简介 tensorflow的安装分cpu版本和gpu版本， 这里只讨论cpu版本。google提供了很多种安装方式， 主要分三种， 一种是pip安装，非常简单，重要的是它在各个平台都是可以用的，包括windows，但是CentOS6需升级glibc和gcc（CXXABI_）版本第二种是通过docker安装，也差不多是一键安装，内核版本低于3.10不能安装docker，具体的介绍可以看https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/tools/docker最后一种，就是源...
本文以TensorFlow源码中自带的手写数字识别Example为例，引出TensorFlow中的几个主要概念。并结合Example源码一步步分析该模型的实现过程。一、什么是TensorFlow 在这里，引入TensorFlow中文社区首页中的两段描述。关于 TensorFlow TensorFlow? 是一个采用数据流图（data flow graphs），用于数值计算的开源软件库。节点（Nodes）在图中表示数学操作，图中的线（edges）则表示在节点间相互联系的多维数据数组，即张量（tensor）...
1.安装pip：sudo apt-get install python-pip python-dev2.定义仅支持CPU的python2.7环境下TensorFlow安装包地址：export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.9.0-cp27-none-linux_x86_64.whl3.通过PIP安装TensorFlow：sudo pip install --upgrade $TF_BINARY_URL原文：http://www.cnblogs.com/elijahxb/p/7092435.html
https://blog.csdn.net/baidu_32936911/article/details/79774289https://tensorflow.google.cn/install/source原文：https://www.cnblogs.com/yibeimingyue/p/11733935.html
1、本节多为复习内容，从以下图片可见一般： 2、学会使用from numpy.random import RandomState 然后rdm = RandomState(1) dataset_size = 128 X = rdm.rand(dataset_size, 2) Y = [[(x1 + x2) + rdm.rand() / 10.0-0.05] for(x1, x2) in X]进行赋值的时候就可以不变了import tensorflow as tf from numpy.random import RandomStatebatch_size=8 with tf.name_scope("inputs"):xs = tf.placeholder(tf.float32, [None, 2], name="...
import tensorflow as tf b = tf.ones([2,4])+1 sess = tf.Session(); print(sess.run(b)); 输出:[[ 2. 2. 2. 2.][ 2. 2. 2. 2.]] 参考链接http://wiki.jikexueyuan.com/project/tensorflow-zh/resources/dims_types.html什么是张量http://blog.csdn.net/u014595019/article/details/52805444常用函数说明原文：http://www.cnblogs.com/guolaomao/p/7911222.html
‘‘‘ Created on 2017年5月28日@author: weizhen ‘‘‘import time import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_dataimport mnist_inferenceBATCH_SIZE = 100 LEARNING_RATE_BASE = 0.01 TRAINING_STEPS = 1000 LEARNING_RATE_DECAY = 0.99 REGULARAZTION_RATE = 0.0001 # 模型保存路径 MODEL_SAVE_PATH = "/path/to/model"# MNIST数据路径 DATA_PATH = "/path/to/data"# 通过flags指定运行...
http://blog.csdn.net/mao_xiao_feng/article/details/53444333 第一个参数input：指需要做卷积的输入图像，它要求是一个Tensor，具有[batch, in_height, in_width, in_channels]这样的shape，具体含义是[训练时一个batch的图片数量, 图片高度, 图片宽度, 图像通道数]，注意这是一个4维的Tensor，要求类型为float32和float64其中之一第二个参数filter：相当于CNN中的卷积核，它要求是一个Tensor，具有[filter_height, filter_width...
Ubuntu非要换centOS。。。好吧。。。 看了很多是通过ELRepo源安装驱动，不过我没有成功，只是通过它的步骤检测了显卡驱动型号。0、安装gccyum -y installgcc-c++ 此处是重点：如果有之前的NVIDIA驱动请先卸载，而且，要先装cuda再装驱动。。。你也可以按照我的步骤来，最后再重装一次驱动。 1、检测显卡驱动及型号 ##添加ELPepo源$ sudo rpm --import https://www.elrepo.org/RPM-GPG-KEY-elrepo.org $ sudo rpm -Uvh htt...
1，关于TuShareTuShare 是一个python的lib 库非常好用。 并且是适合国内的股票市场的，可以直接下载国内的股票数据。 非常的方便。 同事 TensorFlow 已经支持了 Numpy。直接在这个上面增加TuShare类库就好了。 而且docker 的有点就出来了。一层一层的叠加了。2，增加镜像和上次一样重新增加一个启动脚本： http://blog.csdn.net/freewebsys/article/details/70237003 vi run_jupyter.sh#!/usr/bin/env bash jupyter notebook -...
? 使用类封装写好的 TensorRT 模型，每个函数、类成员各司其职，而不是以前程序那样纯过程式，变量全部摊开● 代码，程序入口 enter.py 1import os2import sys3import numpy as np4import tensorrt as trt5import pycuda.autoinit6import pycuda.driver as cuda7from datetime import datetime as dt8 9import loadPara as ld10import calibrator11 12 DEBUG = True 13 testDataPath = "./" 14...
1. 安装Python 注意: 现阶段最新的发布版本TensorFlow1.0.1只能支持python3.5.x的版本，没错是“只能”，3.4以下的版本不支持很好理解，但是3.6也不支持。 链接https://www.python.org/ftp/python/3.5.3/python-3.5.3-amd64.exe（官网的）下载3.5.3版本的python2. 安装 Visual C++ 2015 redistributable【参考: https://stackoverflow.com/q/42011070】 https://download.microsoft.com/download/6/D/F/6DF3FF94-F7F...
tensorflow -gpu安装首先，安装Anoconda1. 官网下载点我： 2.安装 点击 python 3.6 version自动下载x64版，下载好之后，然后安装。 如图，打上勾之后，一路next 3.打开终端 1）输入conda –version 查看版本 2）配置Python环境 我装的是python3.5，你们可以根据情况自己选择conda create –n tensorflow python=3.53）激活python环境：activate tensorflow 你可以退出当前环境：deactivate tensorflow划重点了：安装tensorflow **传...
Tensorflow交叉熵函数：cross_entropy注意：tensorflow交叉熵计算函数输入中的logits都不是softmax或sigmoid的输出，而是softmax或sigmoid函数的输入，因为它在函数内部进行sigmoid或softmax操作 tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(_sentinel=None,labels=None, logits=None, name=None) argument: _sentinel:本质上是不用的参数，不用填logits:一个数据类型（type）是float32或float64;shape:[batch_size,num_classes]...
记一次超级蠢超级折磨我的bug。报错内容：tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: You must feed a value for placeholder tensor ‘x_1‘ with dtype float and shape [?,227,227,3] [[Node: x_1 = Placeholder[dtype=DT_FLOAT, shape=[?,227,227,3], _device="/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0"]()]] [[Node: fc3/_33 = _Recv[client_terminated=false, recv_device="/job...