这次我们把上次的结果进行可视化显示,我们会把神经网络的优化过程以图像的方式展示出来,方便我们了解神经网络是如何进行优化的. 首先,我们把测试数据显示出来: # 显示测试数据 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(1, 1, 1) ax.scatter(x_data, y_data) plt.ion() plt.show() 这里为了能够更加灵活地控制显示的图形,因此增加了subplot,这样方便对其中画出的线进行删除. plt.ion()开启了交互模式,

记录一下学习深度学习的小事情: 1.tensorflow 现在只支持windows 64位系统: 2.因为实验室的电脑比较老旧,Gpu配置低,所以选择安装的是tensorflow Cpu版本,对于学习来说是完全够用了,等进阶之后再砸钱买个好的显卡. 3.因为需要完成吴恩达深度学习视频的作业(网上下载的作业版本),需要使用jupyter打开,所以得使jupyter能import tensorflow. 4.因为使用anaconda方式进行安装,所以不支持python3.6版本.(官网解释如图) 现

安装说明 平台:Window.Ubuntu.Mac等操作系统 版本:支持GPU版本和CPU版本 安装方式:pip方式.Anaconda方式 attention: 在Windows上目前支持python3.5.x GPU版本可支持CUDA9.0.Cudnn7.0 安装过程 CUDA简介 CUDA(Compute Unified Device Architecture),是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台. CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构,该架构使GPU能够解决复杂的计算问题

TensorFlow 官方文档中文版 http://www.tensorfly.cn/tfdoc/get_started/introduction.html https://zhyack.github.io/posts/2016_09_30-Configurate-TensorFlow-On-Ubuntu.html https://www.leiphone.com/news/201606/ORlQ7uK3TIW8xVGF.html 一.下载并安装Anaconda 下载方式 1.官方网站 目前最新

最近要在个人台式机上搭建TensorFlow和PyTorch运行环境,期间遇到了一些问题.这里就把解决的过程记录下来,同时也可以作为安装上述环境的过程记录. 如果没有遇到类似的问题,想直接从零安装上述两个包的运行环境的,请直接阅读第三部分. 一.硬件和环境配置: 1)操作系统:Ubuntu 18.04: 2)NVIDIA Driver Version :390.48:(可通过nvidia-smi命令查到) 3)GPU:GTX 1080: (可通过nvidia-smi命令查到) 4)已安装CUDA

TensorFlow的Javascript版 TensorFlow一直努力扩展自己的基础平台环境,除了熟悉的Python,当前的TensorFlow还实现了支持Javascript/C++/Java/Go/Swift(预发布版)共6种语言. 越来越多的普通程序员,可以容易的在自己工作的环境加入机器学习特征,让产品更智能. 在Javascript语言方面,TensorFlow又分为两个版本.一个是使用node.js支持,用于服务器端开发的@tensorflow/tfjs-node.安装方法: np

使用Anaconda5.0.0 1.首选无论你是在cmd键入python,还是在Anaconda Prompt键入python,显示的都是Python3.6.然而在Spyder(tensorflow)中显示的python是3.5.主要的原因是tensorflow现在支持的最高版本是python3.5. 2.因为编程环境是在tensorflow.所以选择下载opencv-python 中python的版本是python3.5. 安装1 如果你已经安装好了tensorflow,现在想使用opencv

目录 一.Ubuntu18.04 LTS系统的安装 1. 安装文件下载 2. 制作U盘安装镜像文件 3. 开始安装 二.设置软件源的国内镜像 1. 设置方法 2.关于ubuntu镜像的小知识 三.Nvidia显卡驱动的安装 1. 首先查看显卡型号和推荐的显卡驱动 2. 安装nvidia-390版本驱动 3. 重启系统,可以查看安装是否成功 四.CUDA9.0的安装 1. CUDA版本选择 2. 安装CUDA9.0 3. 设置环境变量 五.cuDNN7.3的安装 六.Tensorflow-1.12

目录 一.Ubuntu16.04 LTS系统的安装 二.设置软件源的国内镜像 1. 设置方法 2.关于ubuntu镜像的小知识 三.Nvidia显卡驱动的安装 1. 首先查看显卡型号和推荐的显卡驱动 2. 安装nvidia-384版本驱动 3. 重启系统,可以查看安装是否成功 四.CUDA9.0的安装 1. CUDA版本选择 2. 安装CUDA9.0 3. 设置环境变量 五.cuDNN7.3的安装 六.Tensorflow-1.12的安装 1. Python开发环境配置. 2. 创建Python

欢迎访问我的GitHub https://github.com/zq2599/blog_demos 内容:所有原创文章分类汇总及配套源码,涉及Java.Docker.Kubernetes.DevOPS等: 本篇概览 本篇记录了自己在Ubuntu 16.04.7 LTS系统上搭建TensorFlow2开发环境的过程,用于将来重装时的参考 硬件是2018年购买的惠普暗隐精灵3代,显卡GTX1060,已经安装了Ubuntu16 LTS桌面版 执行本篇操作前需要安装Nvidia的驱动,详情请参考<Ubu

TensorFlow与OpenCV,读取图片,进行简单操作并显示 1 OpenCV读入图片,使用tf.Variable初始化为tensor,加载到tensorflow对图片进行转置操作,然后opencv显示转置后的结果 import tensorflow as tf import cv2 file_path = "/home/lei/Desktop/" filename = "MarshOrchid.jpg" image = cv2.imread(filename,

Tensorflow在处理数据时,经常加载图像数据,有的时候是直接读取文件,有的则是读取二进制文件,为了更好的理解Tensorflow数据处理模式,先简单讲解显示图片机制,就能更好掌握是否读取正确了. 一.结合opencv读取显示图片 1.变量 使用tf.Variable初始化为tensor,加载到tensorflow对图片进行显示 def showimage_variable_opencv(filename): image = cv2.imread(filename) # Create a T

参考: http://blog.csdn.net/l18930738887/article/details/55000008 http://www.jianshu.com/p/19bb60b52dad http://blog.csdn.net/sinat_33761963/article/details/62433234 import tensorflow as tf import numpy as np def add_layer(inputs, in_size, out_size, n_la

1.工程组成 2.urls.py """Django_machine_learning_linear_regression URL Configuration The `urlpatterns` list routes URLs to views. For more information please see: https://docs.djangoproject.com/en/2.1/topics/http/urls/ Examples: Function views 1

1.版本 ubuntu版本为14.04 python为3.6.5 tensorflow为pip3安装的1.8.0版本 2.解决 删除原先的tensorflow:sudo pip3 uninstall tensorflow 下载tensorflow1.5.0版本安装就可以了

Android精选源码 MVP架构Android应用市场项目 android刻度盘控件源码 Android实现一个社区客户端 android商品详情页上拉查看详情 基于RxJava+Retrofit2+Glide+ButterKnife的MVP模式漫画app源码 android twitter like动画的按钮控件 TensorFlow android demo 车道线 车辆 人脸 动作 骨架 识别 检测 Android多功能歌词视图效果源码 一个功能多样的android loading vi

vim ~/.bashrc 在打开的文件中追加: export TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL= 最后再执行 source ~/.bashrc

import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '3'

Traceback (most recent call last): File "object_detection/builders/model_builder_test.py", line 21, in <module> from object_detection.builders import model_builderModuleNotFoundError: No module named 'object_detection' 有下面2个方法可以解决: 1.就是obj

#————————————————————————本文禁止转载,禁止用于各类讲座及ppt中,违者必究————————————————————————# 前几天看到一个有意思的分享,大意是讲如何用Tensorflow教神经网络自动创造音乐.听起来好好玩有木有!作为一个Coldplay死忠粉,第一想法就是自动生成一个类似Coldplay曲风的音乐,于是,开始跟着Github上的教程(项目的名称:Project Magenta)一步一步做,弄了三天,最后的生成的音乐在这里(如果有人能告诉我怎么在博客里

模式识别领域应用机器学习的场景非常多,手写识别就是其中一种,最简单的数字识别是一个多类分类问题,我们借这个多类分类问题来介绍一下google最新开源的tensorflow框架,后面深度学习的内容都会基于tensorflow来介绍和演示 请尊重原创,转载请注明来源网站www.shareditor.com以及原始链接地址 什么是tensorflow tensor意思是张量,flow是流. 张量原本是力学里的术语,表示弹性介质中各点应力状态.在数学中,张量表示的是一种广义的"数量",0阶张量