tensorflow keras
跟姥爷深度学习2 TensorFlow的基本用法
一、前言 前面我们浅用TensorFlow做了个天气预测，虽然效果不咋样，但算是将整个流程跑通了。这一篇我们在之前基础上对TensorFlow的一些参数进行简单介绍，在接口文件的基础上了解各参数的简单含义和用法。 二、再次构建模型 我们先将之前的冗余代码都删除，做个简单的模型训练和预测。 三、可以修 ......
跟姥爷深度学习1 浅用tensorflow做个天气预测
一、前言 最近人工智能、深度学习又火了，我感觉还是有必要研究一下。三年前浅学了一下原理没深入研究框架，三年后感觉各种框架都成熟了，现成的教程也丰富了，所以我继续边学边写。原教程链接： https://www.bilibili.com/video/BV1CW4y1r7Q7?p=1&vd_source= ......
从零开始配置深度学习环境：CUDA+Anaconda+Pytorch+TensorFlow
本文适用于电脑有GPU（显卡）的同学，没有的话直接安装cpu版是简单的。CUDA是系统调用GPU所必须的，所以教程从安装CUDA开始。 CUDA安装 CUDA是加速深度学习计算的工具，诞生于NVIDIA公司，是一个显卡的附加驱动。必须使用NVIDIA的显卡才能安装，可以打开任务管理器查看自己的硬件设 ......
Mac OS M1芯片安装tensorflow
1.确认把系统更新到12以后 2.安装miniforge3 下载安装脚本 添加执行权限:chmod +x ~/Downloads/Miniforge3-MacOSX-arm64.sh 执行安装:sh ~/Downloads/Miniforge3-MacOSX-arm64.sh -b -p $HOME ......
Java使用TensorFlow
Java可以使用TensorFlow，TensorFlow为Java提供了一个API，它可以让Java开发者使用TensorFlow构建和训练深度学习模型。 以下是如何在Java中使用TensorFlow的基本步骤： 首先，需要安装TensorFlow的Java API，可以从TensorFlow官 ......
Go语言使用TensorFlow
Go编程语言可以与TensorFlow一起使用。TensorFlow是由Google开发的流行的开源机器学习框架，提供了各种库和工具来构建和训练机器学习模型。TensorFlow支持多种编程语言，包括Python、C++、Java和Go。 要在Go中使用TensorFlow，可以使用TensorFl ......
事实胜于雄辩,苹果MacOs能不能玩儿机器/深度(ml/dl)学习(Python3.10/Tensorflow2)
坊间有传MacOs系统不适合机器(ml)学习和深度(dl)学习，这是板上钉钉的刻板印象，就好像有人说女生不适合编程一样的离谱。现而今，无论是Pytorch框架的MPS模式，还是最新的Tensorflow2框架，都已经可以在M1/M2芯片的Mac系统中毫无桎梏地使用GPU显卡设备，本次我们来分享如何在 ......
Keras中文教程
http://www.likuli.com/doc/keras/15211966310968.html 关于深度学习 由于Keras是为深度学习设计的工具，这里只列举深度学习中的一些基本概念。请确保对下面的概念有一定理解： 有监督学习，无监督学习，分类，聚类，回归 神经元模型，多层感知器，BP算法 ......
VGG16模型-tensorflow实现的架构
import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import InputLayer, Dense, Flatten, Conv2D, MaxPool ......
Python调用TensorFlow时出现：FutureWarning: Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is deprecated
百度了很多说是numpy版本过高，将numpy版本降低即可，我降低为1.16.2 但是会碰到pip uninstall numpy卸载不掉的问题 我一直忽视了是在conda创建的虚拟环境acc中运行的这个代码， 进入cmd pip uninstall时没注意是在base环境下，还是在自己创建的虚拟环 ......
简单介绍TensorFlow中关于tf.app.flags命令行参数解析模块
导读 这篇文章主要介绍了TensorFlow中关于tf.app.flags命令行参数解析模块，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教 tf.app.flags命令行参数解析模块 说道命令行参数解析，就不得不提到 python 的 argparse 模块，详情可 ......
简单介绍TensorFlow中关于tf.app.flags命令行参数解析模块
这篇文章主要介绍了TensorFlow中关于tf.app.flags命令行参数解析模块，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教 tf.app.flags命令行参数解析模块 说道命令行参数解析，就不得不提到 python 的 argparse 模块，详情可参考我 ......
简单介绍TensorFlow中关于tf.app.flags命令行参数解析模块
这篇文章主要介绍了TensorFlow中关于tf.app.flags命令行参数解析模块，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教 tf.app.flags命令行参数解析模块 说道命令行参数解析，就不得不提到 python 的 argparse 模块，详情可参考我 ......
Python keras
（一）to_categorical 说明： 简单来说，to_categorical就是将类别向量转换为二进制（只有0和1）的矩阵类型表示。其表现为将原有的类别向量转换为独热编码的形式。 例子： from keras.utils.np_utils import * #类别向量定义 b = [0,1,2 ......
Tensorflow训练好的模型部署
导出模型 首先，需要将TensorFlow训练好的模型导出为可部署的格式。可以使用tf.saved_model API将模型保存为SavedModel格式。例如，下面的代码将模型导出为/tmp/saved_model目录： import tensorflow as tf # 生成模型 # 导出模型 ......
关于Tensorflow！目标检测预训练模型的迁移学习
前言 关于TF的目标检测迁移学习，我一开始是想通过Tensorflow提供的API，用JS来实现的。但是官方不但没有案例，网上也没有踩坑的博客，加之我又着急要弄水印检测。 于是就在网上看了很多人用python实现的自定义训练，我也试过很多。运行的时候各种问题，不是缺少模块，就是版本兼容问题说什么 ......
如何在 Windows10 下运行 Tensorflow 的目标检测？
前言 看过很多博主通过 Object Detection 实现了一些皮卡丘捕捉，二维码检测等诸多特定项的目标检测。而我跟着他们的案例来运行的时候，不是 Tensorflow 版本冲突，就是缺少什么包，还有是运行官方 object_detection_tutorial 不展示图片等等问题。 在看过一个 ......
构建基于深度学习神经网络协同过滤模型(NCF)的视频推荐系统(Python3.10/Tensorflow2.11)
毋庸讳言，和传统架构(BS开发/CS开发)相比，人工智能技术确实有一定的基础门槛，它注定不是大众化，普适化的东西。但也不能否认，人工智能技术也具备像传统架构一样“套路化”的流程，也就是说，我们大可不必自己手动构建基于神经网络的机器学习系统，直接使用深度学习框架反而更加简单，深度学习可以帮助我们自动地... ......
tensorflow checkpoint转savedmodel
checkpoint文件结构 saved_model文件结构 import tensorflow as tf def convert_model(): trained_checkpoint_prefix = '/home/tiwang/code/jupyter-notebook/DIEN/dien/ ......
TensorFlow模型保存和提取方法
https://blog.csdn.net/marsjhao/article/details/72829635?spm=1001.2101.3001.6650.3&utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7ECTRLI ......
[tensorflow]plot_model
[ImportError: Failed to import pydot. You must install pydot and graphviz for pydotprint to work] python使用tensorflow库时报错 import tensorflow tensorflow. ......
TensorFlow2.6和bert4keras0.11.4在Ubuntu22.04中使用
如题，基本环境和版本信息如下 ubuntu==22.04 tensorflow==2.6.0 bert4keras==0.11.4 python==3.9.13 在使用中，需要指定TensorFlow为2.0，即Keras使用tf.keras import os os.environ['TF_KER ......
问题：tensorflow指定了gpu运行，依旧使用cpu
1、首先检查当前环境的cpu,gpu设备信息 from tensorflow.python.client import device_lib as _device_lib local_device_protos = _device_lib.list_local_devices() devices = ......
tf2&keras 遇到的坑和记录
Q: 在执行某些操作时遇到error: Can't find libdevice directory ${CUDA_DIR}/nvvm/libdevice # 首先找到cuda的路径，比如大多数ubuntu服务器的路径为/usr/lib/cuda export XLA_FLAGS xla_gpu_c ......
tensorflow 随机种子
graph-level random seed 依靠随机种子的操作实际上来自两个种子：图级(graph-level)和操作级(operation-level)种子。 这设置了图层面的种子。它与操作级种子的相互作用如下 ......
keras图片数字识别入门AI机器学习
通过使用mnist（AI界的helloworld）手写数字模型训练集，了解下AI工作的基本流程。 本例子，要基于mnist数据集（该数据集包含了【0-9】的模型训练数据集和测试数据集）来完成一个手写数字识别的小demo。 mnist数据集，图片大小是28*28的黑白。包含了6w 训练数据和1w验证数 ......
在昇腾平台上对TensorFlow网络进行性能调优
摘要：本文就带大家了解在昇腾平台上对TensorFlow训练网络进行性能调优的常用手段。 本文分享自华为云社区《在昇腾平台上对TensorFlow网络进行性能调优》，作者：昇腾CANN 。 用户将TensorFlow训练网络迁移到昇腾平台后，如果存在性能不达标的问题，就需要进行调优。本文就带大家了解 ......
Python TensorFlow深度神经网络回归：keras.Sequential
本文介绍基于Python语言中TensorFlow的Keras接口，实现深度神经网络回归的方法。 1 写在前面 前期一篇文章Python TensorFlow深度学习回归代码：DNNRegressor详细介绍了基于TensorFlow tf.estimator接口的深度学习网络；而在TensorFl ......
Python TensorFlow深度学习回归代码：DNNRegressor
本文介绍基于Python语言中TensorFlow的tf.estimator接口，实现深度学习神经网络回归的具体方法。 () 1 写在前面 1. 本文介绍的是基于TensorFlow tf.estimator接口的深度学习网络，而非TensorFlow 2.0中常用的Keras接口；关于Keras接 ......