使用 TensorFlow, 你必须明白 TensorFlow: 使用图 (graph) 来表示计算任务. 在被称之为 会话 (Session) 的上下文 (context) 中执行图. 使用 tensor 表示数据. 通过 变量 (Variable) 维护状态. 使用 feed 和 fetch 可以为任意的操作(arbitrary operation) 赋值或者从其中获取数据. 综述 TensorFlow 是一个编程系统, 使用图来表示计算任务. 图中的节点被称之为 op (operation

本文记录了在Ubuntu上安装TensorFlow的步骤.系统环境:Ubuntu14.10 64bitPython版本:Python 2.7.8TensorFlow版:TensorFlow 1.0.1 安装步骤 1. 检查Python和pip的版本 由于本系统之前已经安装了Python,这里只需要确认一下版本号. $ python -V 输出:Python 2.7.8 $ pip -V 输出:pip 9.0.1 from /usr/local/lib/python2.7/dist-package

因为最近Deep Learning十分热门, 装一下TensorFlow学习一下. 本文主要介绍安装流程, 将自己遇到的问题说明出来, 并记录自己如何处理, 原理方面并没有能力解释. 由于本人之前从来没有用过Linux, 本文章恐有初级错误, 望见谅, 谢谢. (本文写于2017年3月17日) 为了能够利用GPU(NVIDIA GTX1080)运行TensorFlow, 根据调查需要按顺序安装以下内容: Ubuntu, NVIDIA驱动, CUDA, cudnn, TensorFlow 安装Ub

除法和取模运算符(/, //, %)现已匹配 Python(flooring)语义.这也适用于 tf.div 和 tf.mod.为了获取强制的基于整数截断的行为,你可以使用 tf.truncatediv 和 tf.truncatemod. tf.divide 现在是推荐的除法函数.tf.div 还将保留,但其语义将不会响应 Python 3 或 from future 机制 . tf.reverse 现在是将轴的索引反转.例如,tf.reverse ( a, [ True, False, Tru

TensorFlow 1.0 重大功能及改善 XLA(实验版):初始版本的XLA,针对TensorFlow图(graph)的专用编译器,面向CPU和GPU. TensorFlow Debugger(tfdbg):命令行界面和API. 添加了新的python 3 docker图像. 使pip包兼容pypi.TensorFlow现在可以通过 [pip install tensorflow] 命令安装. 更改了几个python API的调用方式,使其更类似 NumPy. 新的(实验版)Java API

import tensorflow as tf #模拟异步子线程 存入样本, 主线程 读取样本 # 1. 定义一个队列,1000 Q = tf.FIFOQueue(1000,tf.float32) #2.定义要做的事情 循环 值,+1 放入队列当中 var = tf.Variable(0.0) #实现一个自增 tf.assign_add data = tf.assign_add(var,tf.constant(1.0)) en_q = Q.enqueue(data) #3.定义队列管理器op,指

import tensorflow as tf #模拟一下同步先处理数据,然后才能取数据训练 #tensorflow当中,运行操作有依赖性 #1.首先定义队列 Q = tf.FIFOQueue(3,tf.float32) #放入一些数据 enq_many = Q.enqueue_many([[0.1,0.2,0.3],]) #2.定义取数据的过程 out_q= Q.dequeue() data = out_q+1 en_q = Q.enqueue(data) with tf.Session()

import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt BATCH_START = 0 TIME_STEPS = 20 BATCH_SIZE = 20 INPUT_SIZE = 1 OUTPUT_SIZE = 1 CELL_SIZE = 10 LR = 0.0025 def get_batch(): global BATCH_START, TIME_STEPS # xs shape (50batch,

import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #this is data mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data",one_hot=True) lr = 0.001 train_iters = 10000 batch_size = 128 display_step = 10 n_inputs = 28 n_steps

""" Please note, this code is only for python 3+. If you are using python 2+, please modify the code accordingly. """ import tensorflow as tf from sklearn.datasets import load_digits from sklearn.model_selection import train_

import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import os os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "0,1" mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data",one_hot=True) def compute_accuracy(v_xs,v_ys)

import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data",one_hot=True) def add_layer(inputs,in_size,out_size,activation_function=None): Weight = tf.Variable(tf.random_norma

""" Please note, this code is only for python 3+. If you are using python 2+, please modify the code accordingly. """ #tensorboard --logdir="./" import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as

import tensorflow as tf import numpy as np #create data x_data = np.random.rand(100).astype(np.float32) y_data = x_data*0.1+0.3 Weights = tf.Variable(tf.random_uniform([1],-1.0,1.0)) biases = tf.Variable(tf.zeros([1])) y = Weights*x_data+biases loss

import tensorflow as tf state = tf.Variable(0,name='counter') print(state.name) one = tf.constant(1) #常量加变量还是变量 new_value = tf.add(state,one) #把新的值给state变量 update = tf.assign(state,new_value) init = tf.initialize_all_variables() #初始化所有变量 with tf.Sess

先定位问题,发现在 /usr/local/cuda/include/ /usr/local/cuda/lib64/ 下面只有 libcudnn.so.5 因此,只要下载cudnn6.*版本的文件分别覆盖就可以啦. sudo cp cuDNN6.*/include/cudnn.h      /usr/local/cuda/include/ sudo cp cuDNN6.*/lib*        /usr/local/cuda/lib64/ sudo ldconfig -v

import tensorflow as tf import numpy as np # ##Save to file # W = tf.Variable([[4,5,6],[7,8,9]],dtype=tf.float32,name="weight") # b = tf.Variable([[2,5,8]],dtype=tf.float32,name="biases") # # init = tf.initialize_all_variables() # # sa

import tensorflow as tf #(tf.float32,[2,2]) input1 = tf.placeholder(tf.float32) input2 = tf.placeholder(tf.float32) output = tf.multiply(input1,input2) with tf.Session() as sess: print(sess.run(output,feed_dict={input1:[7.],input2:[2.]})) [14.]

import tensorflow as tf matrix1 = tf.constant([[3,3]]) matrix2 = tf.constant([[2],[2]]) product = tf.matmul(matrix1,matrix2) #矩阵相乘 # sess = tf.Session() # result = sess.run(product) # print(result) # sess.close() with tf.Session() as sess: result2 =

参考 ubuntu16.04+gtx1060+cuda8.0+caffe安装.测试经历 ,细节处有差异. 首先说明,这是在台式机上的安装测试经历,首先安装的win10,然后安装ubuntu16.04双系统,显卡为GTX1060 台式机显示器接的是GTX1060 HDMI口,win10上首先安装了最新的GTX1060驱动375 废话不多说,上车吧,少年 一.首先安装nvidia显卡驱动 我是1080P的显示器,在没有安装显卡驱动前,ubuntu分辨率很低,可以手动修改一下grub文件,提高分辨率,

0.安装背景 系统:ubuntu 16.04 内核:4.4.0-140-generic GPU:GTX 1080Ti nvidia驱动版本: 384.111 cuda: CUDA 8.0 深度学习库cuDNN: cuDNN5.1 tensorflow:1.0.1 1.安装nvdia显卡驱动 下载nvidia显卡驱动 去nvidia官网查询显卡对应的驱动,并下载.这里的显卡驱动下载链接:Download,密码:mfxh 下载的时候要注意,显卡驱动与ubuntu内核版本对应.对应表来自nvidia官