#include <iostream>#include "tensorflow/cc/ops/const_op.h" #include "tensorflow/cc/ops/image_ops.h" #include "tensorflow/cc/ops/standard_ops.h" #include "tensorflow/core/framework/graph.pb.h" #include "tensorflow/core/framework/tensor.h" #include "tensorflow/core/graph/default_device.h" #include "tensorflow/core/graph/graph_def_builder.h" #include "tensorflow/core/lib/core/errors.h" #include "tens...
线程和队列在使用TensorFlow进行异步计算时，队列是一种强大的机制。为了感受一下队列，让我们来看一个简单的例子。我们先创建一个“先入先出”的队列（FIFOQueue），并将其内部所有元素初始化为零。然后，我们构建一个TensorFlow图，它从队列前端取走一个元素，加上1之后，放回队列的后端。慢慢地，队列的元素的值就会增加。TensorFlow提供了两个类来帮助多线程的实现：tf.Coordinator和 tf.QueueRunner。Coordinator类可以用来同...
这是本人第一次写安装环境 也借鉴了好多人的安装经验 希望对接下来要安装的小伙伴有帮助1、先下载Anaconda，下载地址https://www.continuum.io/downloads/ 我下载的是3-5.2.0-Linux-x86_64.sh下载好之后，进入到下载的目录 用命令cd开始安装Anaconda ：bash Anaconda×××-Linux-x86_64.sh 然后一直按Enter 2、安装好anaconda之后开始创建一个tensorflow环境：conda create -n tensorflow python=3.63、安装tensorflow ：先下载安装...
import tensorflow as tfx=tf.Variable([1,2]) a=tf.constant([3,3])sub=tf.subtract(x,a) #增加一个减法op add=tf.add(x,sub) #增加一个加法op#注意变量再使用之前要再sess中做初始化，但是下边这种初始化方法不会指定变量的初始化顺序 init=tf.global_variables_initializer() with tf.Session() as sess:sess.run(init)print(sess.run(sub))print(sess.run(add))#################分割线##################### #创建一个名...
转自：https://blog.csdn.net/u012436149/article/details/78291545对于tensorflow全局变量和局部变量关系可见：https://blog.csdn.net/shwan_ma/article/details/84852843原文：https://www.cnblogs.com/suanhj/p/12310729.html
TF2.0默认为动态图，即eager模式。意味着TF能像Pytorch一样不用在session中才能输出中间参数值了，那么动态图和静态图毕竟是有区别的，tf2.0也会有写法上的变化。不过值得吐槽的是，tf2.0启动速度仍然比Pytorch慢的多。操作被记录在磁带中（tape）这是一个关键的变化。在TF0.x到TF1.X时代，操作（operation）被加入到Graph中。但现在，操作会被梯度带记录，我们要做的仅仅是让前向传播和计算损失的过程发生在梯度带的上下文管理器中...
本文介绍了tensorflow的常用函数，源自网上整理。TensorFlow 将图形定义转换成分布式执行的操作, 以充分利用可用的计算资源(如 CPU 或 GPU。一般你不需要显式指定使用 CPU 还是 GPU, TensorFlow 能自动检测。如果检测到 GPU, TensorFlow 会尽可能地利用找到的第一个 GPU 来执行操作.并行计算能让代价大的算法计算加速执行，TensorFlow也在实现上对复杂操作进行了有效的改进。大部分核相关的操作都是设备相关的实现，比如GPU。 下...
安装环境：Windows 10 64bitGPU: GeForce gt 720Python: 3.5.3CUDA: 8 首先下载Anaconda3的Win10 64bit版，安装Python3.5版本。因为目前TensorFlow对Windows只支持Python3.5。可以直接下载Anaconda的安装包安装即可，一般不会有问题。（清华镜像https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/）TensorFlow 有两个版本：CPU 版本和 GPU 版本。GPU 版本需要 CUDA 和 cuDNN 的支持，CPU 版本不需要。如果你要安装 GPU 版本，...
安装tensorflow1.5版本后，运行import tensorflow as tf报出一系列警告但不是错误root@China:# python3Python 3.5.2 (default, Oct 8 2019, 13:06:37) [GCC 5.4.0 20160609] on linuxType "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.>>> import tensorflow as tf/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/tensorflow/python/framework/dtypes.py:493: FutureWarning: Passing (type, 1) or ‘1type‘ as a...
网络结构如下： 代码如下： 1# encoding: utf-8 2 3import tensorflow as tf4from tensorflow import keras5from tensorflow.keras import layers, Sequential, losses, optimizers, datasets6import matplotlib.pyplot as plt7 8 Epoch = 309 path = r‘G:\2019\python\mnist.npz‘10 (x, y), (x_val, y_val) = tf.keras.datasets.mnist.load_data(path) # 60000 and 1000011print(‘datasets:‘, x.shape, y.shape, x.min(), x...
保存和恢复模型（Save and restore models）官网示例：https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/save_and_restore_models在训练期间保存检查点在训练期间或训练结束时自动保存检查点。权重存储在检查点格式的文件集合中，这些文件仅包含经过训练的权重（采用二进制格式）。可以使用经过训练的模型，而无需重新训练该模型，或从上次暂停的地方继续训练，以防训练过程中断检查点回调用法：创建检查点回调，训练模型并将ModelChec...
1，概述 模型量化应该是现在最容易实现的模型压缩技术，而且也基本上是在移动端部署的模型的毕竟之路。模型量化基本可以分为两种：post training quantizated和quantization aware training。在pyrotch和tensroflow中都提供了相应的实现接口。 对于量化用现在常见的min-max方式可以用公式概括为： $r = S (q - Z)$ 上面式子中q为量化后的值，r为原始浮点值，S为浮点类型的缩放稀疏，Z为和q相同类型的表示r中0点的值...
C:\....\Anaconda3\envs\py35\lib\site-packages\h5py\__init__.py:36: FutureWarning: Conversion of the second argument of issubdtype from `float` to `np.floating` is deprecated. In future, it will be treated as `np.float64 == np.dtype(float).type`. from ._conv import register_converters as _register_converters使用Anaconda安装的Python3.5环境，导入TensorFlow时出现如下错误：<<<import tensorflow as tf C...
import tensorflow as tfa = tf.constant([1.0, 2.0], name="a") b = tf.constant([2.0, 3.0], name="b") result = a + b print(result) import tensorflow as tfg1 = tf.Graph() with g1.as_default():v = tf.get_variable("v", [1], initializer = tf.zeros_initializer()) # 设置初始值为0 g2 = tf.Graph() with g2.as_default():v = tf.get_variable("v", [1], initializer = tf.ones_initializer()) # 设置初始值为...
配置笔者使用Dell Inspiron 7559笔记本电脑，显卡为NVIDIA GTX 960M。目标由于本机显卡仅有nvidia-384驱动包能够良好支持（nvidia-387、nvidia-390包均在本机出现了系统无法登陆等异常），而CUDA 9.1需要驱动至少为nvidia-387，故选择安装CUDA 9.0及cuDNN7.0。 TelsorFlow 1.8完全支持CUDA 9.0因此可以使用最新版。安装显卡驱动使用apt安装nvidia-384驱动包（实际安装驱动为390）：sudo apt-get install nvidia-384安装完成后重启系...