keras和tensorflow的版本对应关系,可参考: Framework Env name (--env parameter) Description Docker Image Packages and Nvidia Settings TensorFlow 1.14 tensorflow-1.14 TensorFlow 1.14.0 + Keras 2.2.5 on Python 3.6. floydhub/tensorflow TensorFlow-1.14 TensorFlow 1.13

http://blog.csdn.net/u011961856/article/details/76861052 由于tensorflow版本不同,可能一些函数的调用也有变换,这时候可能需要查看tensorflow版本,可以在终端输入查询命令如下: python import tensorflow as tf tf.__version__ 查询tensorflow安装路径为: tf.__path__ 注意是双下划线

Prisma这个应用,你可能很熟悉.这是一个能将不同的绘画风格,迁移到照片中,形成不同艺术风格的图片. 2017年4月,美国康奈尔大学和Adobe的一个研究团队在arvix上通过论文“Deep Photo Style Transfer”, 提出一种叫做“深度摄影风格转换”的演化技术,能将一张照片的风格,迁移到另一张照片中.原论文作者给出了Ubuntu14.04系统下的Torch实现,但是该Torch代码实现需要配置复杂的MATLAB环境,但是浙大的LouieYang将该Torch实现转换成了Te

Google发布了TensorFlow1.4正式版 在anaconad搜索依旧是1.2的版本,通过一番查阅,找到了方法 1,打开anaconda-prompt 2,激活你要安装的环境 activate 环境名称 3,查看各个版本: anaconda search -t conda tensorflow 4,找到自己pc环境对应的最新TensorFlow后,查看安装命令 anaconda show <USER/PACKAGE> 5,输入y,确认要下载安装的包就可以了. 6,查看版本和安装路径,

tensorflow集成和实现了各种机器学习基础的算法,可以直接调用. 代码集:https://github.com/ageron/handson-ml 监督学习 1)决策树(Decision Tree)和随机森林 决策树: 决策树是一种树形结构,为人们提供决策依据,决策树可以用来回答yes和no问题,它通过树形结构将各种情况组合都表示出来,每个分支表示一次选择(选择yes还是no),直到所有选择都进行完毕,最终给出正确答案. 决策树(decision tree)是一个树结构(可以是二叉树或非二

Anaconda是一个集成python及包管理的软件,记得最早使用时在2014年,那时候网上还没有什么资料,需要同时使用py2和py3的时候,当时的做法是同时安装Anaconda2和Anaconda3,修改里面的文件,例如将conda命令的exe文件,重命名为conda3,这个做法能用但是有很多问题:这几天需要使用以下spyder(anaconda 中集成的IDE)发现控制台一直显示connecting to kernel,我用的win10系统,可能是我将环境改动,导致无法正常运行.又重装了系统

查看版本: import tensorflow as tf tf.__version__ 查看安装路径: tf.__path__

TensorFlow各个版本均可以在GitHub上下载,之前下载配置的是0.5.0版本,运行的时候,出现很多问题,什么模块缺失attribute,函数参数问题等,修改起来让人抓狂,后来索性下载使用0.6.0版本,问题就没了~如有小伙伴遇到类似问题,欢迎探讨~ TensorFlow-0.6.0 GitHub: https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/0.6.0

tensorflow 的版本在 1.1.0/1.2.0 之后 api 迎来重大变化,有必要将版本升级到最新的 1.1.0 以上. 1. 使用 upgrade CPU:pip3 install –upgrade tensorflow GPU:pip3 install –upgrade tensorflow-gpu 2. 指定升级的版本(1.1.0) CPU: pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.co

import tensorflow as tf tf.__version__ __看着是一个下划线,实际上是两个下划线,中间有空格 tf.__path_

python -c 'import tensorflow as tf; print(tf.__version__)' # for Python 2 python3 -c 'import tensorflow as tf; print(tf.__version__)' # for Python 3

>>>import tensorflow as tf >>>tf.__version__ __是两个下划线,中间有空格 >>>tf.__path_  

reference: https://blog.csdn.net/zlase/article/details/79261348 import numpy import tensorflow as tf a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0], shape=[2, 2], name='a') b = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0], shape=[2, 2], name='b') c = tf.matmul(a, b) sess

一.采用git bash来安装,确认已经安装了git 二.手动找到TensorFlow的模块文件夹地址,若不知道,输入以下两行代码: import tensorflow as tf tf.__path__ 输出的地址为TensorFlow模块所在地址 三.在此地址右键:git bash here 四.在git bash中输入以下命令: git clone --recurse-submodules https://github.com/tensorflow/models 五.安装编译完毕会发现tf

软件的生命周期中一般分4个版本,RC 和 Beta分别是其中2种.如下是4种的解释: alpha版:内部测试版.α是希腊字母的第一个,表示最早的版本,一般用户不要下载这个版本,这个版本包含很多BUG,功能也不全,主要是给开发人员和 测试人员测试和找BUG用的. beta版:公开测试版.β是希腊字母的第二个,顾名思义,这个版本比alpha版发布得晚一些,主要是给“部落”用户和忠实用户测试用的,该版本任然存 在很多BUG,但是相对alpha版要稳定一些.这个阶段版本的软件还会不断增加新功能.如果你是

1. https://www.jianshu.com/p/27e4dc070761 (tensorflow object detection API/Mask RCNN)

1.module 'tensorflow' has no attribute 'mul' tf.mul已经在新版本中被移除,使用 tf.multiply 代替 解决方法 将tf.mul(input1, input2) 改为 tf.multiply(input1, input2) 2.AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'sub' 将sub换成subtract解决方案如下: tf.sub(model.y_,model.y)变换为

MaskRCNN用于检测路标,作为更详细的目标检测,用以得到更精准的额路标位置,路标的几何中心点,用于构建更为精准的拓扑地图,减少构图误差. 抠图工具已经完成,把框抠出来,用0值表示背景. python代码: def mainex(): #initDir(); # Root directory of the project ROOT_DIR = os.getcwd() # Directory to save logs and trained model MODEL_DIR = os.path.j

Notice: 本方法只是解决问题的一种可能,不一定百分百适用,出现这个问题还有很多其他原因,这个可以作为解决的一种尝试!!! 经过检查发现,是由于激活环境的原因 使用 conda activate env_name激活环境就会出现这种情况 而改换成 source activate env_name就不会出现这种情况 按照官方文档的说法,conda activate 应该比 source activate运行更快,适用范围更广,但是在这里却出现了这种情况,还不清楚是什么原因

TensorFlow™ 是一个采用数据流图(data flow graphs),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(edges)则表示在节点间相互联系的多维数据数组,即张量(tensor).它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算,例如台式计算机中的一个或多个CPU(或GPU),服务器,移动设备等等.TensorFlow 最初由Google大脑小组(隶属于Google机器智能研究机构)的研究员和工程师们开发出来,用于机器学习和深度神经网络方面的研究,但这个系

最近由于论文需要,急需搭建Tensorflow环境,16年底当时Tensorflow版本号还没有过1,我曾按照手册搭建过CPU版本.目前,1.7算是比较新的版本了(也可以从源码编译1.8版本的Tensorflow). 安装步骤: 不能急于求成,安装任何东西前都应该先阅读用户手册与FAQ,弄清软件依赖与安装步骤.对于Tensorflow来说,官网有时上不去,建议关注Tensorflow的GitHub(https://github.com/tensorflow/tensorflow),GitHub上