一、安装错误 · ?...使用tf.test.is_gpu_available() 发现是false 这个地方就需要你去看一下错误内容 错误内容要仔细看，笔者显示这个错误的时候并没有标红，需要自己去阅读里面的error 我的错误内容是...但是随着日期推迟，TensorFlow会更新，对应的cuda和cudnn版本需要改变。...首先需要查看https://developer.nvidia.com/cuda-gpus 看一下自己的显卡是否支持CUDA 但是值得注意的是 这个网址列的不全，笔者的显卡没有在表单里面。...总结 到此这篇关于TensorFlow2.1.0安装过程中setuptools、wrapt等相关错误指南的文章就介绍到这了,更多相关TensorFlow 安装setuptools、wrapt错误内容请搜索
但张量在tensorflow中的实现并不是直接采用数组的形式，它只是对Tensorflow中运算结果的引用。在张量中并没有真正保存数字，它保存的是如何得到这些数字的计算过程。...张量的第二个属性是张量的维度(shape)。这个属性描述了一个张量的维度信息。比如上面样例中shape=(2,)说明了张量result是一个一维数组，这个数组的长度为2。...张量的第三个属性是类型(type)，每一个张量会有一个唯一的类型。tensorflow会对参与运算的所有张量进行类型的检查，当发现类型不匹配时会报错。...比如运行一下程序时就会得到类型不匹配的错误：import tensorflow as tfa = tf.constant([1, 2], name = "a")b = tf.comstant([2.0,...前文介绍过tensorflow会自动生成一个默认的计算图，如果没有特殊指定，运算会自动加入这个计算图中。
文章内容：TensorFlow 变量 变量 变量（Variable）是 TensorFlow 中程序处理的共享持久状态的最佳方法。...默认情况下，每个变量会被存放在 tf.GraphKeys.GLOBAL_VARIABLES 和 tf.GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES 这两个集合中。...print("%s: \n%s\n" % (tf.GraphKeys.GLOBAL_VARIABLES, tf.get_collection(tf.GraphKeys.GLOBAL_VARIABLES)...)) print("%s: \n%s\n" % (tf.GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES, tf.get_collection(tf.GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES...如果只想初始化某个变量，可以调用变量的 .initializer属性。
在TensorFlow中，最常用的可视化方法有三种途径，分别为TensorFlow与OpenCv的混合编程、利用Matpltlib进行可视化、利用TensorFlow自带的可视化工具TensorBoard...tensor, collections=None, family=None) 函数说明： [1]输出一个含有标量值的Summary protocol buffer，这是一种能够被tensorboard模块解析的...缺省为[GraphKeys.SUMMARIES] family:可选项；设置时用作求和标签名称的前缀，这影响着TensorBoard所显示的标签名。...如果没有特殊要求，一般用这一句就可一显示训练时的各种信息了。...tf.summaries.merge_all(key=_ops.GraphKeys.SUMMARIES, scope=None) 函数说明： [1]将之前定义的所有summary整合在一起 [2]和
tensorflow collection tensorflow的collection提供一个全局的存储机制，不会受到变量名生存空间的影响。一处保存，到处可取。...这种情况下 #tf.get_collection("haha")获得的是 [[a,b]], 并不是[a,b] tf.add_to_collection(name, value) #这个和上面函数功能上没有区别...For example, the GraphKeys class contains many standard names for collections. scope: (Optional.)...思考 tf自己也维护一些collection，就像我们定义的所有summary op都会保存在name=tf.GraphKeys.SUMMARIES。...这样，tf.get_collection(tf.GraphKeys.SUMMARIES)就会返回所有定义的summary op 参考资料 https://www.tensorflow.org/api_docs
By 超神经 导读：2019 年 11 月末，TensorFlow 的官方 GitHub 账号发布了 TensorFlow 2.1.0-rc 版本，现在，官方最新发布了 TensorFlow 2.1.0...除此之外，TensorFlow 2.1.0 还带来了很多重大更新与改进，了解一下。 关键词：TensorFlow 2.1.0 正式版 TensorFlow 2.1.0 正式版本发布啦！...昨日，TensorFlow 官方 GitHub 账号中，发布了 TensorFlow 2.1.0 正式版本。 ?...换句话说，如果它们在 session.run() 被用作 feed_dictto 的参数的键，则会引发错误。同样，由于某些断言操作没有放入图中，因此图结构也会发生变化。...除了以上重要更新外，TensorFlow 2.1.0 还进行了多项错误修复与更改，具体可在发行说明中查看（https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases
tf.keras.layers.BatchNormalization 2. tf.layers.batch_normalization 3. tf.nn.batch_normalization tf.keras模块成为...在TensorFlow中，批量标准化可以使用tf.keras.layers作为附加层实现。 包含tf.GraphKeys.UPDATE_OPS的第二个代码块很重要。...虽然批量标准化在tf.nn模块中也可用，但它需要额外的记录，因为均值和方差是函数的必需参数。 因此，用户必须在批次级别和训练集级别上手动计算均值和方差。...MNIST是一个易于分析的数据集，不需要很多层就可以实现较低的分类错误。 但是，我们仍然可以构建深度网络并观察批量标准化如何实现收敛。 我们使用tf.estimator API构建自定义估算器。...如果没有批量标准化，达到90％准确度所需的训练迭代次数会随着层数的增加而增加，这可能是由于梯度消失造成的。 同样，如下所示，对于具有7个隐藏层的全连接的网络，没有批量标准化的收敛时间较慢 ?
在tensorflow的学习中，想使用tensorflow-gpu版的学习，充分利用计算机。但是跟网上很多博主的方法安装gpu，cuda是安装成功了，但是却一直报以下一个错误。...python3.6\lib\imp.py", line 343, in load_dynamic return _load(spec) ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块...asking for help 在找了很多方法后，终于找到了原因所在，原来是win10中环境配置的原因，win10中，不仅要添加环境变量path的值，还需要在PATHEXT中添加.DLL否则系统就无法加载指定的模块...---- 我遇到这个问题是安装hanlp，安装hanlp的时候是自动安装的2.0.0a10这个版本的，而2.0.0a10这个版本requirement tensorflow==2.1.0rc2，但实际不用去对应...，我就是版本对应了才报错的，最后安装的tensorflow==2.0.0，问题解决了 ERROR: hanlp 2.0.0a10 has requirement tensorflow==2.1.0rc2
trainable：如果为True，还将变量添加到图形集合GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES（参见tf.Variable）。...默认为[GraphKeys.GLOBAL_VARIABLES]（参见tf.Variable）。 caching_device：可选的设备字符串或函数，描述变量应被缓存以供读取的位置。...(name="w_1",initializer=1) w_2 = tf.get_variable(name="w_1",initializer=2) #错误信息 #ValueError: Variable...name="w2") print(w1 is w1_p, w2 is w2_p) #输出 #True False 由于tf.Variable() 每次都在创建新对象，所有reuse=True 和它并没有什么关系...对于get_variable()，来说，如果已经创建的变量对象，就把那个对象返回，如果没有创建变量对象的话，就创建一个新的。
踩了很多的坑，尤其是使用tf的slim模块的时候，其中batchnorm的问题困挠了我很久，问题表现如下： 训练结果很好，测试的时候is−trainingis−trainingis-training设置成...false测试结果很差，设置成true测试结果恢复正常 训练结果很好，但是测试的结果要差上不少 但是tensorflow官方提供的常见的网络代码以及与训练模型都是基于slim模块建立的，使用者可以直接fine-tune...解决方案 ---- tensorflow的slim地址，资源如下： ?...问题的原因是在测试的时候没有利用到moving mean 和moving variance，解决方案就是更新train op的时候同时更新batchnorm的op，即是在代码中做如下更改： update_ops...with slim.arg_scope([slim.max_pool2d], padding='SAME') as arg_sc: return arg_sc 声明，在这里我没有使用
中，最常用的可视化方法有三种途径，分别为TensorFlow与OpenCv的混合编程、利用Matpltlib进行可视化、利用TensorFlow自带的可视化工具TensorBoard进行可视化。...但是，TensorFlow中最重要的可视化方法是通过TensorBoard、tf.summary和tf.summary.FileWriter这三个模块相互合作来完成的。...当Op运行时，如果要合并的摘要中的多个值使用相同的标记，那么它将报告InvalidArgument错误。参数：inputs: 包含序列化摘要协议缓冲区的字符串张量对象列表。...默认为GraphKeys.SUMMARIES。scope: 使用re.match筛选摘要操作的可选作用域。返回值：如果没有收集摘要，则返回None。...如果没有设置此值，则使用节点名。返回值：字符串类型的标量张量。序列化的摘要协议缓冲区。10、tf.summary.text()函数总结了文本数据。
tf.trainable_variables(scope=None)当传递trainable=True时，Variable()构造函数自动向graph collection GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES...如果提供，则筛选结果列表，使其只包含名称属性与使用re.match的范围相匹配的项。如果提供范围，则永远不会返回没有name属性的项。选择re.match意味着没有特殊令牌的范围将通过前缀过滤。...原链接：https://tensorflow.google.cn/api_docs/python/tf/trainable_variables?hl=en
在疫情飘摇的2020年初，TensorFlow发布了2.1.0版本，本Python小白在安装过程中遇坑无数，幸得多年练就的百度功力终于解决，特记录下来以免后人跳坑。...TensorFlow2.1.0版本将是最后一个支持Python 2的版本，但Python3.8还不支持，因此请自行从官网下载安装Python 3.6或3.7（我安装的是3.6）。...顺便吐槽一下NVIDIA账号什么都没有，还非要密码包含大小写加符号，我三次输入错误后账号被锁，想通过contact us解锁却发现给客服发邮件需要先登录 _< 4....检验TensorFlow是否安装成功 在虚拟环境中，运行import tensorflow，如果没有报错，恭喜你，你成功了一大半了！...现在你可以在cell里输入import tensorflow并运行一下，如果没有报错，那么恭喜你终于成功的搭建好了编程环境，可以开始编写TensorFlow代码了！ ?
一个虚拟环境允许你在一台电脑上拥有多个不同且互相隔离的 Python 环境，并且急于每个项目，安装模块的指定版本，而不用担心它会影响到其他的项目。...一、 在 CentOS 上安装 TensorFlow 与其他 Linux 发行版不一样，Python 在默认的 CentOS 8 上没有安装。...从 Python 3.6 开始，创建一个虚拟环境的推荐方式就是使用 venv模块。 切换到一个目录，该目录是你用来存储你的 TensorFlow 项目的地方。...__version__)' 就在写这篇文章的时候，TensorFlow最新稳定版本是 2.1.0: 2.1.0 你的TensorFlow版本可能与展示的不一样。...你也可以从 Github 克隆 TensorFlow Models 或者 TensorFlow-Examples 并且浏览和测试 TensorFlow 示例。
import tensorflow as tf a = tf.constant([1.0, 2.0], name="a") # 通过 a.graph 可以获取张量 a 所属的计算图，由于没有手动指定，所以它应该与默认的计算图是一个...TensorFlow 也自动管理了一些常用的集合。...tf.GraphKeys.GLOBAL_VARIABLES # 所有变量 tf.GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES # 可学习（训练）的变量（一般指神经网络中的参数） tf.GraphKeys.SAVEABLE_OBJECTS...# 日志生成相关的张量，常用于 TensorFlow 计算可视化 tf.GraphKeys.MOVING_AVERAGE_VARIABLES # 所有计算了滑动平均值的变量 'moving_average_variables...将其设置为True以启用“软”设备布局算法，当运算无法在GPU（比如：没有GPU资源、运算输入包含了对CPU计算结果的引用等）时，程序不会报错，而是调整到CPU上。 cluster_def。
01 概述 本文将深入介绍Tensorflow内置的评估指标算子，以避免出现令人头疼的问题。...你会发现，自己可能会非常容易错误地使用tf的评估指标。截至2017年9月11日，tensorflow文档并没有非常清楚地介绍如何正确使用Tensorflow的评估指标。...因此，这篇文章旨在帮助其他人避免同样的错误，并且深入理解其背后的原理，以便了解如何正确地使用它们。 03 生成数据 在我们开始使用任何评估指标之前，让我们先从简单的数据开始。...当我们调用tf.metrics.accuracy函数时，类似的事情会发生： 会同样地创建两个变量（变量会加入tf.GraphKeys.LOCAL_VARIABLES集合中），并将其放入幕后的计算图中：...total（相当于N_CORRECT） count（相当于N_ITEMS_SEEN） 返回两个tensorflow操作。
具体可以定位到错误代码，如下。...https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/v2.1.0/tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_driver.cc#L351...这个错误日志上，然后就执行 LogDiagnosticInformation() 这个函数了，再去看看这个函数。...https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/v2.1.0/tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_diagnostics.cc...按照以往的经验，就是查一遍 cuda 的地址，然后跑一下 cuda 的 sample 程序看看有没有问题。关于 sample 其实是可以测试出来很多东西的，一定要注意一下。
今天在启动tensorboader的时候失败了，报如下错误： ValueError: Duplicate plugins for name projector 查看了原因主要是版本冲突问题所致。...但是： tensorflow相关的报卸载之后，重新装同样的版本，也还是没有解决报错问题。.../tools/diagnose_tensorboard.py，也没有检测出版本异常。...最后在pip list的前几个包发现有如下几个包： -ensorboard-1.14.0 -ensorboard-1.13.1 -b_nightly-2.1.0 -ensorboard-1.14.0 有点异常...跑到目录*/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages下查看，发现有几个对应的包文件夹 ~-nsorboard-1.14.0.dist-info ~b_nightly-2.1.0a20191026
pycharm/download/ 2.安装Anaconda，初学者不用急于安装最新版本的Anaconda（尤其是硬件设备并非最新的初学者，因为我注意到很多初学者的设备就是自己的笔记本或者台式机，一些并没有独立显卡...2.1.0版本可以使用命令pip install tensorflow==2.1.0，安装Keras 2.3.1可以使用命令pip install keras==2.3.0 4.这个时候可以使用一下代码测试...keras和TensorFlow安装是否成功 import tensorflow import keras print(tensorflow....__version__) 正常情况下还会报错，需要安装DLL，这个时候根据错误提示网址去Microsoft官网下载对应的DLL即可正常运行 5....CPU版本学习机器学习过程，因此电脑没有独立显卡也可以训练，即便有独立显卡，如果要使用TensorFlow GPU版本，还需要安装Visual Studio2015，显卡对应的CUDA，以及对应的cuDNN
虽然在自然科学中，奥卡姆剃刀被作为启发性技巧来使用，帮助科学家发展理论模型工具，但是它并没有被当做逻辑上不可辩驳的定理或者科学结论。总有简单模型表达不了，只能通过复杂模型来描述的事物存在。...即使是如此简单的二维空间情况下，在没有更多的新样本数据做出验证之前，不能仅通过模型形式的简单或复杂来判定谁存在过拟合。...； L2正则化并没有偏置参与； L2正则化表达式暗示着一种倾向：训练尽可能的小的权重，较大的权重需要保证能显著降低原有损失C0才能保留。...TensorFlow实现L2正则化 TensorFlow的最优化方法tf.train.GradientDescentOptimizer包办了梯度下降、反向传播，所以基于TensorFlow实现L2正则化...，并不能按照上节的算法直接干预权重的更新，而要使用TensorFlow方式： tf.add_to_collection(tf.GraphKeys.WEIGHTS, W_2) tf.add_to_collection
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