如果你在使用TensorFlow时遇到了"AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'placeholder'"的错误，这意味着你正在使用的TensorFlow版本与你的代码不兼容。这个错误通常是因为在TensorFlow 2.0及更高版本中，'placeholder'被移除了。 为了解决这个问题，有几种方法可以尝试：
我们可以直接调用官方的tensorflow的bert模型来使用bert，接下来，我们使用output_layer = model.get_sequence_output()来获得最后一层的特征，然后接下来在添加bilstm层，
译：A Beginner's Guide to Generative Adversarial Networks (GANs) https://skymind.ai/wiki/generative-adversarial-network-gan
TensorFlow™ 是一个采用 数据流图（data flow graphs），用于数值计算的开源软件库。节点（Nodes）在图中表示数学操作，图中的线（edges）则表示在节点间相互联系的多维数据数组，即张量（tensor）。它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算，例如台式计算机中的一个或多个CPU（或GPU），服务器，移动设备等等。TensorFlow 最初由Google大脑小组（隶属于Google机器智能研究机构）的研究员和工程师们开发出来，用于机器学习和深度神经网络方面的研究，但这个系统的通用性使其也可广泛用于其他计算领域。
Inserts a placeholder for a tensor that will be always fed.
Tensorflow是Google推出的机器学习开源神器，对Python有着良好的语言支持，支持CPU，GPU和Google TPU等硬件，并且已经拥有了各种各样的模型和算法。目前，Tensorflow已被广泛应用于文本处理，语音识别和图像识别等多项机器学习和深度学习领域。
由于线性回归的代码很常见，因此本次使用TensorFlow深度学习框架进行线性回归的计算
下面给出一个图神经网络TensorFlow的实现，代码参考自：https://github.com/Ivan0131/gnn_demo。
Casts a tensor to type int32. (deprecated)
很荣幸您能看到这篇文章，相信通过标题打开这篇文章的都是对tensorflow感兴趣的，特别是对卷积神经网络在mnist手写识别这个实例感兴趣。不管你是什么基础，我相信，你在看完这篇文章后，都能够完全理解这个实例。这对于神经网络入门的小白来说，简直是再好不过了。
Casts a tensor to type int64. (deprecated)
A class for running TensorFlow operations.
【一】tensorflow安装、常用python镜像源、tensorflow 深度学习强化学习教学
首先介绍数据读取问题，现在TensorFlow官方推荐的数据读取方法是使用tf.data.Dataset，具体的细节不在这里赘述，看官方文档更清楚，这里主要记录一下官方文档没有提到的坑，以示"后人"。因为是记录踩过的坑，所以行文混乱，见谅。
注释：导入gym库，第2行创建CartPole-v0环境，并在第3行重置环境状态。在for循环中进行1000个时间步长(timestep)的控制，第5行刷新每个时间步长环境画面，第6行对当前环境状态采取一个随机动作（0或1），最后第7行循环结束后关闭仿真环境。 同时本地会渲染出一个窗口进行模拟如下图：
[TensorFlow深度学习入门]实战十·用RNN(LSTM)做时间序列预测（曲线拟合） %matplotlib inline import os os.environ["KMP_DUPLICATE_LIB_OK"]="TRUE" import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf # hyperparameters lr = 0.002 # learning rate
TensorFlow是一个基于Python和基于数据流编程的机器学习框架，由谷歌基于DistBelief进行研发，并在图形分类、音频处理、推荐系统和自然语言处理等场景下有着丰富的应用。2015年11月9日，TensorFlow依据Apache 2.0 开源协议开放源代码。
目前colab已经不支持使用：%tensorflow_version 1.x来切换使用tensorflow1.x版本了。 解决方法如下：
原文链接：https://tensorflow.google.cn/beta/tutorials/load_data/csv?hl=zh_cn 这篇教程使用的是泰坦尼克号乘客的数据。模型会根据乘客的
Welcome to this week’s programming assignment. Until now, you’ve always used numpy to build neural networks. Now we will step you through a deep learning framework that will allow you to build neural networks more easily. Machine learning frameworks like TensorFlow, PaddlePaddle, Torch, Caffe, Keras, and many others can speed up your machine learning development significantly. All of these frameworks also have a lot of documentation, which you should feel free to read. In this assignment, you will learn to do the following in TensorFlow:
X: [[0.83494319 0.11482951] [0.66899751 0.46594987] [0.60181666 0.58838408] [0.31836656 0.20502072] [0.87043944 0.02679395] [0.41539811 0.43938369] [0.68635684 0.24833404] [0.97315228 0.68541849] [0.03081617 0.89479913] [0.24665715 0.28584862] [0.31375667 0.47718349] [0.56689254 0.77079148] [0.7321604 0.35828963] [0.15724842 0.94294584] [0.34933722 0.84634483] [0.50304053 0.81299619] [0.23869886 0.9895604 ] [0.4636501 0.32531094] [0.36510487 0.97365522] [0.73350238 0.83833013] [0.61810158 0.12580353] [0.59274817 0.18779828] [0.87150299 0.34679501] [0.25883219 0.50002932] [0.75690948 0.83429824] [0.29316649 0.05646578] [0.10409134 0.88235166] [0.06727785 0.57784761] [0.38492705 0.48384792] [0.69234428 0.19687348] [0.42783492 0.73416985] [0.09696069 0.04883936]] Y: [[1], [0], [0], [1], [1], [1], [1], [0], [1], [1], [1], [0], [0], [0], [0], [0], [0], [1], [0], [0], [1], [1], [0], [1], [0], [1], [1], [1], [1], [1], [0], [1]] w1: [[-0.8113182 1.4845988 0.06532937] [-2.4427042 0.0992484 0.5912243 ]] w2: [[-0.8113182 ] [ 1.4845988 ] [ 0.06532937]] After 0 training steps,loss on all data is 5.13118 After 500 training steps,loss on all data is 0.429111 After 1000 training steps,loss on all data is 0.409789 After 1500 training steps,loss on all data is 0.399923 After 2000 training steps,loss on all data is 0.394146 After 2500 training steps,loss on all data is 0.390597 w1: [[-0.7000663 0.9136318 0.08953571] [-2.3402493 -0.14641273 0.58823055]] w2: [[-0.06024271] [ 0.9195618 ] [-0.06820712]]
神经网络（NN）它是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。在提供数据量足够大情况下，神经网络可以拟合出输入到输出之间的任意函数关系。
这里我们重点来看一下这个train方法，在训练的部分有一个非常重要的点就是如何去进行样本的选择。如果使用triplet loss训练我们的网络结构，会存在一个非常严重的问题，就是正负样本的样本对的数量存在很大的差异。这个时候会进行难样本的挖掘，在FaceNet中的策略，我们不能将其称为OHEM，不能称为严格意义上的难例挖掘，但有其核心思想在里面。如果要想使我们的模型训练的更好，此处可以对样本选择的部分进行优化。
数据准备 import tensorflow as tfimport tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data as input_datamnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True) WARNING:tensorflow:From <ipython-input-1-6bfbaa60ed82>:3: read_data_sets (from tensorflow.contrib.
本文系作者原创，转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/further-further-further/p/10737065.html
该文章介绍了基于深度学习的图像检测技术中的面部检测算法。文章首先介绍了传统的面部检测算法，然后介绍了基于深度学习的方法，包括卷积神经网络（CNN）、生成对抗网络（GAN）和神经网络。文章还介绍了基于深度学习的方法在面部检测中的具体应用，包括使用CNN进行面部检测、使用GAN进行面部检测、使用神经网络进行面部检测等。
实战是学习一门技术最好的方式，也是深入了解一门技术唯一的方式。因此，NLP专栏计划推出一个实战专栏，让有兴趣的同学在看文章之余也可以自己动手试一试。
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。
1.转换好之后可能会报类似于“tf.placeholder() is not compatible with eager execution”这样的错，只需要在正常import tensorflow后面加上这一句：
1.前言2.算法2.1算法主循环2.2 Policy Gradient部分3. 结果分析
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)\Python\Scripts 安装CPU版本的： pip3 install --upgrade tensorflow GPU版本： pip3 install --upgrade tensorflow-gpu 心酸啊，一开始使用这种方法超时了，想想就试着装一个anaconda吧，成功安装好了之后，但是IDLE中导入错误
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。有问题可以加微信：lp9628(注明CSDN)。 https://blog.csdn.net/u014365862/article/details/81009551
协同过滤(collaborative filtering)算法一经发明便在推荐系统中取得了非凡的成果。许多知名的系统早期都采用了协同过滤算法，例如Google News，亚马逊、Hulu、Netfix等。协同过滤算法一般采用评分矩阵来表示用户和物品的交互，评分矩阵 R 中的每一个元素 rij 表示用户 i 对物品 j 的喜好评分。由于用户不能对大部分物品都有交互，所以在很多场景下评分矩阵都很稀疏，稀疏率在 90% 以上，稀疏度很高决定算法在优化和选取上有很多考量。
Imports the graph from graph_def into the current default Graph. (deprecated arguments)
部署完docker后，如果是cpu环境，可以直接拉取tensorflow/serving，如果是GPU环境则麻烦点，具体参考前一篇，这里就不再赘述了。
我们知道tensorflow的官方bert模型里面包含了很多内容，在进行微调时有许多部分都是我们用不到的，我们需要截取一些用到的部分，使得我们能够更容易进行扩展，接下来本文将进行一一讲解。
1、Why TensorFlow? 网上有关介绍太多了，我就不多说了，这里主要注重使用。 Intro.PNG github.PNG 2、Programing model 2.1.Big Idea 将数
周日 2016年4月24日 由弗朗索瓦Chollet 在教程中。
现在很多服务器配置都是单机上配有多个GPU卡。tensorflow默认占用全部的gpu的显存，但是只在第一块GPU上进行计算，这样对于显卡的利用率不高。
一、数据准备 实验数据使用MNIST数据集。 MNIST 数据集已经是一个被”嚼烂”了的数据集, 很多教程都会对它”下手”, 几乎成为一个 “典范”。 在很多tensorflow教程中，用下面这一句下载mnist数据集： mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True) 但实际运行时根本无法通过网络下载，解决方案就是手工下载数据，然后直接导入使用。 下载地址：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 4个
1 搭建卷积神经网络 1.0 网络结构 [图1.0 卷积网络结构 ] 1.2 网络分析 序号 网络层 描述 1 卷积层 一张原始图像(28, 28, 1),batch=1,经过卷积处理,得到图像特征(28, 28, 32) 2 下采样 即池化层,最大池化后图像特征(14, 14, 32) 3 卷积层 将池化特征(14, 14, 32)卷积处理后,得到图像特征(14, 14, 64) 4 下采样 最大池化,得到图像特征(7, 7, 64) 5 全连接层 将上一层即池化层的图像特征经过矩阵内积计算,拉成一个向量
1训练 建立py文件（我这里是shuzi.py） from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import tensorflow as tf mnist = input_data.read_data_sets('./', one_hot=True) #MNIST数据集所在路径 x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784]) y_ = tf.placeholder(tf.float32,
在前面一篇文章中，总结了Representation-Based文本匹配模型的改进方法，
http://www.cnblogs.com/fydeblog/p/7455233.html
在使用tensorflow与keras混用是model.save 是正常的但是在load_model的时候报错了在这里mark 一下
点击率(Click through rate)是点击特定链接的用户与查看页面，电子邮件或广告的总用户数量之比。 它通常用于衡量某个网站的在线广告活动是否成功，以及电子邮件活动的有效性。 点击率是广告点击次数除以总展示次数（广告投放次数）
使用DBN识别手写体 传统的多层感知机或者神经网络的一个问题： 反向传播可能总是导致局部最小值。 当误差表面(error surface)包含了多个凹槽，当你做梯度下降时，你找到的并不是最深的凹槽。 下面你将会看到DBN是怎么解决这个问题的。
本文介绍了如何通过超分辨率网络，针对极低分辨率的人脸图像进行超分辨率重建，并给出了详细的训练、评估方法和代码实现。
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