目前colab的tensorflow版本是1.15.0，运行时会提醒你要更新为2.x版本的，使用以下命令进行更新：
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：
说明：如果只是为了入门学习TensorFlow框架，个人觉得，没必要上来就整GPU版本（主要是那个太复杂，安装真让人劝退 ），所以本文记录的是直接在pycharm里安装tensorflow，并运行demo。
【一】tensorflow安装、常用python镜像源、tensorflow 深度学习强化学习教学
近日，为了让工业界能更好地使用前沿强化学习算法，Tensorlayer 强化学习团队发布了专门面向工业界的整套强化学习基线算法库---RLzoo。(TensorLayer 是基于 TensorFlow 的延伸库，用于对基本的神经网络构建和多样的神经网络应用进行更好的支持，未来将支持更多底层计算引擎。)
首先，我们需要准备下载text to image 资源,我打算跑的代码地址。 📷 要求的版本 然后查看自己的服务器cudn,tensorflow，NLTK，如图 1.tensorflow版本 python import tensorflow as tf tf.__version__ 如果不报错并显示版本，则安装正确，否则按照安装教程这个链接自行安装。 tf.__path__ 路径 📷 直接输入上面的命令，得到这个结果 2.tensorlayer版本
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。
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。
虽然树莓派的速度不如PC，但是它功耗小、价格便宜，很多同学都用来学习机器学习的相关课程，而且tensorflow官方是支持树莓派，我们可以直接在树莓派上进行学习。
对于深度学习开发者来说，深度学习系统变得越来越复杂。以至于我们需要使用轻量级的工具从头到尾来管理流程，为了将更多的连续学习内置到神经网络中，这就要求我们建立可以迭代增强的更有弹性的数据集以及更多的动态模型。 深度学习开发人员必须花费大量的时间来整合神经网络的组件，管理模型生命周期，组织数据和调整系统并行度等等。随着使用新的培训样本后，人类对于神经网络模型的见解，更新模型和跟踪其变化的能力就变得非常必要了。为此伦敦帝国理工学院的一个团队开发了一个python库来管理跨学科开发人员项目的复杂迭代过程。
亲测，TensorFlow-gpu1.13.1支持cuda10.0的版本，所以我们可直接选择cuda10.0的版本
但是为了论证Python背后社区的强大性，显然还需要一个对比，这里拿StackOverflow上的不同tag来进行比较。
Python 3 与 Python 2 不完全兼容。作者以 Perl 语言和创造了世界上早期个人电脑的 Commodore 为例，分析了缺乏向后兼容性和分离版本是如何导致失败的。
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
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
话说，自从我自己入坑深度学习以来，也是用了不少的框架，什么Tensorflow、Chainer、Theano、Caffe、Torch等等。鉴于赶时髦以及对谷歌老大的盲目崇拜与脑残般的信任，我和很多友商公司的小伙伴们一直都在执着地使用着Tensorflow。 Tensorflow这货固然是不错，不管是从其背后老大的业界影响力还是社区的火热程度来看，都可以让我们感觉到这东西是很有前途的。不过，随着接触的工程的复杂性慢慢增强，以及自己逐步对Paper做实现的工作慢慢多起来，我越来越觉得Tensorflow有点不捏
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。
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。
提问内容如下： 之前非常熟悉 Tensorflow，后来都说 PyTorch 简单易上手，自己就去试了试。 PyTorch 连最基本的 maximum, minimum, tile 等等这些 nump
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
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。
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。
2018年1月 教育部印发的《普通高中课程方案和语文等学科课程标准》新加入了数据结构、人工智能、开源硬件设计等 AI 相关的课程。
此文为交流群「TensorFlow群」呵呵哒贡献，自己在win10中安装时踩过的坑，希望还被这些问题困扰的小伙伴，看完此文后能豁然开朗，同时没有安装过的以后可能会用到的小伙伴，可以收藏下，以备后用。
选自NextPlatform 机器之心编译 对于开发者而言，深度学习系统的交互性和复杂度正在增加。从建立不断迭代强化的可扩展性数据集，到更多动态模型，再到神经网络内部更加连续的学习，这使得通过轻量级工具全面管理深度学习开发的需求也越发强大。而 TensorLayer 正是这样一种可管理深度学习开发复杂度的工具。 「甚至在部署之后，新的训练样本、人类的见解以及操作经验会不断出现，因此升级模型并跟踪其变化的能力变得不可或缺。」伦敦帝国理工学院的一个团队说，他们开发了一个库，用来管理深度学习开发者在复杂的多项目上
就在最近，一个基于 javascript 的可视化库 D3js（treemap 可视化）对 json 文件生成的技术图，给开发者提供了详细的各领域工具清单，内容涵盖了 11 种极具潜力的 AI 工具类型，我们将其整理如下，强烈建议大家收藏~
工欲善其事必先利其器，这也是大部分开发者在日常工作中最重要开发原则。选择与开发内容相匹配的工具，常常会使我们事半功倍。但面对人工智能的多个领域，如：机器学习、深度学习、NLP等等，多样的工具有时也让我们也无从选择。
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
随后在cmd处通过import tensorflow，查看本机的CUDA以及cuDNN的适机版本：
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在使用TensorFlow进行深度学习任务时，有时会遇到类似于"AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'reset_default_graph'"的错误信息。这个错误通常是由于代码中尝试调用已经被删除的TensorFlow方法或属性而导致的。本文将介绍如何解决这个错误。
paddle_upgrade_tool支持单文件的转化，你可以通过下方的命令直接转化单独的文件
本文介绍了Mask Rcnn目标分割项目的搭建及运行过程，并对搭建过程中可能出现的问题进行了解答。
导语：今天为大家带来最近更新的Pytorch的更新点介绍，另外，小编Tom邀请你一起搞事情！，源代码可以扫描二维码进群找小编获取哦~ Tensorflow 主要特征和改进 •在Tensorflow库中添加封装评估量。所添加的评估量列表如下： 1. 深度神经网络分类器（DNN Classifier） 2. 深度神经网络回归量（DNN Regressor） 3. 线性分类器（Linear Classifier） 4. 线性回归量（Linea rRegressor） 5. 深度神经网络线性组合分类器（DNN L
通过TensorBoard将TensorFlow模型的训练过程进行可视化的展示出来，将训练的损失值随迭代次数的变化情况，以及神经网络的内部结构展示出来，以此更好的了解神经网络。
点击 机器学习算法与Python学习 ，选择加星标 精彩内容不迷路 ---- 新智元报道 数值计算库JAX自发布以来就备受关注，支持者认为它是「真香」，性能快；但反对者也表示JAX还太年轻，漏洞多，为此最近还引发了一场Reddit大讨论。 自从JAX在2018年底发布以来，受众逐渐增加。随着DeepMind在2020年宣布开始使用JAX来加速研究，越来越多的代码，如来自Google Brain等公司的项目都开始使用JAX。最近一位做开发人员教育的从业者Ryan O'Connor发布了一篇文章
原文链接：https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/9747019.html
望着桌上的日历，我发现只剩下几张纸。自己蓦然意识到 2017 年已经即将离去，2018 年即将到来。已经到了年底，我们需要总结和回顾今年的历程。让我们盘点 2017 年涉及 Python 重要事件。
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。
如果说谁写Python不用第三方库，我敬他是条汉子。如今到处是轮子的时代，Python第三方库管理成了开发者们头疼的问题。
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。
通过深度学习，一秒钟让你的照片高大上，这是康奈尔大学和 Adobe 的工程师合作的一个新项目，通过卷积神经网络把图片进行风格迁移。项目已开源，名字叫「Deep Photo Style Transfer」。 本文这个项目将介绍Deep Photo Styletransfer的一种纯Tensorflow实现，如果你想找到torch实现的话，地址：https://github.com/luanfujun/deep-photo-styletransfer。 这个实现支持L-BFGS-B(这是原作者所使用的)和Ada
已安装python版本3.8.5，最开始误装了tensorflow2.0，发现2.0和1.0版本语句不兼容 解决办法：
---- 磐创AI 整理编辑 作者：磐石 版权声明：本文是由磐创AI技术团队整理发行，如需文章转载请留言申请。 ---- 【磐创AI导读】：前一篇文章中我们介绍了一些机器学习不错的项目合集，本篇文章将针对深度学习资源进行一下汇总。喜欢我们文章的小伙伴，欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。另外您对我们的文章有任何的意见或是文章中的不足之处，欢迎在文末留言。 目录： · 介绍 · 教程 · 视频 · 数据集 · 项目 · 论文 介绍： 作为传统机器学习重要的一个分支，与机器学习算法相比，深度学
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】数值计算库JAX自发布以来就备受关注，支持者认为它是「真香」，性能快；但反对者也表示JAX还太年轻，漏洞多，为此最近还引发了一场Reddit大讨论。 自从JAX在2018年底发布以来，受众逐渐增加。随着DeepMind在2020年宣布开始使用JAX来加速研究，越来越多的代码，如来自Google Brain等公司的项目都开始使用JAX。似乎JAX已经是下一个巨头深度学习框架了。最近一位做开发人员教育的从业者Ryan O'Connor发布了一篇文章，详
1. TensorFlow 手册中文译版 手册源自谷歌官方英文版，在开源社区诸多热心用户的鼎力支持下翻译完成，覆盖了 TensorFlow 从下载到安装的完整过程，另外还介绍了 MNIST机器学习入
Suaro希望使用OpenCV来实现模型加载与推演，但是没有成功，因此开了issue寻求我的帮助。
在使用Python时，有时可能遇到ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块错误。这个错误通常是由于无法找到依赖的动态链接库(DLL)文件引起的。本篇文章将介绍一些解决这个问题的方法。
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