TensorFlow游乐场官网http：//playground.tensorflow.org(国内需要梯子才能访问)游乐场的神经网络结构有三层，第一层为输入层，输入的是特征向量（描述问题特征的向量，特征向量的提取对机器学习的效果十分重要），代表特征向量中每一个特征的取值。同一层的节点不会相连，而且每一层只和下一层链

下载安装tensorflow及其相关环境并验证安装成功一.首先需要注意的是自己的电脑是否支持CUDA,以及支持什么版本，才能安装正确的对应的CUDA.1.桌面右键，选择下图的选项。如果右键没有，点击在左下角的win标志，在所有程序里面找控制面板。2.打开控制面板，点击帮助->系统信息，打开下面

首先通过以下命令查看是否GPU驱动成功：注意：需要在bash终端输入importtensorflowastfhello=tf.constant('Hello,TensorFlow!')sess=tf.Session()print(sess.run(hello))如果成功驱动GPU你会在终端上看到类似GPU的型号，内存等信息会看到-例如：name:TeslaP100-PCIE-16GB

 https://blog.csdn.net/superman_xxx/article/details/65452735https://blog.csdn.net/qq_29893385/article/details/81207203https://blog.csdn.net/zzc15806/article/details/83540661https://blog.csdn.net/chaipp0607/article/details/75577305https://github.com/c

本来应该是昨晚上电脑就能跑完第一个train.py,但是今天早上刚来，看见电脑停在账户登陆界面，我就感觉大事不妙了自己昨天的训练结果难道就白跑了吗？怎么能甘心！在网上搜索了一些教程都没有帮我解决问题，不过起到了很好的参考作用，首先我发现了这个目录下“..\FastRCNN\Faster-RCNN-Te

conda命令conda--help#查询命令conda--version#查看版本condaupdateconda#升级conda**环境管理condacreate-ntensorflowpython=3.7#创建环境activatetensorflow(Linuxsource+XXX)#激活环境deactivate#退出环境condaenvlist#查看环境condar

1.多个变量在session中run:importtensorflowastfx=[[1,2,3],[1,2,3]]xx=tf.cast(x,tf.float32)mean_all=tf.reduce_mean(xx,keep_dims=False)mean_0=tf.reduce_mean(xx,axis=0,keep_dims=False)mean_1=tf.reduce_mean(xx,axis=1,keep_dims=Fal

转载：https://blog.csdn.net/u014595019/article/details/528054441.矩阵操作1.1矩阵生成这部分主要将如何生成矩阵，包括全０矩阵，全１矩阵，随机数矩阵，常数矩阵等tf.ones|tf.zerostf.ones(shape,type=tf.float32,name=None) tf.zeros([2,3],int32) 用法类似，都是产生尺寸为s

TensorFlow提供了几类图像处理函数，下面介绍图像的编码与解码，图像尺寸调整。编码与解码图像解码与编码：一张RGB三通道的彩色图像可以看成一个三维矩阵，矩阵中的不位置上的数字代表图像的像素值。然后图像在存储时并不是直接记录这些矩阵中的数字，而是经过了压缩编码。所以将一张图

python脚本(此代码为线性回归的demo)#!/usr/bin/python#-*-coding:utf-8-*-importtensorflowastffromtensorflowimportsaved_modelassmimportnumpyasnpx_data=np.linspace(-0.5,0.5,200)[:,np.newaxis]noise=np.random.normal(0,0.02,x_data.shape)y

importtensorflowastfimportosos.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='0'os.environ['TF_CPP_MIN_VLOG_LEVEL']='3'fromtensorflowimportlogginglogging.set_verbosity(logging.INFO)withtf.device("/fpga:0&qu

入坑1：Linux的批处理文件.sh文件命令的连接符问题2：objectdection测试代码中，测试出来的图像不显示3：在进行对Google官方代码修改的时候，如果进行对学习率learning_rate的改变—如果只是直接用tf.assign()赋值操作，则会报一下错误：`‘float’objecthasnoattribute

 这是使用TensorFlow实现流行的机器学习算法的教程汇集。本汇集的目标是让读者可以轻松通过案例深入TensorFlow。这些案例适合那些想要清晰简明的TensorFlow实现案例的初学者。本教程还包含了笔记和带有注解的代码。项目地址：https://github.com/aymericdamien/TensorF

http://www.tensorfly.cnfdoc/get_started/introduction.htmlTableofContents简介简介本章的目的是让你了解和运行TensorFlow!在开始之前,让我们先看一段使用PythonAPI撰写的TensorFlow示例代码,让你对将要学习的内容有初步的印象.这段很短的Python程序生

近日，一个在GitHub上开源即收获了3700+Star的项目，引起了营长的注意。据介绍，该项目以TensorFlow和Scikit-learn的机器学习框架的基础库为例，详细介绍了如何成为一名机器学习工程师的成长路径。该项目的作者还是一位来自意大利的IT工程师，名叫GiacomoCiarlini，十分帅气的有

二分类模型的评价指标https://www.cnblogs.com/xiaoniu-666/p/10511694.html参考tf的方法predictions=tf.argmax(predict,1)actuals=tf.argmax(real,1)ones_like_actuals=tf.ones_like(actuals)zeros_like_actuals=tf.zeros_like(actuals)one

importtensorflowastfdata1=tf.placeholder(tf.float32)#定义placeholder及数据类型data2=tf.placeholder(tf.float32)dataAdd=tf.add(data1,data2)#加法运算withtf.Session()assess:print(sess.run(dataAdd,feed_dict={data1:6,data2:2}))

  这篇文章讲解的是使用Tensorflow实现残差网络resnet-50.侧重点不在于理论部分，而是在于代码实现部分。在github上面已经有其他的开源实现，如果希望直接使用代码运行自己的数据，不建议使用本人的代码。但是如果希望学习resnet的代码实现思路，那么阅读本文将是一个不错的选择，因

importtensorflow报错：tf.estimatorpackagenotinstalled. 解决方案1：安装pipinstalltensorflow-estimator==1.10.12解决方案2：downgradepandasfrom0.23.4to0.23.0upgradematplotlibto3.0.0

文章目录問題程式碼問題撰寫一個99乘法表，利用Placeholder(多維)程式碼#載入tensorflowlibimporttensorflowastf#宣告placeholderx=tf.placeholder(tf.float32)y=tf.placeholder(tf.float32,shape=(9))z=x*yarr=[iforiinrange(1,10)]with

由于清华镜像源迟迟没有更新tensorflow1.13.1导致python3.7不能使用tensorflow 这里有一个解决方法管理员模式打开(一定要管理员模式 不然会导致权限不足)输入pipinstalltensorflow==1.13.1-ihttps://pypi.doubanio.com/simple/卸载目前的numpy(版本需要更新)cond

TensorFlow-SlimTF-Slim是一个轻量级的库，用来在TF中定义、训练和评估复杂模型。tf-slim能够自由混入原生TF和其它框架（如tf.contrib.learn中）。用法importtensorflow.contrib.slimasslim为什么用TF-Slim?TF-Slim中都有什么组成部分?定义模型变量层Scopes实例:实现VG

《机器学习实战——基于Scikit-Learn和TensorFlow》这是一本非常好的机器学习和深度学习入门书，既有基本理论讲解，也有实战代码示例。我将认真阅读此书，并为每一章内容做一个知识笔记。我会摘录一些原书中的关键语句和代码，若有错误请为我指出。目录第十三章卷积神经网络1

tensorflow多GPU并行计算TensorFlow可以利用GPU加速深度学习模型的训练过程，在这里介绍一下利用多个GPU或者机器时，TensorFlow是如何进行多GPU并行计算的。首先，TensorFlow并行计算分为：模型并行，数据并行。模型并行是指根据不同模型设计不同的并行方式，模型不同计算节点放在不同GPU或

TheanoTheano在深度学习框架中是祖师级的存在。Theano基于Python语言开发的，是一个擅长处理多维数组的库，这一点和numpy很像。当与其他深度学习库结合起来，它十分适合数据探索。它为执行深度学习中大规模神经网络算法的运算所设计。其实，它可以被更好的理解为一个数学表达式的编辑器：用

通过这段学习，虽然学到了一些东西，但东西并不多。结合智联招聘上的岗位要求，决定给自己规划一下主要内容TensorFlow1.X版本倒是挺多的资料，但是2.0刚刚出来不久，性能尚不稳定、文档资料尚不多。为此把他放在后面。OpenCV的内容学《OpenCV3计算机视觉》内容，感觉也仅仅是入门吧，找其

1.标签文本预处理使用<PAD>做标签对齐补齐,使用<GO>和<EOS>对标签做起始和结束标志,用于告诉decoder文本起始与结束,对于某些低频词汇和不关心词汇使用<UNK>标签替代. 2.seq2seqapiencoder部分通常使用lstm或gru进行编码,在其前可以添加cnn做特征抽取decoder部

win10下:https://blog.csdn.net/u014357799/article/details/84106349首先确认显卡驱动是否需要升级： http://www.gongyesheji.org/?p=951更新显卡驱动版本更新为最新，或者在安装CUDA的时候卸载掉之前有的nvidia GeForceExperience，然后使用CUDA的安装包重新装一次。有时候因为

目录认识TensorflowTensorflow特点下载以及安装Tensorflow初体验Tensorflow进阶图op会话Feed操作张量变量可视化学习Tensorboard认识TensorflowTensorFlow是一个采用数据流图（dataflowgraphs），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

目录分布式原理单机多卡多机多卡（分布式）分布式的架构节点之间的关系分布式的模式数据并行同步更新和异步更新分布式API分布式案例Tensorflow的一个特色就是分布式计算。分布式Tensorflow是由高性能的gRPC框架作为底层技术来支持的。这是一个通信框架gRPC(google