系列文章目录: Tensorflow2.0 介绍 Tensorflow 常见基本概念 从1.x 到2.0 的变化 Tensorflow2.0 的架构 Tensorflow2.0 的安装(CPU和GPU) Tensorflow2.0 使用 "tf.data" API "tf.keras"API 使用GPU加速 安装配置GPU环境 使用Tensorflow-GPU 4 使用GPU加速 4.1 安装配置GPU环境 1. 安装GPU版TF 在2.2节中我们已经安装了CPU版

TensorFlow Hub 模型复用 TF Hub 网站 打开主页 https://tfhub.dev/ ,在左侧有 Text.Image.Video 和 Publishers 等选项,可以选取关注的类别,然后在顶部的搜索框输入关键字可以搜索模型. TF Hub 安装 是单独的一个库,需要单独安装,安装命令如下: pip install tensorflow-hub TF Hub 模型使用样例 import tensorflow_hub as hub hub_handle = 'https:/

基本数值运算 除法和模运算符(/,//,%)现在匹配 Python(flooring)语义.这也适用于 [tf.div] 和 [tf.mod].要获取基于强制整数截断的行为,可以使用 [tf.truncatediv] 和 [tf.truncatemod]. 现在推荐使用 [tf.divide()] 作为除法函数.[tf.div()] 将保留,但它的语义不会回应 Python 3 或 [from future] 机制 [tf.mul,tf.sub ] 和 [tf.neg] 不再使用,改为 [tf.

安装 TensorFlow 2.0 Alpha 本文仅仅介绍 Windows 的安装方式: pip install tensorflow==2.0.0-alpha0 # cpu 版本 pip install tensorflow==2.0.0-alpha0 # gpu 版本 针对 GPU 版的安装完毕后还需要设置环境变量: SET PATH=C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\bin;%PATH% SET PATH=C

TensorFlow 2.0 将包含许多 API 变更,例如,对参数进行重新排序.重新命名符号和更改参数的默认值.手动执行所有这些变更不仅枯燥乏味,而且容易出错.为简化变更过程并让您尽可能顺畅地过渡到 TensorFlow 2.0,TensorFlow 工程团队创建了实用程序 tf_upgrade_v2,可帮助您将旧代码转换至新 API. 60s测试:你是否适合转型人工智能? https://edu.csdn.net/topic/ai30?utm_source=cxrs_bw 传送门: tf_u

机器之心报道 作者:邱陆陆 8 月中旬,谷歌大脑成员 Martin Wicke 在一封公开邮件中宣布,新版本开源框架——TensorFlow 2.0 预览版将在年底之前正式发布.今日,在上海谷歌开发者大会上,机器之心独家了解到一个重大的改变将会把 Eager Execution 变为 TensorFlow 默认的执行模式.这意味着 TensorFlow 如同 PyTorch 那样,由编写静态计算图全面转向了动态计算图. 谷歌开发者大会 在谷歌开发者大会的第二天,主会场全天都将进行 TensorF

Effective TensorFlow 2.0 为使TensorFLow用户更高效,TensorFlow 2.0中进行了多出更改.TensorFlow 2.0删除了篇冗余API,使API更加一致(统一RNNs, 统一优化器),并通过Eager execution更好地与Python集成. 许多RFCs已经解释了TensorFlow 2.0带来的变化.本指南介绍了TensorFlow 2.0应该怎么进行开发.这假设您已对TensorFlow 1.x有一定了解. A brief summary o

前文:三分钟快速上手TensorFlow 2.0 (中)——常用模块和模型的部署 TensorFlow 模型导出 使用 SavedModel 完整导出模型 不仅包含参数的权值,还包含计算的流程(即计算图) tf.saved_model.save(model, "保存的目标文件夹名称") 将模型导出为 SavedModel model = tf.saved_model.load("保存的目标文件夹名称") 载入 SavedModel 文件 因为 SavedModel

本文学习笔记参照来源:https://tf.wiki/zh/basic/basic.html 前文:三分钟快速上手TensorFlow 2.0 (上)——前置基础.模型建立与可视化 tf.train.Checkpoint :变量的保存与恢复 只保存模型的参数,不保存模型的计算过程 需要导出模型(无需源代码也能运行模型),请参考 SavedModel 可以使用其 save() 和 restore() 方法将 TensorFlow 中所有包含 Checkpointable State 的对象进行保存

背景 Anaconda切换各种环境非常方便,现在我们就来介绍一下如何使用anaconda安装tensorflow环境. anaconda v3.5 from 清华镜像站 tensorflow v2.0 步骤 创建新的环境 启动Anaconda Navigator,点击Enviorments,点击Create: 输入自定义环境的名字(例如tensorflow),根据自己的喜好指定python( Tensorflow1.13.1版本以及后续版本支持Python3.7) 右上方搜索tensorflow

使用TensorFlow v2.0的基本张量操作 from __future__ import print_function import tensorflow as tf # 定义张量常量 a = tf.constant(2) b = tf.constant(3) c = tf.constant(5) # 各种张量操作 # 注意:张量也支持python的操作( ,*,...) add = tf.add(a,b) sub = tf.subtract(a,b) mul = tf.multiply(

前言 AI 人工智能包含了机器学习与深度学习,在前几篇文章曾经介绍过机器学习的基础知识,包括了监督学习和无监督学习,有兴趣的朋友可以阅读< Python 机器学习实战 >.而深度学习开始只是机器学习的一分支领域,它更强调从连续的层中进行学习,这种层级结构中的每一层代表不同程序的抽象,层级越高,抽象程度越大.这些层主要通过神经网络的模型学习得到的,最大的模型会有上百层之多.而最简单的神经网络分为输入层,中间层(中间层往往会包含多个隐藏层),输出层.下面几篇文章将分别从前馈神经网络 FNN.卷积神

这几天在做dxva2硬件加速,找不到什么资料,翻译了一下微软的两篇相关文档.并准备记录一下用ffmpeg实现dxva2,将在第三篇写到.这是第二篇.,英文原址:https://msdn.microsoft.com/en-us/library/aa965245(v=vs.85).aspx 第一篇翻译的Direct3D device manager,链接:http://www.cnblogs.com/betterwgo/p/6124588.html 本主题描述如何在DirectShow的解码器中支持

vs2013 支持C#6.0  Install-Package Microsoft.Net.Compilers

PyQt 5.2 发布,此版本完全支持Qtv5.2.0 :包括了新的 QtBluetooth,QtPositioning,QtMacExtras,QtWinExtras 和 Qt11Extras 模板. PyQt是Qt库的Python版本.PyQt3支持Qt1到Qt3. PyQt4支持Qt4.它的首次发布也是在1998年,但是当时它叫 PyKDE,因为开始的时候SIP和PyQt没有分开.PyQt是用SIP写的.PyQt 提供 GPL版和商业版. PyQt向Python程序员提供了使用完整Qt应用

转载请使用支持 JDBC 4.0 的 sqljdbc4.jar 类库 1.下载最新的JDBC(2012/3/6) http://www.microsoft.com/downloads/zh-cn/details.aspx?familyid=49c554ca-41a0-472c-b728-75df5789369c 2.在项目中引用. 3.拷贝到jdk1.6.0_02\jre\lib\ext 下. 4.拷贝到Tomcat 6.0\lib 下. 以上4个步骤可解决

TensorFlow 2.0 Alpha目前已经可以通过pip安装,亲测有效,安装指令为: # 普通版本 pip install tensorflow==2.0.0-alpha0 # GPU版本 pip install tensorflow-gpu==2.0.0-alpha0

1:项目使用的是jre1.8版本. 2:服务器 apache-tomcat-8.5.23 报错如下: 严重 [com.mchange.v2.async.ThreadPoolAsynchronousRunner$PoolThread-#0] com.microsoft.sqlserver.jdbc.SQLServerConnection.<init> 此驱动程序不支持 Java Runtime Environment (JRE) 1.8 版.请使用支持 JDBC 4.0 的 sqljdbc4.j

简介:2016 年 2 月后购买的 Dell P2415Q 和 P2715Q 显示器,支持 HDMI 2.0,但是默认启用的是 HDMI 1.4. HDMI 2.0 默认没有启用 Dell P2415Q 和 P2715Q 显示器 的 HDMI 2.0 支持 4k@60Hz (译者注:HDMI 1.4 只支持 4k@30Hz),但是只有在 2016 年 2 月后购买(出厂)的显示器才有这个功能,而且出厂时 HDMI 2.0 默认是没有启用的. 2016 年 3 月前出厂的 Dell P2415Q

tensorflow升级到1.0之后,增加了一些高级模块: 如tf.layers, tf.metrics, 和tf.losses,使得代码稍微有些简化. 任务:花卉分类 版本:tensorflow 1.0 数据:http://download.tensorflow.org/example_images/flower_photos.tgz 花总共有五类,分别放在5个文件夹下. 闲话不多说,直接上代码,希望大家能看懂:) # -*- coding: utf-8 -*- from skimage im

题前话(Pre-words) 希望使用Selenium 2.0的人看到这篇文章能够收藏此文,以后遇到该问题,再也不用花费多余的时间进行research了!本文就是对网上所有千奇百怪各种各样的search结果所做的最好总结. 问题概述(Question) IE11不支持Selenium 2.0,在什么情况下不支持呢?比如:获取通过WebDriver获取页面上的元素时,你经常会捕获到这样的异常: OpenQA.Selenium.NoSuchWindowException: Unable to fin