TensorFlowInstallMoreLearnAPIResourcesCommunityGitHubInstallBuildfromsourceBuildaTensorFlowpippackagefromsourceandinstallitonUbuntuLinuxandmacOS.Whiletheinstructionsmightworkforothersystems,itisonlytestedandsupportedfor

当我们把训练好的tensorflow训练图拿来进行预测时，会有多个训练时生成的节点，这些节点是不必要的，我们需要在预测的时候进行删除。下面以bert的图为例，进行优化defoptimize_graph(self,checkpoint_file,model_config):importjsontf=self.import_tf()

前置准备在阅读本文之前，请确定你已经了解神经网络的基本结构以及前向传播、后向传播的基本原理，如果尚未了解，可以查看下文。深度学习之神经网络什么是TensorFlow?TensorFlow是Google基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统，其命名来源于本身的运行原理。Tensor（张量）意味

 项目地址：https://github.com/kerlomz/captcha_trainer1.前言本项目适用于Python3.6，GPU>=NVIDIAGTX1050Ti，原master分支已经正式切换为CNN+LSTM+CTC的版本了，是时候写一篇新的文章了。长话短说，开门见山，网络上现有的代码以教学研究为主，本项目是为实用主义者定制的，只要基本的

1、MNIST是深度学习的经典入门demo，他是由6万张训练图片和1万张测试图片构成的，每张图片都是2828大小（如下图），而且都是黑白色构成（这里的黑色是一个0-1的浮点数，黑色越深表示数值越靠近1），这些图片是采集的不同的人手写从0到9的数字。下面先训练识别数字模型再保存模型最后，读取保存的模型，对

参考书《TensorFlow：实战Google深度学习框架》（第2版）通过TensorFlow提供的tf.train.batch和tf.train.shuffle_batch函数来将单个的样例组织成batch的形式输出。#!/usr/bin/envpython#-*-coding:UTF-8-*-#coding=utf-8"""@author:LiTian@contact:694317828@qq.c

tf.zeros_like函数tf.zeros_like(tensor,dtype=None,name=None,optimize=True)定义在：tensorflow/python/ops/array_ops.py.请参阅指南：生成常量,序列和随机值>常量值张量创建一个所有元素都设置为零的张量. 给定一个张量(tensor),该操作返回与所有元素设

1#线性回归：用线性模型y=Wx+b拟合sin2importnumpyasnp3importmatplotlib.pyplotasplt4importtensorflowastf56#数据，标签7x_data=np.linspace(-2*np.pi,2*np.pi,300)8noise=

此系列将会每日持续更新，欢迎关注在TensorFlow中输入值的方式是通过placeholder来实现 例如：做两个数的乘法时，是先准备好两个place，再将输出值定义成两数的乘法最后利用session的feed_dict来给两个输入值赋初值。 importtensorflowastfinput1=tf.placeholder(tf.floa

一、准备工作1、MNIST概念：是一个识别手写数字图片的计算机视觉集，它包含各种手写数字图片和每张图片对应的标签2、softmax回归：softmax回归是logistic回归的一种，它是多元分类(包含二分类)。sotfmax回归可以把多分类任务多输出转换为各种类别的可能概率，把最大概率值

简介本文旨在知道您使用低级别TensorFlowAPI（TensorFlowCore）开始编程。您可以学习执行以下操作：管理自己的TensorFlow程序（tf.Graph）和TensorFlow运行时（tf.Session），而不是依靠Estimator来管理它们使用tf.Session运行TensorFlow操作在此低级别环境中使用高级别组件（数据集、层和fea

简介TensorFlow使用数据流图将计算表示为独立的指令之间的依赖关系。这可生成低级别的编程模型，在该模型中，您首先定义数据流图，然后创建TensorFlow会话，以便在一组本地和远程设备上运行图的各个部分。如果您计划直接使用低级别编程模型，，本指南将是您最实用的参考资源。较高阶的API（例

在anacoda安装完成后，执行condalist命令，显示commandnotfound解决方法： 对于anaconda2 ，输入exportPATH=~/anaconda2/bin:$PATH 对于anacoda3，输入exportPATH=~/anaconda3/bin:$PATH 安装完anaconda之后，我在annacoda下配置tensorflow环境后，在导入tensorflow时报错

 互联网行业遭遇寒冬，企业纷纷裁员缩招，而BAT和硅谷明星公司对AI人才的投入却并不见放缓。为争夺相关人才，给应届毕业生开出的平均年薪高达30万。而TensorFlow作为当下最流行的深度学习框架，已然成为AI领域的技术人员必须掌握的技能。如果你是人工智能方向的学生，通过掌

importtensorflowastfdefinitialize_uninitialized(sess):global_vars=tf.global_variables()is_not_initialized=sess.run([tf.is_variable_initialized(var)forvaringlobal_vars])not_initialized_vars=[vfor(v,f)inzip(global_vars,i

forepochinrange(training_steps):withtf.Session()assess:sess.run(tf.global_variable_initializer())sess.run(train_op)ifepoch%100==0:print(sess.run([loss]))上述代码写后，trianloss和validloss一致都不怎么

tf.placeholder_with_default函数placeholder_with_default(input,shape,name=None)请参阅指南：输入和读取器>占位符当输出未被送到时通过的input的占位符op .参数：input：张量.output未输入时生成的默认值.shape：一个tf.TensorShape或者ints列表.张量

在项目小组里面我分配到的任务是深度学习框架和android后台的开发，本帖记录我在寒假期间学习TensorFlow的一些知识和理解，也希望自己能早日成为真·大犇。--------------------------------------------------分割线----------------------------------------------------TensorFlo

tensorflow读取本地MNIST数据集数据放入文件夹（不要解压gz）：>>>importtensorflowastf>>>fromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_data>>>MNIST_data=r'D:\tensorflow\mnist'>>>mnist=input_data.read_data_sets(M

关注公众号“从机器学习到深度学习那些事”获取更多最新资料写在前面学习建议：以下学习过程中有不理解可以简单查找下资料，但不必纠结（比如非得深究某一个函数等），尽量快速的学一遍，不求甚解无妨。多实操代码，不能只复制代码，或者感觉懂了就只看。熟能生巧，我亦无他，唯手熟尔今天介绍一些

代码示例来自https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examplestensorflow先定义运算图,在run的时候才会进行真正的运算。run之前需要先建立一个session常量用constant如a=tf.constant(2)变量用placeholder需要指定类型如a=tf.placeholder(tf.int16)矩阵相乘ma

1、tf.Session2、tf.Graph3、tf.Tensor4、tf.Operation5、tf.train.Optimizer 6、tf.train.Saver，保存、读取、参数转化、冻结训练、修改部分层相关 7、tf.summary，tensorboard相关8、dataAPIs9、预处理相关、部分cv特定知识相关

ClassesclassFastGFile:没有线程锁定的文件I/O包装器。classGFile:没有线程锁定的文件I/O包装器。classOpen:没有线程锁定的文件I/O包装器。Functionstf.gfile.Copytf.gfile.Copy(oldpath,newpath,overwrite=False)将数据从oldpath复制到n

参考这篇文章安装，依次安装bazel,protocbuf,eigen3，然后下载tensorflow源码，编译c++api，将编译结果拷贝到搜索路径最后测试案例时遇到一些问题(1)fatalerror:absl/strings/string_view.h解决方案，gitclonehttps://github.com/abseil/abseil-cpp,然后把该库加到搜索目录里面(2)

object_detection首先你要配置好环境准备好程序环境我用的是anaconda3.4cuda9cudnn7.5tensorflow1.121matplotlib我用pipinstallmatplotlib装非常慢用anaconda的navigator和pycharm里面的setting都非常慢还有时候出错我就用了清华镜像pipinstallmatp

model.summary()in Tensorflow likeKerasUse SlimExample:importnumpyasnpfromtensorflow.python.layersimportbaseimporttensorflowastfimporttensorflow.contrib.slimasslimx=np.zeros((1,4,4,3))x_tf=tf.convert_to_tensor(x,np.float32)z_tf=tf.

1.首先对于cuda8.0、cuda7.5的卸载都可以兼容安装cuda9.0之后，电脑原来的NVIDIA图形驱动会被更新，NVIDIAPhysx系统软件也会被更新(安装低版cuda可能不会被更新)。卸载时候要注意了，别动这2个。2.卸载：1.前言:杀毒软件别用来卸载这个了，不好找。打开电脑的控制面板，找到程序，卸载

对于之间的神经网络，各个输入信号之间没有联系，但对于现实中的一些场景，如语音处理，文字识别等，输入之间均有一点的联系，根据此应用场景，产生了LSTM（LongShortTermMemory）网络。与BP神经网络相似，LSTM网络多了一个反馈，即将上一个时间的输出作为了下一个时间的输入，基本结构如下：LSTM主

经过N天摸索，总结如下：1)tensorflow安装包必须用fo40225大神的，默认的pip的安装包不能工作，会报告numpy的问题  估计问题的原因是CUDA/CUDNN的版本问题，不知道PIP默认的TENSORFLOW安装包用的什么版本。  fo40225在github提供了CUDA/CUDNN，还有CPU支持的AVX2/SSE2指令的组合包

在学习Tensorflow时，很多例子都是采用的mnist数据集，首先是下载mnist数据集，下载地址如下：http://www.tensorfly.cnfdocutorials/mnist_download.html将链接中四个压缩文件都下载下来，如下图所示然后四个压缩文件都放入一个新建的MNIST_data文件夹，不用解压直接放入文件夹就