折腾了三四天，终于是把tensorflow安装上了，记录下安扎ungzhongyudao的各种问题主要参考：官网：https://www.tensorflow.org/极客学院中文翻译：http://wiki.jikexueyuan.com/project/tensorflow-zh/ 电脑配置ASUS FX50飞行堡垒系统：win10cpu：intel i5-4200H内存：8G显卡：nvidia GTX950m 4g显存=================================================================================================================一、安装ce...
目录核心概念devicedevice_factorydevice_mgrdevice_set1. 核心概念在framework部分，我们介绍了DeviceAttributes和DeviceBase两个结构，这些其实是为了我们今天要介绍的Device类做准备的。感兴趣的读者可以去回顾下前面讲过的内容。Device类只是对DeviceBase类的继承，没有添加更多新的数据成员，但提供了Compute计算接口。DeviceSet是一个设备集合类，而DeviceMgr与DeviceSet的不同点在于，它提供了设备管理的功能，为设备查找和...
https://blog.csdn.net/shiheyingzhe/article/details/80863422https://blog.csdn.net/sheyanshangjiang/article/details/83275412https://www.jianshu.com/p/5adc6b01efa8 原文：https://www.cnblogs.com/yibeimingyue/p/11728457.html
TensorFlow学习笔记 一、常量表示import tensorflow as tf m1=tf.constant([[3,3]]) m2=tf.constant([[2],[3]]) product=tf.matmul(m1,m2) print(product) sess=tf.Session() result=sess.run(product) print(result) sess.close()with tf.Session() as sess:result=sess.run(product)print(result) 输出结果：[[15]]二、变量import tensorflow as tf x=tf.Variable([1,2]) #Variable表示变量 a=tf.constant([3,3]) #constant表示常...
Tensorflow中的padding有两种方式，其中的SAME方式比较特殊，可能产生非对称pad的情况，之前在验证一个tensorflow的网络时踩到这个坑。Tensorflow的计算公式二维卷积接口tf.nn.conv2d(input, filters, strides, padding, data_format=‘NHWC‘, dilations=None, name=None ) padding计算公式需要注意padding的配置，如果是字符串就有SAME和VALID两种配置，如果是数字list就明确表明padding在各个维度的数量。首先，padding如果表示...
?TensorFlow?是一个基于数据流编程（dataflow programming）的符号数学系统，被广泛应用于各类机器学习（machine learning）算法的编程实现，其前身是谷歌的神经网络算法库DistBelief 。Tensorflow拥有多层级结构，可部署于各类服务器、PC终端和网页并支持GPU和TPU高性能数值计算，被广泛应用于谷歌内部的产品开发和各领域的科学研究?。TensorFlow由谷歌人工智能团队谷歌大脑（Google Brain）开发和维护，拥有包括TensorFlow Hub、...
cpucentosFROM centos:7 MAINTAINER yon RUN yum -y install make wget && wget -O /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo http://mirrors.aliyun.com/repo/Centos-7.repo && wget -P /etc/yum.repos.d/ http://mirrors.aliyun.com/repo/epel-7.repo && yum clean all && yum makecacheRUN yum -y install zlib-devel bzip2-devel opens...
Tensorflow 恢复/载入模型。可以有两种方法：1、首先利用tensorflow建立和以前一样的图。再利用restore恢复参数。 .....定义图...... sess=tf.Session() saver=tf.train.Saver() sess.run(tf.global_variables_initializer()) saver.restore(sess, weigths_path)2、或者直接加载以前的图，将saver修改为： sess=tf.Session() saver=tf.train.import_meta_graph(graph_path) sess.run(tf.global_variabl...
通过几个例程，我们逐渐对 TensorFlow 建立了感性认识。本文将进一步从内在原理进行深入理解，进而为阅读源码打好基础。1. 图（Graph）TensorFlow 计算被抽象为包括若干节点的有向图。如下图所示例子：对应的 TensorFlow Python 代码如下：import tensorflow as tf b = tf.Variable(tf.zeros([100])) # 100-d vector, init to zeroes W = tf.Variable(tf.random_uniform([784,100],-1,1)) # 784x100 matrix w/rn...
import tensorflow as tfwith tf.variable_scope("foo"):v = tf.get_variable("v", [1], initializer=tf.constant_initializer(1.0))#with tf.variable_scope("foo"):# v = tf.get_variable("v", [1]) with tf.variable_scope("foo", reuse=True):v1 = tf.get_variable("v", [1]) print(v == v1)#with tf.variable_scope("bar", reuse=True):# v = tf.get_variable("v", [1])with tf.variable_scope("root"):print(tf.get_vari...
1、ImportError: /lib64/libc.so.6: version `GLIBC_2.16‘ not found解决办法：升级系统glibc库至2.17版本首先在网上下载glibc-2.17.tar.gz，下载地址：http://ftp.gnu.org/gnu/glibc/glibc-2.17.tar.gz官网上下载特别慢，也可以到这个百度云盘链接去下载：https://pan.baidu.com/s/12ehiTyHK5D3AVvYICX3I5Q 提取码：l24i下载完毕后依次输入下面的命令：1 [root@Linux soft]# tar -zxvf glibc-2.17.tar.gz 2 [root@Linux soft]# c...
Tensorlfow中的计算是通过一个有向图directed graph或则计算图computation graph来实现的。 将每一个运算操作operation作为一个节点node，节点之间通过边edge连接。 这个计算图描述的数据计算流程用户可以进行相关分支、循环、选择。使用的语言是python、C++、java、Go等。 计算图中每一个节点可以有多个输入和输出，每个节点只能描述一种运算操作。所以节点是运算操作的实例化（instance）。 在计算图中传递（流动flo...
参考资料 源码请点:https://github.com/llSourcell/tensorf…语音识别无处不在，siri，google，讯飞输入法，讯飞语记，智能家居，车，etc。 每天都在用的，很好奇它是怎么实现的，今天来看看这么便利的东东到底是什么样子呢。进化史最开始的 speech recognizer 只能识别 0-9 这几个数字，说别的单词是识别不了滴。后来有一个叫做 DARPA 的梦想家 team 孜孜不倦地研究。他们用 15000 个节点代表可能的发音，然后用暴力搜索 brute f...
作者：黄璞链接：https://www.zhihu.com/question/41667903/answer/109611087来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。前言：其实TensorFlow本身仅仅是一个分布式的高性能计算框架，想要用TF做深度学习，仅仅学习这个框架本身是没有太大意义的。因此应该将TF看作技术路线中的一个核心点，去掌握整个开发所需要的必要技术，知识。尤其是深度学习的基本原理，这对日后搭建模型，模型调参以至...
1import tensorflow as tf2import numpy as np3 4‘‘‘使用numpy生成100个随机点‘‘‘ 5 x_data = np.random.rand(100)6 y_data = x_data*0.1 + 0.27 8‘‘‘构造一个线性模型‘‘‘ 9 b = tf.Variable(0.) 10 k = tf.Variable(0.) 11 y = k*x_data + b 1213‘‘‘二次代价函数‘‘‘14 loss = tf.reduce_mean(tf.square(y_data - y)) 15‘‘‘定义一个梯度下降法来进行训练的优化器‘‘‘16 optimizer = tf.train.GradientDesce...