Tensorflow2

Tensorflow2.X+cuda+cudnn配置指南(RTX4060+win11+Anaconda3)

【背景】 前段时间要做一个python语音识别模型,需要tf进行训练,考虑到有GPU就不用限制在CPU上了,所以尝试配置Tensorflow. 系统配置为: RTX4060+win11+Anaconda3,使用python3.10配置完成。 【补充建议:使用虚拟环境进行版本管理,我用anaconda ......

测试gpu_矩阵计算tensorflow2|pytorch

tensorflow import tensorflow as tf import timeit physical_gpus = tf.config.list_physical_devices("GPU") # 获得本地GPU列表 physical_cpus = tf.config.list_phy ......
矩阵 tensorflow2 tensorflow pytorch gpu

关于tensorflow2.x保存模型及加载模型的方法及对比

以下方法都是个人实际中测试和使用的方法,tf2版本在2.3~2.7之间 1、model.save() and model.load() 保存模型:这个方法可以直接将训练后的权重和训练的参数保存下来,一般我个人使用的.h5为后缀把模型整个保存下来。 步骤如下: (1)创建模型,像添加积木一样对模型添加 ......
模型 tensorflow2 tensorflow 方法

【已解决】【Tensorflow2.12.0版本以后合并CPU和GPU版】Tensorflow-gpu==2.12.0 安装失败解决办法

#! https://zhuanlan.zhihu.com/p/639416152 # 解决方式: #### 直接上解决方式,需要知道原因的看后文。 #### 直接安装 tensroflow,从 2022 年 12 月起 tensorflow-gpu 已经合并到 tensorflow 包中了 ``` ......

Tensorflow2实战指南(1)

[TOC] # 为什么是TensorFlow ## PyTorch 是什么 是基于以下两个目的而打造的python科学计算框架: ```c 无缝替换NumPy,并且通过利用GPU的算力来实现神经网络的加速。 通过自动微分机制,来让神经网络的实现变得更加容易。 ``` ## 使用 TensorFlow ......
Tensorflow2 Tensorflow 实战 指南

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 ......
Tensorflow2 Tensorflow 深度 事实 机器

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... ......

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 ......
共8篇  :1/1页 首页上一页1下一页尾页