大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 下载地址：https://www.tensorflow.org/install/pip?...lang=python2 Anconda下Python2.7版本的TensorFlow的安装 conda create -n tf Python=2.7 #创建2.7版本的环境 conda activate...tf #激活创建的环境 pip install tensorflow_gpu-1.12.0-cp27-none-linux_x86_64.whl #进入下载好的文件夹，安装TensorFlow...Anconda下Python3.6版本同上，版本号稍作修改即可 下面再给大家介绍一个好的下载地址 gpu版本：https://pypi.org/project/tensorflow-gpu/#history...CPU版本：https://pypi.org/project/tensorflow/#history 这个网站有个很操蛋的地方就是直接点击下载会很慢，但是通过检查源码直接点击下载地址就会很快，操作如下
其中，还有一个重要的子程序包，含有计算视觉、自然语言处理和语音处理等与机器学习有关的样本代码实现。 ?...看看它和谷歌的 TensorFlow 有什么不同。...如果说谷歌的分布式 TensorFlow 3 天训练一个模型，是高手过招的竞技场，那么 Torchnet 则是将训练深度学习模型的门槛连降 3 级。...虽然目前 TensorFlow 吸引了很多开发者，但 Torch 有着非常活跃的开发者用户群，再加上门槛低，Torchnet 的使用人数反超 TensorFlow 也并非不无可能。...Linux, iOS, Android, Mac OS X C, Lua C, Lua, LuaJIT,utility libaray for OpenCL/C++ 有 深度学习迈入商业应用 虽然近来深度学习广受关注
处理方法 由于之前vue-cli版本(<5)的eslint插件使用的是eslint-loader, 所以我们需要在vue.config.js中对eslint-loader进行参数修改, 例如 module.exports
Windows Server 2008就要上市了，用虚拟机安装了两个版本的，一个Server Core的，也就是类Unix的命令行管理的版本，另一个是企业板。...微软推出Server Core不就是为了在加强服务器的安全性吗，难道微软不要.NET 作为服务器，这点就比不上同为.NET Framework的实现的Mono，最新的Mono1.2.6,完全支持Asp.net...Windows Server 2008 图形界面版本（以下称Windows Server 2008 ）默认安装的版本及应用程序会用到的版本，才能知道是否要再额外加装 .NET Framework 。...Windows Server 2008 "Core" 版本：没有安装且无法安装 .NET Framework，强烈要求微软加入.NET Framework的支持。...另外即将发布的Vista SP1里，.NET Framework 3.0 & 2.0的SP1补丁包会随之而来。
0 前言 更新了最新版本安装方法，目前支持TensorFlow1.13.1 -> TensorFlow2.4.0：见1.3节 本篇文章就带领大家用最简单地方式安装TF2.0正式版本（CPU与GPU...1 环境准备 我目前是在Windows10上面，使用conda管理的python环境，通过conda安装cuda与cudnn（GPU支持），通过pip安装的tensorflow2.0。...（关于ubuntu与mac版本的安装可以仿照此方法，因为conda支持多平台，应该没什么问题，如果大家问题多的话，可以评论，我后面会更新ubuntu安装教程） 1.0 conda环境准备 conda是很好用...同时为了加速安装，可以换一下conda与pip的源。...如果对 pip 包的大小敏感，可使用 tensorflow-cpu 包安装仅支持 CPU 的 TensorFlow 版本。
安装3.5或3.6版本的python，3.7及以上的版本貌似还不支持TensorFlow，博主用的是3.6.8版本，特别注意python还要求得是64位的，否则后面安装TensorFlow会报错！...上述报错找不到相应的TensorFlow版本，无法安装。也有可能是pip的版本不匹配（不过一般不会是这个问题，我的pip是18.1版本的也完全ok。）...看了很多文章提到说要检查是否安装有MSVC2015做底层的编译器（我没有试，感觉有点复杂 ） ，我的解决方案是：分析可能是因为版本不匹配的问题，也许是你安装的python能够支持的TensorFlow版本...，与你在第4步时安装的TensorFlow版本不兼容，此时只需要删除之前装好的TensorFlow，然后再按照上述步骤重新安装低版本的TensorFlow就好了！...（博主开始就是安装的最新的2.1.0版本，后来改成2.0.0就没问题了！）或者相反也可以试试改变你的Python版本，应该也行。
谷歌开源深度学习框架 TensorFlow 近日发布了一个完整的1.0版本——TensorFlow 1.0.0-rc0。...新版本中，一个对 TensorFlow 的计算进行了优化的新编译器，为一系列能够在智能手机级别的硬件上运行机器学习应用程序打开了大门。...鉴于 Python 是开发和运行机器学习应用最大的平台之一，TensorFlow 1.0 比较正确的做法是专注于提升与 Python 的交互。...TensorFlow 1.0 重大功能及改善 XLA（实验版）：初始版本的XLA，针对TensorFlow图（graph）的专用编译器，面向CPU和GPU。...Empty op 现在是有状态的。 提高CPU上ASSIGN运算的scatter_update的速度。
与所有新兴领域都是一样的，人工智能也很难定论，达成共识或制定方向。人工智能重塑了整个世界，也重塑了我们的传统习惯。...但是就目前情况来看，人工智能更应该是成为人类的延伸，也就是说人工智能应该以与人类互补的方式发展，它的设计是否有帮助或替代的意图。...与人们普遍认为的相反，人工智能不是用来取代的人类，但更确切地说，是取代了所执行的卑微的任务由人类。 人工智能可以做什么?...现在停留在版本1.3，可以运行在大量众多业务平台上，诸如手机、桌面、嵌入式设备、汽车、专业工作站，在云端和本地部署的分布式集群企业服务器等等。...同时，TensorFlow也可以在Android手机上运行，允许深入学习在移动环境中使用模型，并将其与现代智能手机的无数传感器相连接。
现在，Tensorflow-Python用户期望该代码进行编译并正常工作。我们来看看它是否正确： ? 这是他看到的结果： ? 等等，这里发生了什么？...在Go中，相反，之前的程序会执行失败，因为A和x都命名为Placeholder。...相反，查看Scope类型的文档（https://godoc.org/github.com/tensorflow/tensorflow/tensorflow/go/op#Scope），我们可以看到唯一的一个方法...因此，MatMul的作者决定仅支持上面列出的类型，而不支持int64。有两个可能的原因： 1. 疏忽了：这很有可能，因为Tensorflow的作者是人类！ 2....我们来创建attempt3.go，把所有引用int64的行改为int32。 有一点需要注意：Go绑定有自己的一组类型，与Go的类型的一一对应。当我们将值输入到图中时，我们必须关注映射关系。
选自Github 机器之心编译 参与：蒋思源、李亚洲 近日，谷歌发布了 TensorFlow 最新版本 1.3.0。该版本对一些内容进行了更新与改进。机器之心对此版本的重要特征与改进做了概要介绍。...发布地址：https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases/tag/v1.3.0 重要特征与改进 向 TensorFlow 库中增加了以下评估器（estimators...捆绑 为了与 tensorflow-安卓对称，增加了 TensorFlow-iOS CocoPod 引入了 ClusterResolvers 的基础实现 统一了 TensorShape 与 PartialTensorShape...改变了 LIBXSMM 的引用，使用 1.8.1 版本 TensorFlow 调试器（tfdbg）： 使用 -s flag 控制 print_tensoror pt....相反，我们增加了一个显示的导入方式 对 tf.contrib.data.Dataset 的一个重要改变是嵌套结构。列表对象已经修改到了 tf.Tensor。你可能需要改变已有代码中列表的用法为元组。
【新智元导读】昨天凌晨谷歌正式发布了TensorFlow1.0版，改进了库中的机器学习功能，发布了XLA的实验版本，对Python和Java用户开放，提升了debugging，并且加入和改进了一些高级API...和GPU的TensorFlow图形的特定领域编译器XLA的实验版本。...我们期待在如GitHub issues, Stack Overflow, @TensorFlow, the discuss@tensorflow.org group等群组与未来各论坛上与您的合作。...TensorFlow 1.0 重大功能及改善 XLA（实验版）：初始版本的XLA，针对TensorFlow图（graph）的专用编译器，面向CPU和GPU。...Empty op 现在是有状态的。 提高CPU上ASSIGN运算的scatter_update的速度。
Keras 与 TensorFlow 错综复杂的关系 ? 图 1：Keras 与 TensorFlow 有一段极其复杂的历史，读完这章，你就可以了解到由 Cliff 笔记记录的它们的爱情故事。...随着 Keras 2.3.0 的发布，Francois 声明： 这是 Keras 首个与 tf.keras 同步的版本； 这也是 Keras 支持多个后端（即 Theano，CNTK 等）的最终版本。...图 2：TensorFlow 2.0 中，Keras 和 tf.keras 有什么区别呢 2019 年 9 月 17 日，Keras v2.3.0 正式发布，在这个版本中 Francois Chollet...（Keras 的创建者和首席维护者）声明： Keras v2.3.0 是 Keras 第一个与 tf.keras 同步的版本，也将是最后一个支持除 TensorFlow 以外的后端（即 Theano，CNTK...图 6：TensorFlow 2.0 在多 GPU 训练上是否更好了呢？是的，你只需要一个 MirroredStrategy。
好了，今天从基础开始，教大家在 win10 系统中，使用 Anaconda + TensorFlow + Keras，快速搭建一个 Keras 的开发环境（CPU 版本），非常容易。 1....相反，它依赖于一个专门的、高度优化的张量库来完成这些运算，这个张量库就是 Keras 的后端引擎（backend engine），例如 TensorFlow、Theano、CNTK等都可以无缝嵌入到 Keras...进一步验证安装是否成功，输入 Python，在 Python 命令行中输入：import tensorflow as tf。...安装 MinGW 最后你还可以安装 MinGW，同样是在虚拟环境 tensorflow 中，输入以下命令： conda install mingw libpython 进一步验证整个 Keras 安装是否成功...结语 本文介绍的 Keras 的 CPU 版本的安装，本书的作者推荐大家尽可能使用 GPU 版本，提高运算速度。我跑完本书的代码发现，CPU 版本下某些模型的训练时间还是比较长的。
因为我是较早安装的，所以是 Anaconda3，不必在意。可直接安装最新版本。另外，其中的 Jupyter Notebook(tensorflow) 是我后面安装得到的。你们暂时看不到正常。 2....相反，它依赖于一个专门的、高度优化的张量库来完成这些运算，这个张量库就是 Keras 的后端引擎（backend engine），例如 TensorFlow、Theano、CNTK等都可以无缝嵌入到 Keras...进一步验证安装是否成功，输入 Python，在 Python 命令行中输入：import tensorflow as tf。若没有任何提示，则表明 TensorFlow 安装成功，如下图所示： ?...安装 MinGW 最后你还可以安装 MinGW，同样是在虚拟环境 tensorflow 中，输入以下命令： conda install mingw libpython 进一步验证整个 Keras 安装是否成功...结语 本文介绍的 Keras 的 CPU 版本的安装，本书的作者推荐大家尽可能使用 GPU 版本，提高运算速度。我跑完本书的代码发现，CPU 版本下某些模型的训练时间还是比较长的。
1.1.4 梯度爆炸 梯度爆炸产生的原因和梯度丢失正好相反。当我们选取的权重值较大时， 将大于1。当累乘这些项的时候，计算结果将呈指数级增长。...针对channel个数是否相同，要分成两种情况考虑。...install tensorflow-gpu=1.7 为什么解决方案1可行 我最开始有疑惑，安装tensorflow-gpu要求事先安装好相应版本的cudatoolkit和cudnn。...但当我运行conda install tensorflow-gpu=1.7后，发现conda现在会自动帮你安装相应版本的cuda和cudnn依赖。...如下图： cuda和cudnn都会帮你装好 所以就可以放心地安装高版本的tensorflow了，以后也不用再纠结于cuda和cudnn的安装，只要gpu能支持，就可以顺利安装。
流行趋势 一段时间内 PyTorch 和 TensorFlow 之间流行度的动态变化可以与这些框架领域的重大事件和里程碑联系起来： TensorFlow 的初始受欢迎程度：在我们时间线的早期阶段，TensorFlow...有限的初始 GPU 语言支持：早期的 TensorFlow 版本有 GPU 和语言限制。 PyTorch 生产环境：虽然 PyTorch 在研究方面表现出色，但过渡到全面生产有时需要额外的步骤。...可视化：PyTorch 开箱即用的可视化能力与 TensorBoard 的可视化能力不太匹配。 静态与动态计算图 TensorFlow 和 PyTorch 之间的基本区别在于它们的计算图方法。...相反，PyTorch 的动态特性更加灵活，特别有利于研究。 部署与集成 在考虑部署时，尤其是在生产环境中，框架与各种平台的兼容性和易于集成变得至关重要。...TensorFlow TensorFlow Serving：专为生产就绪部署而设计。它支持多种模型和版本控制，确保无缝过渡和回滚。
微软数据科学家Ilia Karmanov最新测试的结果显示，亚马逊MXNet在CNN、RNN与NLP情感分析任务上性能强劲，而TensorFlow仅擅长于特征提取。...相反，它会提示我们去检查想要的匹配（？），以确保我们正在比较的是相同的模型架构。...Keras最近刚得到了cudnn的支持，但是只有Tensorflow后端可以使用（而不是CNTK后端）。 Tensorflow有许多RNN变种，其中包括他们自己定制的内核。...4、Tensorflow，PyTorch，Caffe2和Theano四个框架都需要一个提供给dropout层的布尔值来指示我们是否训练，因为这对在测试集上的准确率有很大的影响，72 vs 77％。...6、Softmax层通常与cross_entropy_loss()函数一起用于大部分的功能，你需要检查一下你是否要激活最终的全连接层，以节省使用两次的时间。
目前尚不清楚这种说法是否属实，但至少，TensorFlow 在这个方面并没有获得绝对的优势。 2、TensorFlow 在研究领域的前景如何？...即使 TensorFlow 在功能方面与 PyTorch 的水平差不多，但是 PyTorch 已经拥有了研究社区中的大多数用户。...这意味着我们更容易找到 PyTorch 版本的算法实现，而作者也会更有动力发布 PyTorch版本的代码（这样人们就会使用它），而你的合作者们很可能也更喜欢 PyTorch。...最大的限制因素往往不是出于性能的考虑，而是他们快速实现新思路的能力。相反，工业界认为性能是需要最优先考虑的。...2、Tensorflow 动态图 在 API 的层次上，TensorFlow 的动态图模式基本上与最初由 Chainer 推崇的 PyTorch 的动态图模式相同。
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