1、安装CUDA、cuDNN、Anaconda、Tensorflow-GPU和pyTorch： 准备安装文件：ubuntu@ubuntu:~$ ls anaconda3 NVIDIA-Linux-x86_64-440.31.run Anaconda3-5.1.0-Linux-x86_64.sh snap cuda_10.0.130_410.48_linux.run 公共的 cudnn_samples_v7 模板 Downloads 视频 examples.desktop ...
文章目录 前言正文1、tf.keras2、tensorflow1.x到2.0的区别3、tensorflow.keras 和 keras的区别4、在放到神经网络作为输入之前，为什么要归一化图片？5、prefetch函数6、tf.nn.relu7、keras.layers.Dense()8、前馈神经网络9、多层感知机（MLP）9.1、深度神经网络的激活函数9.2 深度神经网络的损失函数9.3 多层感知机的反向传播算法9.4 神经网络的训练技巧9.5、深度卷积神经网络（CNN） 10、 深度神经网络的激活函数 小结前言 创作开...
根据前面的基础知识，可以开始第一个神经网络的搭建，主要学习的资料西安科技大学：神经网络与深度学习——TensorFlow2.0实战，北京大学：人工智能实践Tensorflow笔记 TensorFlow2.0入门学习笔记(5)——构建第一个神经网络，鸢尾花分类问题（附源码） 1.问题背景 问题描述人们通过经验总结出的规律：通过测量鸢尾花的花萼长、花萼宽、花瓣长、花瓣宽，可以得出鸢尾花的类别。（如：花萼长>花萼宽 且 花瓣长/花瓣宽>2 则为杂色鸢尾花...
这篇文章主要介绍了TensorFlow入门使用 tf.train.Saver()保存模型，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起过来看看吧关于模型保存的一点心得saver = tf.train.Saver(max_to_keep=3)在定义 saver 的时候一般会定义最多保存模型的数量，一般来说，如果模型本身很大，我们需要考虑到硬盘大小。如果你需要在当前训练好的模型的基础上进行 fine-tune，那么尽可能多的保存模型，后继 fine-tune 不一定从最好的 ckpt 进行，因为有可能一...
参考链接： Python示例中的基本数据类型指南 最近，我向大家介绍了我的 side-project，是个用 C# 写的简单的神经网络项目。正如我在那篇文章中提到的，给出的解决方案离最优方案还差的太远。假如要达到专业化使用的程度，这个解决方案还需要使用更多的数学和矩阵乘法。幸运的是，Google 里有些聪明人创造了一个做这件事情的库——TensorFlow。这是一个广受欢迎的开源库，正如你目前所了解的那样，它擅长于数字计算，这对我们的神经...
文章目录 一、机器学习入门概念一、基本概念机器学习：让机器进行学习和决策机器学习分类：无监督学习、监督学习、强化学习深度学习：模拟人脑，自动提取输入特征，是实现机器学习的方式之一神经网络：一种机器学习的方式 二、基本术语 二、线性回归与损失函数一、什么是线性回归二、方程表达三、多特征线性回归四、损失函数五、降低损失方法六、随机梯度下降和小批量梯度下降 三、Tensorflow和Numpy一、什么是TensorFlow二、基本概...
文章目录 前言1、Tensorflow版本2、MNIST释义3、MNIST相关代码推荐代码 4、遇到的问题：tensorflow_dataset.load(mnist)无法下载数据集其他释义小结参考文献前言 创作开始时间：2021年4月3日16:41:32 如题。讲述MNIST定义，基础信息，相关代码，以及作图展示。 1、Tensorflow版本 Tensorflow 2.4.0还要pip install tensorflow_datasets （参考：https://stackoverflow.com/questions/56920995/not-able-to-import-tensorflow-datas...
机器学习模型常用Docker部署，而如何对Docker部署的模型进行管理呢？工业界的解决方案是使用Kubernetes来管理、编排容器。Kubernetes的理论知识不是本文讨论的重点，这里不再赘述，有关Kubernetes的优点读者可自行Google。笔者整理的Kubernetes入门系列的侧重点是如何实操，前三节介绍了Kubernets的安装、Dashboard的安装，以及如何在Kubernetes中部署一个无状态的应用，本节将讨论如何在Kubernetes中部署一个可对外服务的Tensorfl...
从百度图片下载一些图片当做训练集，好久没写爬虫，生疏了。没有任何反爬，随便抓。 网页： 动态加载，往下划会出现更多的图片，一次大概30个。先找到保存每一张图片的json，其对应的url： 打开调试，清空，然后往下划。然后出现： 点击左侧的链接，出现右边的详细信息，对应的就是URL。对这个url做请求即可。以下是代码：# -*- coding: utf-8 -*- # import tensorflow as tf # import os # import numpy as np import reque...
1.安装Anaconda,添加环境变量； anaconda官网 https://www.anaconda.com/distribution/ 2.打开Anaconda navigator, 在environments下点击Create，创建独立的tensorflow环境； 3.在右上角搜索框中搜索tensorflow，选中搜索结果中的tensorflow-gpu版，点击右下角的apply; 4.在设备管理器中核对电脑的GPU型号； 5.卸载电脑原有的显卡驱动，在英伟达网站中选择对应的GPU驱动，下载安装； https://www.nvidia.com/download/in...