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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

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TensorFlowTensorFlow读取数据

Contents 1 TensorFlow如何工作 2 TensorFlow读取数据 2.1 Preload data: constant 预加载数据 2.2 Feeding机制: placeholder , feed_dict 2.3 Reading From File:直接从文件中读取 3 TensorFlow读取图片方法 在用CNN模型做图像识别/目标检测应用时,TensorFlow输入图像数据一般要转化为一个 在TensorFlow框架中读取数据,tf官网提供了三种读取数据的方式: 预加载数据: 在TensorFlow图中定义常量或变量来保存所有数据(仅适用于数据量比较小的情况)。 通俗来讲,现在TensorFlow(1.4版本以后)有三种读取数据方式: 使用placeholder读内存中的数据 使用queue读硬盘中的数据 使用Dataset方式读取 TensorFlow如何工作 TensorFlow读取数据 Preload data: constant 预加载数据 这种方式在项目中一般很少用,我只是在学习TensorFlow编程的时候用过,后面几乎从未用到。

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    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

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    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

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    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 ?

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    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

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    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

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    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.

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    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

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    keras TensorFlow_tensorflow 安装

    keras里面tensorflow版ResNet101源码分析 """ Adapted from https://gist.github.com/flyyufelix/65018873f8cb2bbe95f429c474aa1294 改编自 flyyufelix 注意:keras支持的Tensorflow----Using TensorFlow backend(需要修改相应的配置文件) keras其实只是再把tensorflow封装一次 ,除此以外还可以接Theano以及CNTK后端, 你每次import keras后,都会显示这样的:Using TensorFlow backend, 这就是你用的tensorflow做后端的意思,后端是可以改的 /initializations.md)), or alternatively, Theano/TensorFlow function to use for weights initialization /initializations.md)), or alternatively, Theano/TensorFlow function to use for weights initialization

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    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

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    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!')

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    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

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    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

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    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。

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    pycharm配置tensorflow环境_tensorflow安装

    3、安装tensorflow 以下所有的tensorflow安装全都是基于python3.x版本的,我选择的是在virtualenv虚拟环境中安装tensorflow。 3)在激活的虚拟环境中安装tensorflow及其所有依赖: pip3 install --upgrade tensorflow 4、验证tensorflow的安装是否正确 1)激活虚拟环境virtualenv : source ~/tensorflow/bin/activate 这里“~”表示之前安装tensorflow路径。 当出现我红框标记的样子就表示虚拟环境已经启动了,接下来是用一个小tensorflow测试: 2)输入python3: python3 然后在终端输入代码: import tensorflow as 5、在pycharm里面配置tensorflow 1)因为我之前就配置好了pycharm,所以现在可以在里面倒入安装了tensorflow的python3.x就好。

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    anaconda tensorflow pycharm_tensorflow搭建

    目前正在学习tensorflow库的深度学习的一些知识,安装和环境配置过程做个记录。 目录 安装anaconda 安装pycharm 安装tensorflow pycharm新建有tensorflow模块的Project 安装anaconda 到官网上下载安装,ana2和ana3都可以, 输入conda info --envs看我们现有的环境(ljtf6是否创建成功) 输入activate ljtf6激活环境 输入pip install tensorflow==1.9安装tensorflow 把一个需要import tensorflow的.py文件扔进这个Project的文件夹中,可以看到tensorflow模块正常引用。 到此Win+anaconda+pycharm+tensorflow的安装就OK了。

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    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。

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    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

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    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)

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