最近由于研究方向的更换,接触到了目标检测(Object Detection)领域,觉得很有意思,并且阅读了该方向的相关经典文献,包括Fast-RCNN、Faster-RCNN、SSD、YOLO以及RetinaNet等。复现别人代码并且能够得到在公开数据集上和原作者相近甚至相同的实验结果对于我们做研究甚至以后的工作来说是至关重要的。
TensorFlow是Google推出的深度学习框架,也是使用最广泛的深度学习框架。目前最新的TensorFlow版本是2.1。可能有很多同学想跃跃欲试安装TensorFlow2,不过安装完才发现,TensorFlow2与TensorFlow1的差别非常大,基本上是不兼容的。也就是说,基于TensorFlow1的代码不能直接在TensorFlow2上运行,当然,一种方法是将基于TensorFlow1的代码转换为基于TensorFlow2的代码,尽管Google提供了转换工具,但并不保证能100%转换成功,可能会有一些瑕疵,而且转换完仍然需要进行测试,才能保证原来的代码在TensorFlow2上正确运行,不仅麻烦,而且非常费时费力。所以大多数同学会采用第二种方式:在机器上同时安装TensorFlow1和TensorFlow2。这样以来,运行以前的代码,就切换回TensorFlow1,想尝鲜TensorFlow2,再切换到TensorFlow2。那么具体如何做才能达到我们的目的呢?本文将详细讲解如何通过命令行的方式和PyCharm中安装多个Python环境来运行各个版本TensorFlow程序的方法。
安装TensorFlow2: pip install tensorflow==2.0.0-alpha0 安装TensorFlow1: pip install --upgrade tensorflow-gpu==1.11.0 若要加速,可以考虑升级pip后换成国内清华源: pip install --user --upgrade pip pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 依次输入以下命令查看是
DQN算法是一种深度强化学习算法(Deep Reinforcement Learning,DRL),DQN算法是深度学习(Deep Learning)与强化学习(Reinforcement learning)结合的产物,利用深度学习的感知能力与强化学习的决策能力,实现了从感知到动作的端到端(End to End)的革命性算法。DQN算法由谷歌的DeepMind团队在NIPS 2013上首次发表,并在Nature 2015上提出由两个网络组成的Nature DQN。
2、新建conda环境变量,可建多个环境在内部安装多个tensorflow版本,1.x和2.x版本功能差别太大,代码也很大区别
今天想在树莓派上装个tensorflow 想直接去清华源下载 结果发现清华源只支持到tensorflow1点几的版本 于是直接去网上下载轮子 通过VNC放到桌面上 然而当我准备pip install 的时候 它竟然又去网上下载 还是国外网站(因为清华源没有) 下载很慢,等了半个小时 进度条快满了,结果报错time out 花费了几小时查找资料 无果 正想放弃时候 看到了这篇文章 链接: https://blog.csdn.net/weixin_46973343/article/details/105467236. 原来要开启linux的管理员root的权限才可以这么操作 不得不吐槽Linux在执行这步的时候不提示 实在太坑了 浪费了我一晚上 终于安装上
tensorflow是谷歌开源的人工智能库,有最完善的生态支持。是进行人工智能领域开发和科研的必备工具。本文在windows10下,借助anacondaAnaconda安装和使用,安装tensorflow2.0。
** jupyter打开方式: 打开Anaconda Prompt,输入activate pytorch,进而输入jupyter notebook。 查看当前环境:conda info –envs 查看库:pip list或者conda list 更新库:pip install –upgrade库名 运行快捷键:shift+enter 安装新的模块:conda install 模块名 pip install 名 在jupyter中打开.py文件:在Home中新建.ipynb文件,并把本机的.py文件上传到notebook中,1.在notebook中新建一个.ipynb文件 2.上传.py文件,使这两个文件在同一文件夹中 3.在新建的.ipynb文件中输入 %load 文件名.py,结果:将.py文件转成.ipynb文件,可编辑运行(可看到源代码)
深度学习是一种新兴的技术,已经在许多领域中得到广泛的应用,如计算机视觉、自然语言处理、语音识别等。在深度学习中,深度学习框架扮演着重要的角色。Tensorflow是一种广泛使用的深度学习框架,已经成为深度学习的事实标准。Tensorflow2是Tensorflow的最新版本,它在许多方面都有所改进,并且更加易于使用。
PyCharm 是一款功能强大的 Python 编辑器,其提供了一个带编码补全,代码片段,支持代码折叠和分割窗口的智能、可配置的编辑器,可帮助用户更快更轻松的完成编码工作。用户可使用其编码语法,错误高亮,智能检测以及一键式代码快速补全建议,使得编码更优化。所以我一般推荐使用Pycharm进行python代码编辑。
在上一个专栏【TF2.0深度学习实战——图像分类】中,我分享了各种经典的深度神经网络的搭建和训练过程,比如有:LeNet-5、AlexNet、VGG系列、GoogLeNet、ResNet、DenseNet等。收到了粉丝们的很多好评,表示代码非常详细,理论部分也讲解到位。在这里先感谢你们的持续关注和支持~
About「Open Source Talk」栏目 开源无边界,分享有价值。Code is not cold,「Open Source Talk」栏目,将陆续邀请众多开源嘉宾做客,和大家一起分享和交流开源道路中的成长心得。以知识和分享为起点,传承开源的星星火光。 本期分享嘉宾:nihui(倪辉) 开源神经网络推理框架ncnn作者 腾讯犀牛鸟开源人才培养计ncnn开源项目导师 在开始,我想借用 Linus Torvalds 的两句话: Don’t break your user “This has b
1、了解tensorflow及关键社区资源;2、能够自主训练和应用自己想要的模型(主要);3、开阔前端智能化的思考与认知;
namedtuple是Python中存储数据类型,比较常见的数据类型还有有list和tuple数据类型。相比于list,tuple中的元素不可修改,在映射中可以当键使用。
大部分深度强化学习 DRL 算法(主要是策略梯度 policy gradient、Actor-Critic Methods)可以抽象成上面这种 **DDPG-style RL training pipeline。**它的可拓展性非常好,且方便拓展,与稳定训练。
注意:此代码全部为TensorFlow1版本。 查看Tensorflow版本 from __future__ import absolute_import, division, print_function, unicode_literals # 导入TensorFlow和tf.keras import tensorflow as tf from tensorflow import keras # 导入辅助库 import numpy as np import matplotlib.pyplot as
非监督学习 非监督学习的特点:只有特征值没有目标值。 当没有目标值时,只能把相似的特征归为一个类别。 这种分析方法叫做聚类。 聚类的过程: 如果知道可以划分为多少个类别: 这里以划分x个类别为例: 1、随即在数据中抽取x个样本,当做x个类别的中心点 2、计算其他点分别到这三个点的距离(欧氏距离),距离那个中心点近就划分为那个类别 3、计算每个类别的平均值,这个这个值于中心点相同,结束聚类。 如果不相同,以计算出的平均值为中心点,再次重复2,3步。 如果不知道需要划分为几类,就需要当做超参数处理。 模块: s
原来引用过一个段子,这里还要再引用一次。是关于苹果的。大意是,苹果发布了新的开发语言Swift,有非常多优秀的特征,于是很多时髦的程序员入坑学习。不料,经过一段头脑体操一般的勤学苦练,发现使用Swift做开发,不仅要学习Swift,还要学习Swift2、Swift3、Swift4... 后来我发现,这个段子很有普遍性,并非仅仅苹果如此,今天的TensorFlow 2.0也有点这样的趋势。以至于我不得不专门写一个课程的续集,来面对使用新版本软件开始机器学习的读者。 事实上大多具有革命性的公司都是这样,一方面带来令人兴奋的新特征,另一方面则是高企不落的学习成本。
No.19 CNN中,conv layer、ReLu layer、Pooling layer、Fully connected layer的区别?
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其中tf.shape(tensor)使用的是动态的,即必须要在session中运行后才能显示出来,但是tensor.shape()是静态的,即通过定义的shape可以惊天的运行出来。
tensorflow中有两个关于variable的op,tf.Variable()与tf.get_variable()下面介绍这两个的区别
通过本教程,你可以了解 Keras 和 tf.keras 之间的区别,以及 TensorFlow 2.0 的新特性。本教程的灵感来自于上周二我在 PyImageSearch 阅读器上收到的一封邮件。
神经网络这个概念并不陌生,但是从接触到现在这一个月的时间里,云里雾里,始终无法建立起完整的体系,能让自己顺畅地用神经网络解决一个具体问题,并进行有针对性的优化。于是决定整理近日所学,尝试搭建一个完整的知识体系。 体系的搭建想从一系列问题入手,也是我学到此刻急需彻底理清的一些问题,将陆续更新并附上链接。 神经网络是什么?解决问题的步骤(算法)是什么? 梯度下降用在神经网络的哪一步? 损失函数是干什么用的? 神经网络模型有哪些参数可以调整(优化)? 上述四问题在神经网络体系搭建(一)中解决 多层感知器是什么
之前的15节课的pytorch的学习,应该是让不少朋友对PyTorch有了一个全面而深刻的认识了吧 (如果你认真跑代码了并且认真看文章了的话) 。
---- cs224d-Day 6: 快速入门 Tensorflow 本文是学习这个视频课程系列的笔记,课程链接是 youtube 上的, 讲的很好,浅显易懂,入门首选, 而且在github有代码, 想看视频的也可以去他的优酷里的频道找。 Tensorflow 官网 ---- 神经网络是一种数学模型,是存在于计算机的神经系统,由大量的神经元相连接并进行计算,在外界信息的基础上,改变内部的结构,常用来对输入和输出间复杂的关系进行建模。 神经网络由大量的节点和之间的联系构成,负责传递信息和加工信息,神经元也
https://www.anaconda.com/download/ 注意自己电脑版本是32位还是64位。
查看 tensorflow api manual 时,看到关于 variable.read_value() 的注解如图:
动态链接和静态链接是两种不同的链接方式,它们之间的主要区别在于代码的加载时间和内存使用方式。
大家好,本人使用Tensorflow已经有一年多时间,在此期间看了很多相关书籍和博客,我也总结了一些Tensorflow实际使用知识点,我会陆续分享给大家。今天本文先介绍Tensorflow基础知识。
Probability 是 TensorFlow 的概率推理工具集,它是集建模工具、推理算法、一些有用的模型和一般统计计算于一身的开发工具集合。利用 TensorFlow,Probability 可以将概率方法和深度网络、通过自动差分的基于梯度的推论、大数据集、通过硬件(比如 GPU)加速的模型和分布式计算结合起来。 该软件的主要内容包括以下几个部分: 采样算法,例如,tfp.metropolis_hastings,tfp.hmc,tfp.monte_carlo。 示例模型(tfp.examples):使用
唐旭 发自 东瑶村 量子位 报道 | 公众号 QbitAI △ TensorFlow工程总监Rajat Monga 5月23日,乌镇围棋峰会第一天期间,谷歌TensorFlow项目的工程总监Rajat
百度今天开源了其深度学习平台Paddle,引发了挺多人工智能领域开发者的兴趣,包括一些之前一直在Tensorflow和Caffe上练手的开发者。不过鉴于深度学习的开源平台目前并不多,作为开发者也作为热心吃瓜群众的头等大事,就是想知道——这个平台怎么样?别人怎么看这个平台?以及这个平台跟Tensorflow以及Caffe有何区别? ▎这个平台本身怎么样 Paddle本身在开源前就一直存在,始于2013年的时候,因为百度深度实验室察觉到自己在深度神经网络训练方面,伴随着计算广告、文本、图像、语音等训练数据的快速
尽管依赖问题非常棘手,但明白包管理以及包编译安装原理有助于我们深刻理解计算机基本原理,避免成为一个调包侠。
TensorFlow和PyTorch是两个最受欢迎的开源深度学习框架,这两个框架都为构建和训练深度学习模型提供了广泛的功能,并已被研发社区广泛采用。但是作为用户,我们一直想知道哪种框架最适合我们自己特定项目,所以在本文与其他文章的特性的对比不同,我们将以实际应用出发,从性能、可伸缩性和其他高级特性方面比较TensorFlow和PyTorch。
pytorch和tensorflow的爱恨情仇之基本数据类型:https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/13759451.html
TensorFlow没有改变世界。但是,它显然是最棒的,也是现有最便利的深度学习库。本文作者Zachary Chase Lipton是来自加利福尼亚大学计算机科学工程学院的博士生,接受生物医学信息部的资助。他对机器学习的理论基础和实际应用都非常感兴趣。除了大学的研究工作,他还是微软研发实验室的实习生,亚马逊的机器学习科学家,同时还是KDnuggets杂志的特约编辑,以及曼宁出版公司的签约作者。 11月9日,谷歌宣布TensorFlow开源,这是一个在GPU上进行快速梯度式机器学习的巨大数据库。人工智能领域最
TensorFlow可以在Virtualenv虚拟环境下安装,也可以在Anaconda虚拟环境下安装,当然也可以在Docker环境下安装。具体的安装在TF官网上可以查到,但是需要科学上网才能访问到TF官网也是很迷。
对于不同人群可能有不同的答案,科研人员可能更偏爱pyTorch,因其简单易用,能够快速验证idea来抢占先机发论文。
当今在互联网混,不随口说出深度学习,人工智能,机器学习,神经网络等词,人家都怀疑是个假的互联网人了,但相信大部分没有深入接触这块知识的人来说,对于这几个概念,都还是傻傻分不清?
其实很多想要学习人工智能方面的小伙伴可以顺道把TensorFlow下了,毕竟TensorFlow是目前很热门的框架了,要是做机器学习的话选择这个框架可以省去你的很多麻烦。
Protocol Buffer是谷歌开发的处理结构化数据的工具,类似于XML和JSON这两种比较常用的结构化数据处理工具。但是Protocal Buffer格式的数据和XML或者JSON又有很大的区别:首先,使用Protocol Buffer时需要先定义数据格式schema(Protocol Buffer的具体编码方式),其序列化后得到的数据不是可读字符串,而是二进制流;其次,Protocol Buffer格式的数据不需要任何其他信息就能还原序列化之后的数据。Protcol Buffer序列化出来的数据要比XML格式的数据笑3到10倍,解析时间要快20到100倍。
Win10下Anaconda、TensotFlow安装和Pycharm配置详细教程
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本文将通过TensorFlow游乐场来快速介绍神经网络的主要功能。TensorFlow游乐场(http://playground.tensorflow.org)是一个通过网页浏览器就可以训练的简单神经网络并实现了可视化训练过程的工具。下图给出了TensorFlow游乐场默认设置的截图。
接下来,每天推送一道BAT的面试题,一般问到的这些知识点都是很重要的,所以知道的就再复习一下,不知道的希望这篇可以帮助到你。日积月累,你会在不知不觉中就步入机器学习的大门,并且越走越远。同时,还能助你顺利拿到OFFER.
最近用了一点pytorch,想着稍稍理一下,这样一个和TensorFlow抗衡的一个框架,究竟是何方神圣?
本文介绍了 TensorFlow 常见模型格式和载入、保存方法。TensorFlow 支持多种模型格式,包括 CheckPoint、GraphDef、SavedModel 等,这些格式之间关系密切,可以使用 TensorFlow 提供的 API 来互相转换。在训练和部署模型时,可以根据具体需求选择相应的格式。
深度学习作为人工智能的一个重要分支,在过去十年中取得了显著的进展。PyTorch 和 TensorFlow 是目前最受欢迎、最强大的两个深度学习框架,它们各自拥有独特的特点和优势。
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