saved_model_cli show --dir ./xxxxxxxx --all 可以查看模型的输入输出,比如使用tensorflow export_model_inference.py 输出的模型就可以查看,在save_model/ 这里输入命令: saved_model_cli show --dir ./save_model --all 可以得到: WARNING:tensorflow:From /usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensor

re 1. TensorFlow查看GPU信息; end

https://stackoverflow.com/questions/38009682/how-to-tell-if-tensorflow-is-using-gpu-acceleration-from-inside-python-shell 方法1 from tensorflow.python.client import device_lib print(device_lib.list_local_devices()) 方法2 方法3 import tensorflow as tf with

from tensorflow.python import pywrap_tensorflowimport os checkpoint_path=os.path.join('output/res101/voc_2007_trainval+voc_2012_trainval/default/res101_faster_rcnn_iter_110000.ckpt')reader=pywrap_tensorflow.NewCheckpointReader(checkpoint_path)var_to_

初衷: 由于系统.平台的原因,网上有各种版本的tensorflow安装教程,基于linux的.mac的.windows的,各有不同,tensorflow的官网也给出了具体的安装命令.但实际上,即使tensorflow安装成功,还是会遇到需要安装其他辅助工具的情况,同时,换一台机器又要面临整个环境重新安装的问题.由于docker制作一次镜像,可以拷贝重复使用的原因,在这里探讨一下在docker上制作一套完整tensorflow实验环境的流程. 搭建过程: (1) docker安装: 既然是基于do

当我们在jupyter notebook中运行时可能会遇见没有某个包的情况,如下: --------------------------------------------------------------------------- ModuleNotFoundError Traceback (most recent call last) <ipython-input-1-24005895b065> in <module> 2 import h5py 3 import matpl

在anaconda prompt中我们输入 anaconda search -t conda tensorflow 查看能在哪里安装tensorflow anaconda show dhirschfeld/tensorflow conda install --channel https://conda.anaconda.org/dhirschfeld tensorflow

使用tf.train.Saver()保存到checkpoint文件,我们可以用tensorflow查看. # import the inspect_checkpoint library from tensorflow.python.tools import inspect_checkpoint as chkp # print all tensors in checkpoint file chkp.print_tensors_in_checkpoint_file("/tmp/model.ckpt&

检测目前安装了哪些环境变量:conda info --envs 查看当前有哪些可以使用的tensorflow版本:conda search  --full -name tensorflow 查看tensorflow包信息及依赖关系:conda  info  tensorflow 在anaconda中安装tensorflow 1.  进入windows命令模式,创建nxf_tensorflow环境,安装python3.6: conda create --name nxf_tensorflow py

机器学习,人工智能往后肯定是一个趋势,现阶段有必要研究一两个人工智能的工具,以免自己技术落伍,其中tensorflow就是一个很不错的项目,有谷歌开发后开源,下面开始学习安装和使用 安装篇: 很不幸,源代码和pip的源都是在谷歌托管,连tensorflow官网都是,所以国内访问不了,很悲剧.但是通过docker可以轻松安装,又不用FQ. docker pull tensorflow/tensorflow 下载tensorflow镜像. docker run -dit -p 8888:8888 -

Anaconda安装时勾选All User和启用环境变量可切换为清华镜像conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/conda config --add channels https://mirrors.tu

打开Anaconda Prompt 创建一个tensorflow 虚拟环境:conda create -n tensorflow python=3.6 激活tensorflow虚拟环境activate tensorflow 查找当前可用的tensorflow包anaconda search -t conda tensorflow 根据提示,查看一个包的详情信息anaconda show anaconda/tensorflow 根据提示,copy命令安装tensorflowconda instal

会话 开启会话 tf.Session用于完整的程序中 tf.InteractiveSession用于交互式上下文中的tensorflow 查看张量的值 都必须在会话里面 c_new_value=new_sess.run(c_new) print("c_new_value:\n",c_new_value) print("a_new_value:\n",a_new.eval()) def session_demo(): """ 会话的演示

# -*- coding:utf-8 -*- from __future__ import print_function ''' HelloWorld example using TensorFlow library. Author: Aymeric Damien Project: https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/ ''' ''' 简单 helloworld 使用 TensorFlow 创建一个常量 op 这个 op 作为

获取源码,请移步笔者的github: tensorflow-serving-tutorial 由于python的灵活性和完备的生态库,使得其成为实现.验证ML算法的不二之选.但是工业界要将模型部署到生产环境上,需要考略性能问题,就不建议再使用python端的服务.这个从训练到部署的整个流程如下图所示: 基本可以把工作分为三块: Saver端 模型的离线训练与导出 Serving端 模型加载与在线预测 Client端 构建请求 本文采用 Saver (python) + Serving (tens

作为一个AI工程师,对Linux的一些技能的掌握也能从一定层面反应工程师的资深水平. 要求1:基于SSH的远程访问(本篇文章) 能用一台笔记本电脑,远程登陆一台linux服务器 能随时使用笔记本电脑启动训练任务 能熟练的让代码和文件在笔记本电脑与LINUX服务器之间的传输 要求2:Linux系统的文件系统(Linux指令学习) 知道什么是硬盘的挂载 能合理的使用服务器的硬盘空间 不要求,但建议学会如何在LINUX系统上自建逻辑卷(LVM) 要求3:LINUX系统的账户管理 知道root账户与普通

实验报告 日期: 2015年9月15日 一.实验的目的与要求 熟练地使用 Linux,本实验介绍 Linux 基本操作,shell 环境下的常用命令. 二.主要内容 1.Linux 基础入门& 2.基本概念及操作 认真看过这篇linux系统简介文章,对于这样一个免费.高效的操作系统有了一个初步的认识.希望能在本学期对于linux操作系统有很好的认识和操作,使用. 同时,对于新认识的一些历史中开发和修复各个操作系统的前辈表示深深地敬佩. 2. 基本概念及操作 主要过程: (1)实验楼环境介绍 (2

声明:原创作品,转载时请注明文章来自SAP师太技术博客( 博/客/园www.cnblogs.com):www.cnblogs.com/jiangzhengjun,并以超链接形式标明文章原始出处,否则将追究法律责任!原文链接:http://www.cnblogs.com/jiangzhengjun/p/4291469.html 实例:通过BAPI修改资产数据 业对象和BAPI Term/Synonym Definition Business object (BO) 1.      业务对象,封装了

机器学习是时下非常流行的话题,而Tensorflow是机器学习中最有名的工具包.TensorflowSharp是Tensorflow的C#语言表述.本文会对TensorflowSharp的使用进行一个简单的介绍. 本文会先介绍Tensorflow的一些基本概念,然后实现一些基本操作例如数字相加等运算.然后,实现求两个点(x1,y1)和(x2,y2)的距离.最后,通过这些前置基础和一些C#代码,实现使用KNN方法识别MNIST手写数字集合(前半部分).阅读本文绝对不需要任何机器学习基础,因为我现在

连接服务器,使用ssh协议. 下载anaconda bash Anaconda3-5.1.0-Linux-x86_64.sh(安装过程需要输入yes来添加环境变量,需要输入一次安装路径.) 因为环境变量的改变,所以安装完成后需要关闭重新连接服务器. 建环境容器 conda create -n tensorflow python=3.6 激活容器 source activate tensorflow 清华源: conda config --add channels https://mirrors.