展开

关键词

tensorflow】安装tensorflow

安装TensorFlow 有Cuda 检查可安装的tensorflow-gpu版本范围: ? 安装: pip install tensorflow-gpu 无Cuda 检查可安装的tensorflow版本范围: ? 安装: pip install tensorflow

34710

安装 TensorFlow安装 TensorFlow

安装 TensorFlow 我们已在如下配置的 64 位笔记本电脑/台式机操作系统中构建并测试过 TensorFlow: MacOS X 10.11 (El Capitan) 或更高版本 Ubuntu 下列指南介绍了如何安装让您可以使用 Python 编写应用的 TensorFlow 版本: 在 Ubuntu 上安装 TensorFlow 在 macOS 上安装 TensorFlow 在 Windows 上安装 TensorFlow 从源代码安装 TensorFlow Python TensorFlow API 的许多方面都已从版本 0.n 升级为 1.0。 以下指南介绍了如何将旧版 TensorFlow 应用迁移到版本 1.0: 转换到 TensorFlow 1.0 下列指南介绍了如何安装 TensorFlow 库以搭配其他编程语言使用。 安装适用于 Java 的 TensorFlow 安装适用于 C 的 TensorFlow 安装适用于 Go 的 TensorFlow

19620
  • 广告
    关闭

    老用户专属续费福利

    云服务器CVM、轻量应用服务器1.5折续费券等您来抽!

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    TensorFlowTensorFlow 的线性回归

    前面 有篇博文 讲了讲Ubuntu环境下安装TensorFlow,今天来说一说在TensorFlow中如何进行线性回归。 ---- 开始训练 使用TensorFlow训练模型大致是这样的步骤: 1. 设置各种超参数,例如学习率,迭代次数等; 2. 定义变量和模型; 3. 初始化变量; 4. 正式开始训练. 废话不多说上完整代码,代码里有注释: from __future__ import print_function, division import tensorflow as tf import pandas 可以参考这篇文章:An overview of gradient descent optimization algorithms 其实在这种简单的模型上,我个人觉得使用 sklearn 效率更高点(当然 TensorFlow

    25420

    什么是TensorFlowTensorFlow教程

    TensorFlow教程 目的:在今天的TensorFlow教程中,我们将学习什么是TensorFlow,它在哪里使用,它的不同特性,TensorFlow应用程序,最新版本及其优缺点,以及如何在项目中使用它 TensorFlow教程|什么是TensorFlow TensorFlow的历史 DistBelief是TensorFlow在升级之前被调用的,它是在2011年作为一个基于深度学习神经网络的专有系统构建的 DistBelief的源代码经过修改,被做成了一个更好的基于应用程序的库,2015年,它被称为tensorflowTensorFlow是什么? TensorFlow教程 其他的用途 您可以在其上构建其他的机器学习算法,比如决策树或k近邻。下面是一个由TensorFlow组成的生态系统: ? TensorFlow生态系统。 随着时间的推移,研究人员正在努力让它变得更好,最近,在最新的TensorFlow峰会上,TensorFlow.js是一个用于培训和部署机器学习模型的javascript库,并且在tensorflow官网上可以使用一个开源浏览器集成平台

    35720

    TensorFlowTensorFlow 的 Logistic Regression

    前面提到了使用 TensorFlow 进行线性回归以及学习率、迭代次数和初始化方式对准确率的影响,这次来谈一下如何使用 TensorFlow 进行 Logistics Regression(以下简称LR 代码 from __future__ import print_function, division import tensorflow as tf import pandas as pd import

    80470

    TensorFlow | 升级】TensorFlow 1.0 发布

    NOW 首届 TensorFlow 开发者大会(TensorFlow Dev Summit)已于美国时间昨日召开,YouTube 还进行了直播。更重要的是,TensorFlow 1.0 版本发布。 TensorFlow programs. This means TensorFlow can now be installed with a simple invocation of pip install tensorflow. 升级 升级很简单(在这里感谢一下为简化 TensorFlow 安装过程的工程师们),就是一行语句,这也是安装命令: 对于 GPU 版本: pip3 install --upgrade tensorflow-gpu 对于 CPU 版本: pip3 install --upgrade tensorflow ?

    307100

    TensorFlow指南(一)——上手TensorFlow

    http://blog.csdn.net/u011239443/article/details/79066094 TensorFlow是谷歌开源的深度学习库。 不多介绍,相信准备学习TensorFlow的同学也会自己去更多的了解。本系列博文讲尽量不涉及深度学习理论,但是会给出相关理论对应的博文等资料供大家参阅。 TensorFlow会根据代码先创建好计算图,然后数据会再流入这样的计算图中: ? 这个概念能帮助我们在编码的时候更好的去理解。 我们再来理解一下TensorFlow字面上的意思: Tensor,张量,其实我们可以简单的理解为是多维数组,这也是TensorFlow中的基本数据结构。 安装 大家可以根据官网 https://www.tensorflow.org/install/ ,安装还是非常方便的。 2.

    77550

    TensorFlowTensorFlow的线性回归

    前面 有篇博文 讲了讲Ubuntu环境下安装TensorFlow,今天来说一说在TensorFlow中如何进行线性回归。 训练部分数据 模型 [图片] 开始训练 使用TensorFlow训练模型大致是这样的步骤: 1. 设置各种超参数,例如学习率,迭代次数等; 2. 定义变量和模型; 3. 初始化变量; 4. 废话不多说上完整代码,代码里有注释: from __future__ import print_function, division import tensorflow as tf import pandas 可以参考这篇文章:An overview of gradient descent optimization algorithms 其实在这种简单的模型上,我个人觉得使用 sklearn 效率更高点(当然 TensorFlow

    82890

    tensorflow

    1.windows安装tensorflow anaconda或者pip安装tensorflowtensorflow只支持win7 64系统,本人使用 tensorflow1.5版本 (pip install tensorflow==1.5) 2.tensorboard tensorboard只支持chrome浏览器 Demo >>> import tensorflow as tf >>> hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!') >>> sess = tf.Session() >>> sess.run(hello) 'Hello, TensorFlow!' ('Hello, TensorFlow!')

    59950

    Tensorflow

    condabin文件夹 conda.bat activate 进入base虚拟环境)     若配置了path 应该不会报错   常用命令 conda info --envs 查看所有的虚拟环境 3,创建tensorflow 虚拟环境 conda create -n tensorflow(只是个名字) python=3.7.3(根据ananconda的版本决定) 4,conda activate tensorflow 进入tensorflow 虚拟环境 5,安装tensorflow pip install tensorflow-gpu==版本号 # 版本1.1---》1.15 cuda 9及以下 # 版本2.0-》.... can choose python environment 注: pip3 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ --upgrade tensorflow # for Python 3.* pip3 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ --upgrade tensorflow-gpu

    32810

    tensorflow

    \Scripts 安装CPU版本的: pip3 install --upgrade tensorflow GPU版本: pip3 install --upgrade tensorflow-gpu 心酸啊 Tensorflow基础架构 2.1 处理结构 Tensorflow 首先要定义神经网络的结构, 然后再把数据放入结构当中去运算和 training. 训练模型时tensor会不断的从数据流图中的一个节点flow到另一节点, 这就是TensorFlow名字的由来. 张量(Tensor): 张量有多种. 一定要把 sess 的指针指向 state 再进行 print 才能得到想要的结果 2.5 Placeholder 传入值 Tensorflow 中的占位符,暂时储存变量 Tensorflow 如果想要从外部传入 批标准化 用Tensorflow可视化梯度下降 迁移学习

    56011

    tensorflow学习(tensorflow概念和用tensorflow拟合直线回归)

    tensorflow是什么? 尽管深度学习背后的数学概念已经出现几十年了,但是用于创建和训练这些深度模型的程序类库在最近几年才出现。不幸的是,大多数类库都会在灵活性和实际生产价值上做出权衡。 TensorFlow 就是为了解决,新出现的神经网络架构如何真正能在生产环境下使用,这一使命而诞生的。 Tensor是什么? 在tensorFlow中使用tensor这种数据结构来表示所有的数据,所有的计算涉及到的数据都是tensor这种结构类型的。 Tensorflowtensorflow看做是一个n维的数组或者列表,tensor又叫做张量,tensor的维数又叫做阶,但是tensor的阶和矩阵的阶不是一个概念。 的启动过程: 在tensorflow中,一个图是用来描述计算的过程的,图必须在会话session里面启动,程序的流程分为两步,第一步构建阶段,这个阶段就是专门构建一些计算的操作和数据的构建等,用op来描述

    34030

    Tensorflow笔记 tensorflow做线性回归

    本系列推送主要参考: Stanford University CS20SI: Tensorflow for Deep Learning Research. 01 — Tensorflow做线性回归 前面实现过最小二乘法的线性回归算法 ,梯度下降求解过程,详见文章: 那么,借助tensorflow如何实现最小二乘法的线性回归呢? 1.1 生成拟合的数据集,数据集只含有一个特征,注意误差项需要满足高斯分布,其分布的代码如下,首先导入3个库, import numpy as np import tensorflow as tf import x_data+sess.run(b)) plt.show() 02 — Tensorboard展示Graph 关于如何在tensorboard中展示构建好的Graph,请参考文章,不再赘述,直接分析tensorflow 以上就是在tensorflow中做基本的线性回归的基本步骤,利用这个最基本的任务,先体会下tensorflow做回归的过程。

    366100

    tensorflowtensorflow如何避免内存泄漏

    一定要用 sess.graph.finalize(),相当于把整个图冻住,使图变为只读的形式,不再允许增加节点。

    79310

    TensorflowTensorflow开发报错总结

    【报错原因】本机安装的tensorflow目录中没有tensorflow.examples.tutorials模块。 \tensorflow。 在GitHub上下载Tensorflow,地址为:https://github.com/tensorflow/tensorflow,国内下载速度比较慢,在码云上下载地址为:https://gitee.com /mirrors/tensorflow/tree/master。 将下载好的tensorflow目录下的examples/tutorials目录(本机地址为:H:\Tensorflow\tensorflow-gitee\tensorflow\examples\tutorials

    19230

    Tensorflow笔记|tensorflow做线性回归

    本系列推送主要参考: Stanford University CS20SI: Tensorflow for Deep Learning Research. 01 — Tensorflow做线性回归 前面实现过最小二乘法的线性回归算法 以上就是在tensorflow中做基本的线性回归的基本步骤,利用这个最基本的任务,先体会下tensorflow做回归的过程。 以上完整源码,请点击下方“阅读原文”按钮。 ---- TensorFlow的参考书: TensorFlow for Machine Intelligence (TFFMI) Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow. Chapter 3: Implementing Neural Networks in TensorFlow (FODL)

    55160

    TensorFlow应用实战 | TensorFlow基础知识

    Mtianyan love TensorFlow!") TensorFlow的计算流图,符号式编程的范式。有节点有边,边是计算结果在节点中流动。 TensorFlow的基础结构 Tensor 在 计算流图中流动(flow) ? TensorFlow的基础模型 数据模型 - Tensor(张量) 张量是TensorFlow中最重要的结构。 计算模型 - Graph(图) 运行模型 - Session(会话) ? dtype TensorFlow.datatype list https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/DType ? TensorFlow数据类型有很多。

    38040

    斯坦福tensorflow教程(一) tensorflow概述Tensorflow简介为什么选择tensorflow基于Tensorflow的框架资源Tensorflow基础数据流图 Data Flo

    课程链接:https://web.stanford.edu/class/cs20si/syllabus.html Tensorflow简介 TensorFlow™ 是一个使用数据流图进行数值计算的开放源代码软件库 然而Tensorflow主要的目的不是提供“开箱即用”的机器学习方法。而是,Tensorflow提供了一套强大的计算函数和类,允许用户从实验中定义自己的model。 这个过程可能非常复杂,但是可以提供了更多可能性,你可以根据自己的想法,基于Tensorflow构建任何结构的模型 资源 The official documentations TensorFlow official Systems (O’Reilly, August 2017) Tensorflow基础 为了理解Tensorflow,我们首先要明确以下几点: 使用图 (graph) 来表示计算任务. 更多关于Tensorflow的计算和操作参考官方文档

    59050

    TensorFlow学习笔记:4、TensorFlow简单运算

    /usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- import tensorflow as tf # 基本常量操作 # 构造函数返回的值就是常量节点(Constant op)的输出. a = tf.constant(2) b = tf.constant(3) # 启动TensorFlow会话 ss = tf.Session() # 运行 print(ss.run(a +b)) # 需要关闭Session ss.close() print("-----------------") # 使用变量(variable)作为计算图的输入 # tensorflow里对于暂时不进行赋值的元素有一个称呼叫占位符 runfile('C:/Users/hadron/Downloads/tensorflow-multiply.py', wdir='C:/Users/hadron/Downloads') 5 -----

    23620

    TensorFlow已死,TensorFlow万岁!

    TensorFlow 2.0来了! 革命就在这里!欢迎来到TensorFlow 2.0。 这是一场彻底的改造。刚刚发生的一切将对每个行业产生重大的连锁反应,只需等着瞧吧。 旧版本TensorFlow的糟糕体验 我听不少人说过TensorFlow 1.x很讨人喜欢,我是表示怀疑的。TensorFlow 1.x可以说是AI领域中的车床,勉强算用户友好。 ——Karmel Allison,谷歌TensorFlow工程主管 可用性革命 展望未来,Keras将成为TensorFlow的高级API,它经过了扩展,因此你可以直接从tf.keras使用TensorFlow 所有TensorFlow都将具有Keras的简单性,涵盖任何规模,支持所有硬件。 ? 在新版本中,所有你讨厌的TensorFlow 1.x的特性都被送上断头台。 TensorFlow is dead, long live TensorFlow 2.0! TensorFlow已死,TensorFlow 2.0万岁! 你以为这是陷阱?会导致性能更糟糕?

    25540

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券