该层创建了一个卷积核，该卷积核以 单个空间（或时间）维上的层输入进行卷积， 以生成输出张量。 如果 use_bias 为 True， 则会创建一个偏置向量并将其添加到输出中。 最后，如果 activation 不是 None，它也会应用于输出。
经过多次安装不同版本的tensorflow 和 keras ，发现问题依旧存在。而且在python环境下使用命令：
昨天，著名深度学习开源库 Keras 通过官方博客正式发布了全新版本：Keras 2。 根据官方介绍，此次更新的重点有两个： Keras 2 API 将作为 TensorFlow 框架的一部分直接向用户提供支持； Keras 2 API 经过了重新设计，将成为团队第一个长期支持（long-term-support）的 API。 Keras 表示：从 2015 年 3 月发布第一个版本以来，有数以百计的开发人员对 Keras 的开源代码做了完善和拓展，数以千计的热心用户在社区对 Keras 的发展做出了贡献
最近在使用Keras进行深度学习模型训练的过程中，遇到了一个错误：cannot import name 'BatchNormalization' from 'keras.layers.normalization'。经过一番调查和尝试，我找到了解决方法，现在和大家分享一下。
本文经AI新媒体量子位（公众号 ID: QbitAI）授权转载，未经允许不得二次转载
AI“脑补”能力一流，现在甚至已经能画出艺术品。热爱H漫的死宅们灵光一闪，AI是否也可以把马赛克阻挡的内容也画出来呢？
在使用深度学习框架进行模型训练时，有时候会遇到类似于"Unknown: Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN"的错误信息。这种错误通常与cuDNN库有关。本文将详细解释该错误的原因，并提供可能的解决方案。
在开篇之前，请允许我吐槽几段文字，发泄一下TF的不便之处。如果对这部分内容不敢兴趣请直接看正文内容。
不仅支持TensorFlow、PyTorch、Jax三大框架作为后端，还能在它们之间无缝切换，甚至混合使用。
在刚刚过去的一年里，从语言翻译到对皮肤癌的早期检测和对糖尿病患者失明的防护，TensorFlow 对研究人员，工程师，艺术家，学生和其他各界人士在各领域的进步都有所帮助。我们惊喜的看到，TensorFlow 被应用在超过6000个在线开源库中。 今天，在加州湾区山景城举办了第一届 TensorFlow 开发者峰会，在这次全球直播中，TensorFlow 1.0 版本正式发布。 更快：TensorFlow 1.0 令人难以置信的快！XLA 为它未来更多的性能改进奠定了基础，在如何调整现有模型来实现最大速度的
TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由Google开发，广泛用于深度学习和人工智能项目。本教程将带你逐步了解如何使用TensorFlow构建一个简单的神经网络，并训练它以进行基本的图像分类任务。在本教程中，我们将介绍TensorFlow的基本概念、构建神经网络的步骤以及如何进行模型训练和评估。
TensorFlow 被吐槽不好用，也不是一天两天了。TensorFlow 2.0 的发布似乎将这种「民怨」推上了高潮。
作为目前最普及的深度学习框架，TensorFlow 实不必多做介绍。 无论国内国外，有相当数量的程序员以 TensorFlow 入门深度学习开发，逐步走上职业机器学习工程师的道路。然而，TensorFlow 有一定的使用门槛。不管是编程范式，还是数学统计基础，都为非机器学习与数据科学背景的伙伴们带来一定的上手难度，更不要提处理不同任务时需面对的各类算法模型。 鉴于此，雷锋网将与跨国 IT 服务巨头 ThoughtWorks，联合举办线上培训课程“TensorFlow & 神经网络算法高级应用班”，将于 4
当我们在使用深度学习框架时，有时可能会遇到一些关于 CuDNN 库版本的警告或错误信息。其中一个常见的警告是 "Loaded runtime CuDNN library: 7102 (compatibility version 7100) but source was compiled with 7004"。在本篇文章中，我们将详细讲解这个警告的含义以及如何解决它。
TensorFlow 2.0 安装指南：https://www.tensorflow.org/install
导读： 自 2015 年开源以来，TensorFlow 凭借性能、易用、配套资源丰富，一举成为当今最炙手可热的 AI 框架之一，当前无数前沿技术、企业项目都基于它来开发。 然而最近几个月，TensorFlow 正在经历推出以来最大规模的变化。TensorFlow 2.0 已经推出 beta 版本，同 TensorFlow 1.x 版本相比，新版本带来了太多的改变，最大的问题在于不兼容很多 TensorFlow 1.x 版本的 API。这不禁让很多 TensorFlow 1.x 用户感到困惑和无从下手。一般来讲，他们大量的工作和成熟代码都是基于 TensorFlow 1.x 版本开发的。面对版本不能兼容的问题，该如何去做？ 本文将跟大家分享作者在处理 TensorFlow 适配和版本选择问题方面的经验，希望对你有所帮助。内容节选自 《深度学习之 TensorFlow 工程化项目实战》 一书。 文末有送书福利！
TensorFlow 是谷歌在 2015 年开源的一个通用高性能计算库。从一开始，TensorFlow 的主要目的就是为构建神经网络（NN）提供高性能 API。然而，借助于机器学习（ML）社区对它的兴趣以及时间上的优势，这个类库演变成了一个完整的 ML 生态系统。
谷歌力推的JAX在最近的基准测试中性能已经超过Pytorch和TensorFlow，7项指标排名第一。
最近在深入地学习keras，发现网上各种教程都是教你怎么训练模型的，很少有问题提到如何把训练好的模型部署为后端服务，为web及app提供服务。 于是，我决定把学习的过程完整的记录下来，帮大家更快地把深度学习的模型应用到实际场景中。 用到的技术： keras+tensorflow+flask 这个教程分为4篇。 第一篇 介绍开发环境--训练模型--保存至本地； 第二篇 介绍导入训练好的模型--识别任意的手写数字图片； 第三篇 介绍用Flask整合keras训练好的模型，并开发后端服务； 第四篇 介绍前端we
1. 如果在pycharm里无法使用git的话，先在VCS菜单里enable一下，就出现git了，然后再在git菜单里clone即可。
最近，我阅读了arXiv平台上的Jonathan Frankle，David J. Schwab和Ari S. Morcos撰写的论文“Training BatchNorm and Only BatchNorm: On the Expressive Power of Random Features in CNNs”。这个主意立刻引起了我的注意。到目前为止，我从未将批标准化（BN）层视为学习过程本身的一部分，仅是为了帮助深度网络实现优化和提高稳定性。经过几次实验，我发现我错了。在下文中，我将展示我复制的论文的结果以及从中学到的东西。
原文链接：https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/9769301.html
升级到tf 2.0后, 训练的模型想转成1.x版本的.pb模型, 但之前提供的通过ckpt转pb模型的方法都不可用(因为保存的ckpt不再有.meta)文件, 尝试了好久, 终于找到了一个方法可以迂回转到1.x版本的pb模型.
好多天没有更新原创文章了，国庆前的一段时间确实比较忙，整个九月在参加各种面试，另外还有公司的项目，还有自己的毕设，另外还需要准备参加一些活动和讲座，时间排的很紧，不过还在这些事情基本在国庆来临之际都暂告一段落了，所以国庆我也没打算再干太多事情，就准备在家休养生息。
文件结构及意义 VGG16_model：存放训练好的VGG16模型——vgg16_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5
在使用 TensorFlow 进行开发和训练深度学习模型时，有时候可能会遇到 ImportError: cannot import name 'pywrap_tensorflow' 这个错误。这个错误通常是由于 TensorFlow 版本不兼容或没有正确安装所引起的。本文将介绍如何解决这个错误。
1.ValueError: Input 0 is incompatible with layer conv1d_1: expected ndim=3, found ndim=4
AI 研习社消息，日前，谷歌发布 TensorFlow 1.5，TensorFlow 又一次迎来更新。 在此前的版本中，TensorFlow 迎来三大重大变化：Keras 位于 TensorFlow core 中，Dataset API 支持更多功能，引入效用函数 tf.estimator.train_and_evaluate 等等。而在这次的更新中，谷歌宣布 TensorFlow 将全面支持 Eager execution 动态图机制和 TensorFlow Lite，除此之外，还将支持 CUDA 9 和
网络层堆叠形成网络模型，网络模型由输入数据得到预测值。损失函数比较预测值与实际值，得到损失函数值：用来评估预测结果的好坏；优化方法用损失值来更新网络模型的权重系数。
Python有一些使用案例，R也是如此。使用它们的场景各不相同。 更常见的是环境以及客户或雇主的需求决定了Python和R之间的选择。许多事情在Python中都比较容易。 但R也在您的开发工具包中占有一席之地。
周日 2016年4月24日 由弗朗索瓦Chollet 在教程中。
这篇KDD’18的文章，没有按照常规的方法将所有的node嵌入到同一的空间，因为文章提出 node 因为连接的 edge 类型（type）不同，存在不兼容（incompatibility）的特性，所以最好能够根据不同的edge type来定义不同度量空间（metric space），保持同一个度量空间下，node的兼容性。
在使用TensorFlow进行深度学习任务时，你可能会在代码中遇到这样的错误消息："No module named '_pywrap_tensorflow_internal'"。这个错误提示表明你遗漏了TensorFlow内部的一个重要模块，导致无法加载所需的功能和库。
本人是机械专业在读硕士，在完成暑假实践的时候接触到了人脸识别，对这一实现很感兴趣，所以花了大概十天时间做出了自己的人脸识别。这篇文章应该是很详细的了所以帮你实现人脸识别应该没什么问题。
本文详细介绍如何开始深度学习，首先在Windows 10上配置适合它的环境。要安装的框架是Keras API，后端为TensorFlow的GPU版本。
从本专栏开始，作者正式研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。前一篇文章详细讲解了无监督学习Autoencoder的原理知识，然后用MNIST手写数字案例进行对比实验及聚类分析。这篇文章将开启Keras人工智能的学习，主要分享Keras环境搭建、入门基础及回归神经网络案例。基础性文章，希望对您有所帮助！
深度学习(Deep Learning)第一坑就是机器学习平台的选取和开发环境的安装，以下是重装两次系统后的安装经验。
王小新 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI TensorFlow 1.2.0今日正式发布。 主要功能和改进点： 在Windows系统下新增对Python 3.6的支持。 新增函数tf.layers.conv3d_transpose，用于时空反卷积操作。 新增函数tf.Session.make_callable()，降低了多次运行类似操作的计算开销。 新增基于ibverbs的RDMA支持（远程直接数据存取）（由雅虎的junshi15贡献）。 RNNCell现在为tf.layers.layer的子
经过5个月的公开Beta测试，深度学习框架Keras 3.0终于面向所有开发者推出。
今年三月，谷歌在TensorFlow 开发者大会上发布了TensorFlow 2.0 Alpha版。开发者们喜忧参半，可喜的是这次TensorFlow团队听去了开发者的反馈，新版本着重突出简单、强大、可拓展三大特点。
正好可以趁这段时间学习学习，于是我还是沉下心搞了一下技术研究，接下来就说说从年前宅到现在折腾的东西吧。
由于令人难以置信的多样化社区，TensorFlow 已经发展成为世界上最受欢迎和广泛采用的 ML 平台之一。这个社区包括：
在开发的时候，我有一个很大的项目，里面包含了 1000 个项目，但是我需要调试里面的一个库，如果直接修改这个库，会让 VisualStudio 重新编译 90 个项目，于是这样的调试的速度就太慢 本文告诉大家如何通过外部调试的方法，每次调试只需要编译这个库不需要编译其他的项目
2018 年 11 月，TensorFlow 迎来了它的 3 岁生日，我们回顾了几年来它增加的功能，进而对另一个重要里程碑 TensorFlow 2.0 感到兴奋 ！
TensorFlow 已经发展为世界上最受欢迎和被广泛采用的机器学习平台之一，我们衷心感谢一直以来支持我们的各界的开发者和他们的贡献：
原文链接：https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/9747019.html
2.3、空操作一般作为数据流的终点。在kettle的sample例子中经常使用，但是实际开发中很少使用。
作为最流行的深度学习框架，TensorFlow 已经成长为全球使用最广泛的机器学习平台。目前，TensorFlow 的开发者社区包括研究者、开发者和企业等。
本文经机器之心（微信公众号：almosthuman2014）授权转载，禁止二次转载
给你一个整数数组 nums 和一个整数 k 。你需要将这个数组划分到 k 个相同大小的子集中，使得同一个子集里面没有两个相同的元素。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
