import tensorflow as tf import numpy as np #create data x_data = np.random.rand(100).astype(np.float32) y_data = x_data*0.1+0.3 Weights = tf.Variable(tf.random_uniform([1],-1.0,1.0)) biases = tf.Variable(tf.zeros([1])) y = Weights*x_data+biases loss…

本文记录了在Ubuntu上安装TensorFlow的步骤.系统环境:Ubuntu14.10 64bitPython版本:Python 2.7.8TensorFlow版:TensorFlow 1.0.1 安装步骤 1. 检查Python和pip的版本 由于本系统之前已经安装了Python,这里只需要确认一下版本号. $ python -V 输出:Python 2.7.8 $ pip -V 输出:pip 9.0.1 from /usr/local/lib/python2.7/dist-package…

因为最近Deep Learning十分热门, 装一下TensorFlow学习一下. 本文主要介绍安装流程, 将自己遇到的问题说明出来, 并记录自己如何处理, 原理方面并没有能力解释. 由于本人之前从来没有用过Linux, 本文章恐有初级错误, 望见谅, 谢谢. (本文写于2017年3月17日) 为了能够利用GPU(NVIDIA GTX1080)运行TensorFlow, 根据调查需要按顺序安装以下内容: Ubuntu, NVIDIA驱动, CUDA, cudnn, TensorFlow 安装Ub…

除法和取模运算符(/, //, %)现已匹配 Python(flooring)语义.这也适用于 tf.div 和 tf.mod.为了获取强制的基于整数截断的行为,你可以使用 tf.truncatediv 和 tf.truncatemod. tf.divide 现在是推荐的除法函数.tf.div 还将保留,但其语义将不会响应 Python 3 或 from future 机制 . tf.reverse 现在是将轴的索引反转.例如,tf.reverse ( a, [ True, False, Tru…

TensorFlow 1.0 重大功能及改善 XLA(实验版):初始版本的XLA,针对TensorFlow图(graph)的专用编译器,面向CPU和GPU. TensorFlow Debugger(tfdbg):命令行界面和API. 添加了新的python 3 docker图像. 使pip包兼容pypi.TensorFlow现在可以通过 [pip install tensorflow] 命令安装. 更改了几个python API的调用方式,使其更类似 NumPy. 新的(实验版)Java API…

import tensorflow as tf #模拟异步子线程 存入样本, 主线程 读取样本 # 1. 定义一个队列,1000 Q = tf.FIFOQueue(1000,tf.float32) #2.定义要做的事情 循环 值,+1 放入队列当中 var = tf.Variable(0.0) #实现一个自增 tf.assign_add data = tf.assign_add(var,tf.constant(1.0)) en_q = Q.enqueue(data) #3.定义队列管理器op,指…

import tensorflow as tf #模拟一下同步先处理数据,然后才能取数据训练 #tensorflow当中,运行操作有依赖性 #1.首先定义队列 Q = tf.FIFOQueue(3,tf.float32) #放入一些数据 enq_many = Q.enqueue_many([[0.1,0.2,0.3],]) #2.定义取数据的过程 out_q= Q.dequeue() data = out_q+1 en_q = Q.enqueue(data) with tf.Session()…

import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt BATCH_START = 0 TIME_STEPS = 20 BATCH_SIZE = 20 INPUT_SIZE = 1 OUTPUT_SIZE = 1 CELL_SIZE = 10 LR = 0.0025 def get_batch(): global BATCH_START, TIME_STEPS # xs shape (50batch,…

import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #this is data mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data",one_hot=True) lr = 0.001 train_iters = 10000 batch_size = 128 display_step = 10 n_inputs = 28 n_steps…

""" Please note, this code is only for python 3+. If you are using python 2+, please modify the code accordingly. """ import tensorflow as tf from sklearn.datasets import load_digits from sklearn.model_selection import train_…

import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import os os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "0,1" mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data",one_hot=True) def compute_accuracy(v_xs,v_ys)…

import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data",one_hot=True) def add_layer(inputs,in_size,out_size,activation_function=None): Weight = tf.Variable(tf.random_norma…

""" Please note, this code is only for python 3+. If you are using python 2+, please modify the code accordingly. """ #tensorboard --logdir="./" import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as…

import tensorflow as tf state = tf.Variable(0,name='counter') print(state.name) one = tf.constant(1) #常量加变量还是变量 new_value = tf.add(state,one) #把新的值给state变量 update = tf.assign(state,new_value) init = tf.initialize_all_variables() #初始化所有变量 with tf.Sess…

先定位问题,发现在 /usr/local/cuda/include/ /usr/local/cuda/lib64/ 下面只有 libcudnn.so.5 因此,只要下载cudnn6.*版本的文件分别覆盖就可以啦. sudo cp cuDNN6.*/include/cudnn.h      /usr/local/cuda/include/ sudo cp cuDNN6.*/lib*        /usr/local/cuda/lib64/ sudo ldconfig -v…

import tensorflow as tf import numpy as np # ##Save to file # W = tf.Variable([[4,5,6],[7,8,9]],dtype=tf.float32,name="weight") # b = tf.Variable([[2,5,8]],dtype=tf.float32,name="biases") # # init = tf.initialize_all_variables() # # sa…

import tensorflow as tf #(tf.float32,[2,2]) input1 = tf.placeholder(tf.float32) input2 = tf.placeholder(tf.float32) output = tf.multiply(input1,input2) with tf.Session() as sess: print(sess.run(output,feed_dict={input1:[7.],input2:[2.]})) [14.]…

import tensorflow as tf matrix1 = tf.constant([[3,3]]) matrix2 = tf.constant([[2],[2]]) product = tf.matmul(matrix1,matrix2) #矩阵相乘 # sess = tf.Session() # result = sess.run(product) # print(result) # sess.close() with tf.Session() as sess: result2 =…

欢迎大家关注腾讯云技术社区-博客园官方主页,我们将持续在博客园为大家推荐技术精品文章哦~ 作者 :董超 上一篇文章我们介绍了 MxNet 的安装,但 MxNet 有个缺点,那就是文档不太全,用起来可能是要看源代码才能理解某个方法的含义,所以今天我们就介绍一下 TensorFlow,这个由谷歌爸爸出品的深度学习框架,文档比较全-以后的我们也都使用这个框架- 0x00 概要 TensorFlow是谷歌爸爸出的一个开源机器学习框架,目前已被广泛应用,谷歌爸爸出品即使性能不是最强的(其实性能也不错),但…

import numpy as np from sklearn import datasets,linear_model from sklearn.model_selection import train_test_split def load_data(): diabetes = datasets.load_diabetes() return train_test_split(diabetes.data,diabetes.target,test_size=0.25,random_state=0…

参考 ubuntu16.04+gtx1060+cuda8.0+caffe安装.测试经历 ,细节处有差异. 首先说明,这是在台式机上的安装测试经历,首先安装的win10,然后安装ubuntu16.04双系统,显卡为GTX1060 台式机显示器接的是GTX1060 HDMI口,win10上首先安装了最新的GTX1060驱动375 废话不多说,上车吧,少年 一.首先安装nvidia显卡驱动 我是1080P的显示器,在没有安装显卡驱动前,ubuntu分辨率很低,可以手动修改一下grub文件,提高分辨率,…

0.安装背景 系统:ubuntu 16.04 内核:4.4.0-140-generic GPU:GTX 1080Ti nvidia驱动版本: 384.111 cuda: CUDA 8.0 深度学习库cuDNN: cuDNN5.1 tensorflow:1.0.1 1.安装nvdia显卡驱动 下载nvidia显卡驱动 去nvidia官网查询显卡对应的驱动,并下载.这里的显卡驱动下载链接:Download,密码:mfxh 下载的时候要注意,显卡驱动与ubuntu内核版本对应.对应表来自nvidia官…

第1章 Tensorfow简介与环境搭建 本门课程的入门章节,简要介绍了tensorflow是什么,详细介绍了Tensorflow历史版本变迁以及tensorflow的架构和强大特性.并在Tensorflow1.0.pytorch.Tensorflow2.0之间做了对比.最后通过实战讲解了在Google cloud和AWS两个平台上的环境配置. 1-1 课程导学试看 1-2 Tensorflow是什么 1-3 Tensorflow版本变迁与tf1.0架构 1-4 Tensorflow2.0架构试…

01-TensorFlow基础 Tensorflow是什么 Google的开源软件库 采取数据流图,用于数值计算 支持多种平台 - GPU.CPU. 移动设备 最初用于深度学习,变得越来越通用 Tensorflow数据结构 #数据流图 线:节点之间的输入输出关系,线上运输张量. tensor:张量- 指代数据 节点:operation (op): 专门运算的操作节点,所有的操作都是一个op,处理数据 只要使用tensorflow的API定义的函数都是OP 节点被分配到各种计算设备上运行 grap…

虽说是按<TensorFlow深度学习>这本书来学习的,但是总会碰到新的问题!记录下这些问题,有利于巩固知新. 之前学过一些tensorflow1.0的知识,到RNN这章节,后面没有再继续下去,这里又重新开始学习tensorflow2.0,想必会有豁然开朗的感觉. 环境搭建:Anaconda+CUDA+cuDNN+PyCharm+tensorflow Windows的cmd环境安装 下一次更新线性numpy拟合的例子和tensorflow基础理论部分.…

目录: Tensorflow2.0 介绍 Tensorflow 常见基本概念 从1.x 到2.0 的变化 Tensorflow2.0 的架构 Tensorflow2.0 的安装(CPU和GPU) Tensorflow2.0 的使用 使用 GPU 加速 从现在开始我们就正式进入TensorFlow2.0的学习了,在这一系列文章里我们将重点介绍TensorFlow的基础知识和使用方法,为后面我们使用TensorFlow去解决一些实际的问题做好准备.2019年3月的TensorFlow开发者峰会上,T…

有三种计算图的构建方式:静态计算图,动态计算图,以及Autograph. TensorFlow 2.0主要使用的是动态计算图和Autograph. 动态计算图易于调试,编码效率较高,但执行效率偏低. 静态计算图执行效率很高,但较难调试. 而Autograph机制可以将动态图转换成静态计算图,兼收执行效率和编码效率之利. 当然Autograph机制能够转换的代码并不是没有任何约束的,有一些编码规范需要遵循,否则可能会转换失败或者不符合预期. 我们会介绍Autograph的编码规范和Autograp…

现在越来越多的人工智能和机器学习以及深度学习,强化学习出现了,然后自己也对这个产生了点兴趣,特别的进行了一点点学习,就通过这篇文章来简单介绍一下,关于如何搭建Tensorflow以及如何进行使用.建议的话,还是要学习了一点Python基础知识和Linux知识是最好的! 版本:Windows7 一:安装Anaconda和Tensorflow 步骤: 1:从官方网站下载Anaconda https://www.anaconda.com/download/ 2:进行软件安装(这个和普通的没什么特别区别…

前言 ​ 当一个TensorFlow模型训练出来的时候,为了投入到实际应用,所以就需要部署到服务器上.由于我本次所做的项目是一个javaweb的图像识别项目.所有我就想去寻找一下java调用TensorFlow训练模型的办法. 由于TensorFlow很久没更新的缘故,网上的博客大都是18/19年的,并且是基于TensorFlow1.0的,对于现在使用的TensorFlow2.0不太友好. 下面我简述一下TensorFlow1.0时期的方法: 1.动态模型生成不便 需要将训练的.h5模型转换成.…

一 TensorFlow安装 TensorFlow是谷歌基于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.Tsnsor(张量)意味着N维数组,Flow(流)意味着基于数据流图的计算,TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端的计算过程.TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工神经网络中进行分析和处理过程的系统. 下载和安装:https://blog.csdn.net/darlingwood2013/article/details/6032225…