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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 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, divisionimport tensorflow as tfimport pandas as pdimport numpy

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    安装 TensorFlow安装 TensorFlow

    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 TensorFlowPython 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。 这些 API 的作用是在应用中部署 TensorFlow 模型,因此功能不像 Python API 那么广泛。 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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    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。 简言之,这就是TensorFlow 2.0。这就是TensorFlow 2.0。 ——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 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?

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    tensorflow

    此篇笔记参考来源为《莫烦Python》tensorflow安装在命令行模式下进入到python安装目录中的Scripts下,例如我的安装路径为:D:Program Files (x86)PythonScripts 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.因为TensorFlow是采用数据流图(data flow 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. 中,定义了某字符串是变量,它才是变量,这一点是与 Python 所不同的如果你在 Tensorflow 中设定了变量,那么初始化变量是最重要的!! 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

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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 Demo>>> import tensorflow as tf>>> hello = tf.constant(Hello, TensorFlow!) >>> sess = tf.Session()>>> sess.run(hello)Hello, TensorFlow! (Hello, TensorFlow!) >>> sess = tf.Session() >>> sess.run(hello) Hello, TensorFlow!

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    Tensorflow

    进入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-》.... cuda 106,conda then can choose python environment 注:pip3 install -i https:pypi.tuna.tsinghua.edu.cnsimple --upgrade tensorflow *pip3 install -i https:pypi.tuna.tsinghua.edu.cnsimple --upgrade tensorflow-gpu # for Python 3.* and

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    什么是TensorFlowTensorFlow教程

    阅读本文以了解更多关于TensorFlow的知识,并了解如何在项目中使用它。 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。

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    TensorFlow指南(一)——上手TensorFlow

    http:blog.csdn.netu011239443articledetails79066094 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。这里,首先要跟大家介绍一个计算图的概念: ? 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。 使用 TensorBoard 可视化训练TensorFlow在训练模型的时候可以将训练过程通过日志保存下来。TensorBoard可以根据这些日志来可视化训练过程。

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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, divisionimport tensorflow as tfimport 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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    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 1.0 版本保证 Python API 的稳定性,即使以后添加新的特性也不用担心会破坏现有代码。 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, divisionimport tensorflow as tfimport 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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    TensorFlow从0到1 - 1 - Hello, TensorFlow!

    TensorFlow也不例外。 TensorFlow充分考虑了各种软硬件平台上的安装,本篇记录了在我的笔电Win 10环境下TensorFlow 1.1的安装(在国内这应该是最常见的一种个人环境)并打印出“Hello TensorFlow 于是要先激活tensorflow环境:C:> activate tensorflowtensorflow)C:> # Your prompt should change然后再安装TensorFlow $ python>>> import tensorflow as tf>>> hello = tf.constant(Hello, TensorFlow!) Hello, TensorFlow!

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    TensorflowTensorflow开发报错总结

    1、报错一【报错描述】在Tensorflow中引入MNIST数据集时,报如下错误:? 【报错原因】本机安装的tensorflow目录中没有tensorflow.examples.tutorials模块。 【解决方法】 我的jupyter notebook的位置是在Anaconda中,本机tensorflow的安装位置为:E:ProgramDataAnaconda3Libsite-packagestensorflow 将下载好的tensorflow目录下的examplestutorials目录(本机地址为:H:Tensorflowtensorflow-giteetensorflowexamplestutorials) 全部放在Anaconda3的Tensorflow目录下(本机地址为:E:ProgramDataAnaconda3Libsite-packagestensorflowexamplestutorials),

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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。 如一个二阶tensort的位置就是里面第二个元素中第一个位置4:image.png如一个三阶tensort的位置就是里面第三个元素中第二个元素的第一个位置:image.pngtensorflow的启动过程:在tensorflow

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    tensorflow: arg_scope

    arg_scope tf.contrib.framework.arg_scope(list_ops_or_scope, **kwargs) #或者 tf.con...

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    Tensorflow Object_Detection

    说是TF里面没有keras模块,但我知道最新的是有的,所以检查一下TF的版本: import tensorflow as tfprint(tf. __versin__)#1.3.0查了一下TF1.4版本才有的keras,所以通过pip升级到最新的版本,这里我选择TF==1.5: pip install tensorflow-gpu==1.5重新执行 __version__) < StrictVersion(1.9.0): raise ImportError(Please upgrade your TensorFlow installation to

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    opencv3.3+TensorFlow

    cmd.exe里键入:  pip install -U numpy5、测试import tensorflow as tf  import cv2   p_w_picpath = cv2.imread(F p_w_picpath.jpg)  cv2.namedWindow(p_w_picpath, 0)  cv2.imshow(p_w_picpath, p_w_picpath)    # Create a TensorFlow

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    TensorFlow 2.0

    TensorFlow 2.0在2019.3.7加州举办的开发者峰会(Dev Summit)发布Alpha版已经有一段时间了,最初发布的是Alpha0版本,到6.7发布beta0版本,再到6.14发布beta1 主要分为训练和推理两部分:- 训练部分主要包含数据读取和预处理、通过tf.keras构建模型(或者来自TensorFlow Hub的成熟模型、权值进行模块化迁移),通过Estimator实现训练、评估、 安装最简单的当然还是pip安装方式:python2命令:pip install tensorflow==2.0.0-beta1python3命令:pip3 install tensorflow==2.0.0 当然,作为科技工作者,技能是必备的,所以资料链接我还是给出,方便需要的朋友:(不方便的话可以访问https:tensorflow.google.cn)- What’s coming in TensorFlow 2.0: https:medium.comtensorflowwhats-coming-in-tensorflow-2-0-d3663832e9b8- Effective TensorFlow 2.0

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    TensorFlow Serving

    TensorFlow Serving 可以快速部署 Tensorflow 模型,上线 gRPC 或 REST API。 官方推荐 Docker 部署,也给了训练到部署的完整教程:Servers: TFX for TensorFlow Serving。 本文只是遵照教程进行的练习,有助于了解 TensorFlow 训练到部署的整个过程。 Use Runtime > Change runtime type import tensorflow as tffrom tensorflow import keras # Helper librariesimport 脚注TensorFlow Serving: https:github.comtensorflowservingServers: TFX for TensorFlow Serving: https:www.tensorflow.orgtfxtutorialsservingrest_simpleFashion

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