并复制过去呢？...第二行则由此镜像创建一个容器，并在容器里运行jupyter服务。 在你的浏览器上打开http://localhost:8888/，就可以在jupyter里导入TensorFlow包了。...的环境，如果你想在python3运行TensorFlow的话，可以自己手动在容器里进行你喜欢的环境配置。...# 向外部环境暴露80端口 EXPOSE 80 # 设置环境变量 ENV NAME World # 一旦容器开始运行，则运行app.py作为容器的主进程 CMD ["python", "app.py...例如，在选择keras-tensorflow环境后，我将面临以下提示，询问我是否要使用Python 2.7或Python 3.5。 8. 启动工作区 现在是时候启动你的工作区了。
所以对于大的正数或负数，我们可以得到一个有信心的「是」或「否」预测。 然而，如果 sum 接近 0，则该 sigmoid 函数给出的概率接近 50％，因为它对预测不能确信。...为了将数据分成训练集和测试集，我创建了一个名为 split_data.py 的 Python 脚本： ? 一步一步来讲，这个脚本是这样工作的： 导入 NumPy 和 pandas 包。...这个脚本叫做 train.py。为了节省空间，我不会在这里展示整个脚本，你可以在 GitHub 上看到它。 同样，我们首先导入我们需要的包。...因为我想使用 Python3.6 版本，因此路径应为 /usr/local/bin/python3。如果你选择默认选项，TensorFlow 将建立在 Python2.7 之上。 ?...如果你在 Python 脚本中尝试相同的样例，你将得到完全相同的答案。我们的任务终于完成了！ 注意：对于这个演示项目，我们使用的数据仅仅是从测试集中抽取出来。
，uff模块需要 2.2 安装 pycuda 如果要使用 Python 接口的 TensorRT，则需要安装 Pycuda pip install 'pycuda>=2017.1.1' 我在 ubuntu...的例子为例，描述 TensorRT 的使用流程，在 README.md 文件里也说得很明白了 3.1 安装依赖 需要安装好 numpy、Pillow、pycuda、tensorflow 等环境，如果都有可以跳过...3.2 生成pb文件 mkdir models python model.py 运行 model.py 后，会下载数据 mnist.npz，并开始训练，完成后在 models 文件夹下生成 lenet5.../dist-packages/uff/bin 文件夹下 我们在终端中进入 end_to_end_tensorflow_mnist，运行以下指令 python3.5 /usr/lib/python3.5/...3.4 运行文件 运行 sample.py 文件，得到如下输出，表明可完整的使用 TensorRT 4 使用自己的模型 前边 3 步相当于是环境的配置，当然还不够，我们需要的是可以转化并运行我们自己的模型
- 官方文档 经过这些研究，确定在微信小程序中使用TensorFlow是可行的，接下来，我准备将AIDog小程序改造一番，主要改造两点： 将训练模型的python脚本改造为使用TensorFlow 2.0...，但到了beta版本，API不会再有大的变化，其实是可以尝试一下的。...回过头去看以前的retrain.py脚本，写得相当复杂，当时我也是根据TensorFlow文档，在现有脚本上修改。这次使用TensorFlow 2.0进行改写，当然采用推荐的keras接口进行实现。...数据处理 对于图像预处理，在原来的retrain.py脚本中，处理得非常复杂，在tensorflow 2.0中，可以采用tf提供的解码和缩放函数： def preprocess_image(image)...对于本项目采用的Inception V3模型，属于那种大型深度学习模型，虽然不是训练全部的参数，但仅仅前向传递计算，就非常耗时，如果没有GTX 1080这种级别以上的显卡，不要轻易尝试。
都能创建tensorflow独立的编译环境，但就是多了一份包 3、Source: 能够适应不同的python版本（比如编译一个3.5版的），但源码编译可能有许多坑 4、ubuntu安装时，需要注意自己的...ubuntu安装tensorflow流程： 1、安装anaconda2 2、确定自己终端的pip和python版本 $ pip -V && python -V 确认使用的是否都来自anaconda，如果不是...Todo 我将官方教程的一个文件拆成了多个（以文件持久化为边界），然后在schedule.py（https://github.com/ahangchen/GDLnotes/blob/master/src.../assign_1/schedule.py） 里统一调用，在各个文件里可以执行各个部分的功能测试。...0.1%时，认为分类器的performance变化 4、但这样需要的数据往往偏多，所以可以尝试交叉验证（cross validation），交叉验证有个缺点是速度慢 Github地址：https://github.com
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