tensorflow 封装版

2024-10-17

Tensorflow高级封装

Tensorflow比较灵活,但是它提供的操作比较低级,于是许多封装库应运而生. slim 导入方式 import tensorflow as tf import tensorflow.contrib.slim as slim 这个库直接放在contrib模块中,不像tflearn.tflayer.keras都有自己独立的pip包和官方文档. keras 优点: 时间久远社区活跃,文档齐全多种后端:Theano.Tensorflow.MXNet 跨平台:不管是CPU还是GPU,不管是Tens

Tensorflow 官方版教程中文版

2015年11月9日,Google发布人工智能系统TensorFlow并宣布开源,同日,极客学院组织在线TensorFlow中文文档翻译.一个月后,30章文档全部翻译校对完成,上线并提供电子书下载,该文档的上线为国内外使用中文学习TensorFlow的工程及研究人员提供了更快的访问速度和更好的阅读体验,助力中国AI技术与世界同步.在线阅读地址为:http://wiki.jikexueyuan.com/project/tensorflow-zh/ 众所周知,人工智能将是未来发展的大方向,从国家到全

Tablacus Explorer双心封装版

Tablacus Explorer双心封装版 http://cloud.189.cn/t/mYj67j7r2Afq (TablacusExplorer17.3.27双心封装版.exe) http://pan.stnts.com/s/pK5Lksq原版下载地址:http://www.eonet.ne.jp/~gakana/tablacus/explorer_en.html开源代码:https://github.com/tablacus/TablacusExplorer说明书:https://www

MDIEMDIE双心封装版0.3.0.0RC6V2

MDIEMDIE双心封装版0.3.0.0 RC6V2官方主页:http://cres.s28.xrea.com/MDIE(多文档界面资源管理器)是一个MDI类型的文件管理软件,是代替资源管理器的一个无比强悍的文件管理器 .他支持VBS和JS插件扩展,提供了无限可能.他支持鼠标手势,支持多标签浏览,具有类似浏览器收藏夹功能,具有丰富的搜索模式:在新标签显示搜索结果,搜索模式有:搜索子文件夹.搜索所有分页.选择通配符,搜索最符合,选择文件(可以输入文件的部分名字来自动选中),在工具-MDIE 选项里

记录从裸机到TensorFlow GPU版运行的配置过程

实验室原来有一台装Ubuntu Server系统的服务器,安装有tensorflow,在使用过程中经常出现断网.死机.自动关机等毛病,忍无可忍,决定重装系统配置如下:Dell工作站,Xeon-E5 2代 8线程处理器 x2,共32个逻辑核,quadro k4000 显卡 x1, 16 GB 内存,1TB 硬盘,双网卡. 打算安装 CentOS 7.4 1708 x64 一. CentOS的安装教育网用户可从各个高校的镜像站下载CentOS 7,如清华大学开源软件镜像站公网用户可选择阿里云镜

css3实战版的点击列表项产生水波纹动画——之jsoop面向对象封装版

1.html: <!DOCTYPE html><html><head lang="en"> <meta charset="UTF-8"> <link rel="stylesheet" href="./css/reset.css"/> <link rel="stylesheet" href="./css/animat

CentOS 7 下使用虚拟环境Virtualenv安装Tensorflow cpu版记录

1.首先安装pip-install 在使用centos7的软件包管理程序yum安装python-pip的时候会报一下错误: No package python-pip available. Error: Nothing to do 说没有python-pip软件包可以安装. 这是因为像centos这类衍生出来的发行版,他们的源有时候内容更新的比较滞后,或者说有时候一些扩展的源根本就没有.所以在使用yum来search python-pip的时候,会说没有找到该软件包. 因此为了能够安装这些包,需

Win10下 tensorflow gpu版安装

准备: 系统环境: windows10 + Anaconda3 + Pycharm (1)环境配置: 打开Anaconda Prompt,输入清华仓库镜像,这样更新会快一些: 输入: conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --set show_channel_urls yes 同样在 Anaconda Prompt 中利用Anaconda创

win10安装tensorflow (cpu版)

前提: 下载anaconda,然后创建一个python虚拟环境: 命令: conda create -n tf_cpu python=3.6 # (tf_cpu 是这个虚拟环境的名字) 切换到该虚拟环境下: 命令:activate tf_cpu 查看所有虚拟环境列表命令:conda env list 不完美版tensorflow安装: 切换到自己的虚拟环境下后,直接利用pip安装: 命令:pip install --upgrade --ignore-installed tenso

bootstrap无限级分类 jq拓展之前的无限级分类的封装版~

git地址:https://github.com/zhangjiahao93/jQ.select HTML部分 <!DOCTYPE html> <html> <head lang="en"> <meta charset="UTF-8"> <title>多级联动封装</title> <link href="./css/bootstrap.css" rel="st

Windows下Anaconda安装 python + tensorflow GPU版

这里首先确认没有安装CPU版本,并默认已经安装了CUDA和Cudnn以及anaconda. 安装gpu版本的tensorflow 接下来需要安装GPU版本的tensorflow: 打开cmd并输入: conda create -n tensorflow pip python=3.5 继续cmd中输入: activate tensorflow 安装 pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu -i https://pypi.tun

Windows下Anaconda安装 python + tensorflow CPU版

下载安装Anaconda 首先下载Anaconda,可以从清华大学的镜像网站进行下载. 安装Anaconda,注意安装时不要将添加环境变量的选项取消掉. 安装完成之后,在安装目录下cmd,输入: conda list 可以查看Anaconda为我们提供的集成环境: 下面只是一部分截图: 查看版本信息: conda --version Anaconda 安装成功. 接下来需要设置 Anaconda 仓库镜像,因为默认连接的是国外镜像地址,下载速度比较慢,我们把镜像地址改为清华大学开源软件镜像站,A

Ubuntu16 安装Anaconda3+tensorflow cpu版

打开火狐浏览器,下载anaconda安装包,网址:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/?C=M&O=D 下载完成,到Download文件夹下,打开命令行界面,输入:bash +文件名我这里是输入:bash Anaconda3-2018.12-Linux-x86_64.sh 中途根据提示,按下enter,输入yes等操作即可. 安装完成添加环境变量: 在终端输入:sudo gedit ~/.bashrc 打开文件后,在最底部

Ubuntu 16.04安装N卡驱动、cuda、cudnn和tensorflow GPU版

安装驱动最开始在英伟达官网下载了官方驱动,安装之后无法登录系统,在登录界面反复循环,用cuda里的驱动也出现了同样的问题.最后解决办法是把驱动卸载之后,通过命令行在线安装驱动. 卸载驱动: sudo nvidia-uninstall 在线安装: sudo apt-add-repository ppa:graphics-drivers/ppa sudo apt-get update sudo apt-get install nvidia-384 #具体驱动版本号可以到官网查安装完之后,在终端输

win7+64位笔记本安装TensorFlow CPU版

最近要用到Keras框架,而Keras是基于Theano或Tensorflow框架安装的,所以首先要准备底层框架的搭建. 在网上看了一大堆教程头昏脑涨,随便挑了个试一试,竟然捣鼓成功了,记录一下安装过程,日后使用时若出现问题还可以过来看看. 我的笔记本里有Python2.7还有Python3.7,后来又安装了anaconda3.6,至于这三个版本Python如何共存,前面已经说过了.总之,在cmd输入Python,我的界面是这个样子的: 好了,开始安装TensorFlow. 1.利用pip命令进

JAVA&&JAVA WEB开发包U盘封装版

难以忍受机房的开发环境,就简单实现了将所有的开发文件封装进了U盘. 基于wmic的强大功能,实现了机房变态环境下的设置环境变量OS不用重新启动OS! install.bat @echo off mode con cols=48 lines=30&color a @title n3verl4nd :start @echo. 1. set java environment variable @echo. 2. install mysql services @echo. 3. start mysql

JS表格分页(封装版)

HTML代码: <html> <head> <meta charset='utf-8'> <script type="text/javascript" src="script.js"></script> <style type="text/css"> #idData {color: red;border: solid;text-align: center;} a{text-d

SMTP实现发送邮箱2（封装版）

SMTP.h #ifndef __SMTP_H__ //避免重复包含 #define __SMTP_H__ #include <iostream> #include <list> #include <WinSock2.h> using namespace std; const int MAXLEN = 1024; const int MAX_FILE_LEN = 6000; static const char base64Char[] = "ABCDEFGHI

coding++ ：JS对日期的神操作封装版

格式化日期: /** * 格式化日期 * @param fmt 例如:yyyy-MM-dd 等 * @returns {*} * @constructor */ Date.prototype.Format = function (fmt) { //author: meizz var o = { "M+": this.getMonth() + 1, //月份 "d+": this.getDate(), //日 "h+": this.getHours

Tensorflow Serving 模型部署和服务

http://blog.csdn.net/wangjian1204/article/details/68928656 本文转载自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/23361413 ,原题:TensorFlow Serving 尝尝鲜 2016年,机器学习在 Alpha Go 与李世石的世纪之战后变得更加炙手可热.Google也在今年推出了 TensorFlow Serving 又加了一把火. TensorFlow Serving 是一个用于机器学习模型 serving

bootstrap分页插件--Bootstrap Paginator的使用&AJAX版备份(可单独使用)

html部分: <ul class="pagination"></ul>  <div class="pagination"></div> 刷新页面版Bootstrap Paginator: var options = { currentPage:'<%= currentPage %>'|

tensorflow 封装版

热门专题