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,…

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…

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…

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()…

""" 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)…