python程序运行出错，出错的两行主要信息如下：ImportError:DLLloadfailed:找不到指定的模块ImportError:numpy.core.multiarrayfailedtoimport （但是importnumpy包又没问题，估计是使用numpy的第三方出问题了。反正numpy逃不了责任！） ------------------------------------

#float->intint_data=tf.to_int32(float_data)#int->floatfloat_data=tf.to_float32(int_data)同样的如果要64位的只需要#float->intint_data=tf.toint64(float_data)#int->floatfloat_data=tf.tofloat64(int_data) 

importtensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_dataINPUT_NODE=784#输入节点OUTPUT_NODE=10#输出节点LAYER1_NODE=500#隐藏层数BATCH_SIZE=100#每次batch打包的样本个数

1.matMul#-*-coding:utf-8-*-importtensorflowastfw1=tf.Variable(tf.random_normal([2,3],stddev=1,seed=1))w2=tf.Variable(tf.random_normal([3,1],stddev=1,seed=1))x=tf.constant([[0.7,0.9]])#1×2a=tf.matmul(x,w1)#1×3y=tf.matmul(a,w

我有一个简单的问题是tf.py_func函数.我有一个图像张量my_img的形状(1,224,224,3).为了测试py_func,我将张量提供给python函数return_tf,该函数应该返回相同的张量(根据文档转换为numpy数组之后).这是代码：defreturn_tf(x):returnnp.array(x)test=tf.py_func(return_t

                                                人脸识别是深度学习最有价值也是最成熟的的应用之一。在研究环境下，人脸识别已经赶上甚至超过了人工识别的精度。一般来说，一个完整的人脸识别项目会包括两大部分：人脸

importtensorflowastfqueue=tf.FIFOQueue(100,"float")enqueue_op=queue.enqueue([tf.random_normal([1])])qr=tf.train.QueueRunner(queue,[enqueue_op]*5)tf.train.add_queue_runner(qr)out_tensor=queue.dequeue()withtf.Session()assess:c

我正在尝试为’my_op’编写一个自定义渐变函数,为了示例,它只包含对tf.identity()的调用(理想情况下,它可以是任何图形).importtensorflowastffromtensorflow.python.frameworkimportfunctiondefmy_op_grad(x):return[tf.sigmoid(x)]@function.Defun(a=tf.fl

 1.0 TensorFlowgraphs Tensorflow是基于graphbasedcomputation：如：a=(b+c)∗(c+2)可分解为d=b+ce=c+2a=d∗e       这样做的目的在于，d=b+c，e=c+2，这两个式子就可以并行地计算。 2.0ASimpleTensorFlowexampleimporttensorflowastf#first,

importnumpyasnpimporttensorflowastfimportmatplotlib.pyplotaspltdefdistort_color(image,color_ordering=0):ifcolor_ordering==0:image=tf.image.random_brightness(image,max_delta=32./255.)image=tf.image.random_saturation(i

尝试运行以下基本示例来运行条件计算我收到以下错误消息：‘x’waspassedfloatincompatiblewithexpectedfloat_ref什么是tensorflowfloat_ref以及如何修改代码？importtensorflowastffromtensorflow.python.ops.control_flow_opsimportconda=tf.Variable(tf.

有不少同学学习Python的原因是对人工智能感兴趣，有志于从事相关行业。今天我们来聊聊这个方向所需要的一些技能。这里我们主要谈论的是编程技能。如果你打算采用Python作为主要开发语言（这也是目前人工智能领域的主流），那么Python的开发基础是必须得掌握的，这是一切基于Pyt

#-*-coding:utf-8-*-importglobimportos.pathimportnumpyasnpimporttensorflowastffromtensorflow.python.platformimportgfileimporttensorflow.contrib.slimasslimimporttensorflow.contrib.slim.python.slim.nets.inception_v3asinception_v3#处理好之后

                                             今年来人工智能的概念越来越火，AlphaGo以4：1击败李世石更是起到推波助澜的作用。作为一个开挖掘机的菜鸟，深深感到不学习一下deeplearning早晚要被淘汰。既然要开始学，当然是

例如在anaconda安装tensorflow首先安装anaconda，condacreate-nstyle-transferactivatestyle-transfercondainstalltensorflow（利用pipinstalltensorflow命令会提示当前处于多环境，不知道选择哪一个pip，所以使用conda安装）condainstallscipypillow

前言对于图像生成文本来说，除了预处理文本信息，还要对图像特征进行提前提取。这里单独编写一个脚本，对所有图像特征进行提取，然后将提取出来的特征保存在一个目录中。代码实现这里使用到了预训练好的inception_v3模型，并且是一个带有默认图的inception_v3模型。inception