安装并启动jupyter 安装 Anaconda 后, 再安装 jupyter pip install jupyter 设置环境 ipython --ipython-dir= # override the default IPYTHONDIR directory, ~/.ipython/ by default ipython profile create foo # create the profile foo ipython profile locate foo # find foo prof

1. 准备 Hudi支持Spark-2.x版本,你可以点击如下链接安装Spark,并使用pyspark启动 # pyspark export PYSPARK_PYTHON=$(which python3) spark-2.4.4-bin-hadoop2.7/bin/pyspark \ --packages org.apache.hudi:hudi-spark-bundle_2.11:0.5.1-incubating,org.apache.spark:spark-avro_2.11:2.4.4 \

假设你的环境已经安装好了以下东西,如何详细的安装它们不在本文的讨论范围之内 具体的可疑参考三分钟搞定jupyter和pyspark整合 anaconda2 findspark pyspark 这里多说一句,spark1.几的版本以下的只支持python2.几的支持python2和3.具体是spark2.几,笔者没有详细调查. 如何以不同的模式运行pyspark 我们都知道,spark是分为local,standalone,yarn-client,yarn-cluster等运行模式的.既然想用ju

本篇做一个没有实用价值的mnist rpc服务,重点记录我在调试整合tensorflow和opencv时遇到的问题: 准备模型 mnist的基础模型结构就使用tensorflow tutorial给的例子,卷积-池化-卷积-池化-全连接-dropout-softmax,然后走常规的优化训练,得到一个错误率2.0%的结果: 然后准备一个单张图片的输入,一个(1, 28, 28, 1)的tensor,输入到模型里,得到一个单条的输出,给它们定好名字: 将模型保存下来: 加载模型 用c++写一个thr

1,安装驱动,cuda,cudnn,参考本人上一篇博客http://www.cnblogs.com/zxg-DL/p/9023601.html 2,安装tensorflow   接下来是关于TensorFlow的安装部分 思路:1,由于现阶段由于个人能力问题不能使用anaconda整合tensorflow和caffe           2,我们所安装的cuda版本为7.5,该版本不支持最新的Tensorflow1.0-Tensorflow1.8                 所以,我们选择安

tensorflow 不支持Python2.7,最好选择下载Python3.5 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.anaco

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

一.安装ipython 下载ipython, https://pypi.python.org/packages/source/i/ipython/ipython-2.2.0.tar.gz#md5=b91d3724f655a8e16d022772f696cfd5 cd /app/softwares/ipython tar -zxvf ipython-2.2.0.tar.gz cd ipython-2.2.0 python2.7 setup.py install ln -s /usr/local/p

转载请注明作者:梦里风林 Github工程地址:https://github.com/ahangchen/GDLnotes 欢迎star,有问题可以到Issue区讨论 官方教程地址 视频/字幕下载 加载数据 使用text8作为训练的文本数据集 text8中只包含27种字符:小写的从a到z,以及空格符.如果把它打出来,读起来就像是去掉了所有标点的wikipedia. 直接调用lesson1中maybe_download下载text8.zip 用zipfile读取zip内容为字符串,并拆分成单词li

今天我们来解析下Tensorflow的Seq2Seq的demo.继上篇博客的PTM模型之后,Tensorflow官方也开放了名为translate的demo,这个demo对比之前的PTM要大了很多(首先,空间上就会需要大约20个G,另外差点把我的硬盘给运行死),但是也实用了很多.模型采用了encoder-decoder的框架结果,佐以attention机制来实现论文中的英语法语翻译功能.同时,模型的基础却来自之前的PTM模型.下面,让我们来一起来了解一下这个神奇的系统吧! 论文介绍及基础描写:

系统环境:Ubuntu14.04 64位.Windows7 64位 双系统 CUDA 版本: 7.5 总结一下,我的安装建议是: 一定要下一份CUDA官方的安装文档,按照它的步骤一步步慢慢来,不可偷懒.CUDA 7.5 官方安装文档下载 在安装之前一定要详细检查自己的系统环境.软件是否符合CUDA的安装要求.不要存有侥幸心理,跳过检查步骤. 每进行一项操作,都检查一下该项操作是否成功.如果没成功,适时重启电脑或者重启终端, 1.安装Ubuntu系统14.04 安装完毕后不要更新系统. 这条到底是

AS WE ALL KNOW,学机器学习的一般都是从python+sklearn开始学,适用于数据量不大的场景(这里就别计较“不大”具体指标是啥了,哈哈) 数据量大了,就需要用到其他技术了,如:spark, tensorflow,当然也有其他技术,此处略过一坨字... 先来看看如何让这3个集成起来吧(WINDOWS环境):pycharm(python开发环境), pyspark.cmd(REPL命令行接口), spark(spark驱动.MASTER等) download Anaconda, l

继续上篇的pyspark集成后,我们再来看看当今热的不得了的tensorflow是如何继承进pycharm环境的 参考: http://blog.csdn.net/include1224/article/details/53452824 思路其实很简单,说下要点吧 1. python必须要3.5 64位版本(上一篇直接装的是64位版本的Anaconda) 2. 激活3.5版本的python环境,用activate {env name}就行了 3. 在激活的环境中运行pip install --u

Gokula Krishnan Santhanam认为,大部分深度学习框架都包含以下五个核心组件: 张量(Tensor) 基于张量的各种操作 计算图(Computation Graph) 自动微分(Automatic Differentiation)工具 BLAS.cuBLAS.cuDNN等拓展包 . . 一.张量的理解 本节主要参考自文章<开发丨深度学习框架太抽象?其实不外乎这五大核心组件> . 1.张量的解读 张量是所有深度学习框架中最核心的组件,因为后续的所有运算和优化算法都是基于张量进

视频中的物体识别 摘要 物体识别(Object Recognition)在计算机视觉领域里指的是在一张图像或一组视频序列中找到给定的物体.本文主要是利用谷歌开源TensorFlow Object Detection API物体识别系统对视频内容进行识别,下面将详细介绍整个实现过程. 关键词:物体识别:TensorFlow 1.引言 随着人们工作.生活智能化的不断推进,作为智能化承载者----摄像头,充当起了非常重要的"眼"的作用. 物体识别技术能够进一步实现了"脑"

TensorFlow LSTM Attention 机制图解 深度学习的最新趋势是注意力机制.在接受采访时,现任OpenAI研究主管的Ilya Sutskever提到,注意力机制是最令人兴奋的进步之一,他们在这里进行投入.听起来令人兴奋但是什么是注意机制? 基于人类视觉注意机制,神经网络中的注意机制非常松散.人的视觉注意力得到了很好的研究,虽然存在着不同的模式,但它们基本上都是以"低分辨率"感知周围的图像,以"高分辨率"的方式集中在图像的某个区域,然后随着时间的推移

一.前述 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.Tensor(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计算过程.TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统. 二.相关概念和安装 TensorFlow中的计算可以表示为一个有向图(DirectedGraph)或者称计算图(ComputationGraph)其中每一

作者:冯牮 前言 本文不是神经网络或机器学习的入门教学,而是通过一个真实的产品案例,展示了在手机客户端上运行一个神经网络的关键技术点 在卷积神经网络适用的领域里,已经出现了一些很经典的图像分类网络,比如 VGG16/VGG19,Inception v1-v4 Net,ResNet 等,这些分类网络通常又都可以作为其他算法中的基础网络结构,尤其是 VGG 网络,被很多其他的算法借鉴,本文也会使用 VGG16 的基础网络结构,但是不会对 VGG 网络做详细的入门教学 虽然本文不是神经网络技术的入门教

01 - 基本的神经网络结构 输入端--->神经网络(黑盒)--->输出端 输入层:负责接收信息 隐藏层:对输入信息的加工处理 输出层:计算机对这个输入信息的认知 每一层点开都有它相应的内容,函数和功能.一般来说, 神经网络(Neural Network)是一连串神经层所组成的把输入进行加工再输出的系统. 神经网络的加工处理: 特征(features)--->神经网络层加工--->代表特征(feature representation)--->神经网络层再次加工--->

阅读本文约“2.2分钟” TensorFlow框架 ——TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统 ——可被用于语音识别或图像识别等多项机器学习和深度学习领域 ——TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统 ——TensorFlow支持CNN.RNN和LSTM算法,这都是目前在Image,Speech和NLP最流行的深度神经网络模型 MNIST数据集 ——有Google和纽约大学克朗研究所共同建立的手写数字的数据库

https://blog.csdn.net/heros_never_die/article/details/79760616 最近开始学习深度学习的相关知识,准备实战一下,看了一些关于tensorflow安装的博客,绕了一些弯,因此来填一下坑(多余安装的或者非windows),主要围绕使用pycharm时需要用到tensorflow的安装过程. 环境:windows10专业版.只是想简单跑一下tensorflow的话,安装过程真的很简单. 如果你有“安装IDE并关联编译器"的经验,不想看复杂的安