最近在学tensorflow serving 模块，一直对接口不了解，后面看到这个文章就豁然开朗了，主要的困难在于 tf.saved_model.builder.SavedModelBuilder 这个类不太理解 下面内容转自：http://blog.csdn.net/thriving_fcl/article/details/75213361版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。，好吧，自己看链接 原文：http://www.cnblogs.com/YouXiangLiThon/p/7440000.html
tf.contrib模块tf.contrib 模块是一个比较复杂的模块。contrib细节：tf.contrib.bayesflow.entropy 香农信息论tf.contrib.bayesflow.monte_carlo Monte Carlo integration 蒙特卡洛积分 tf.contrib.bayesflow.stochastic_graph Stochastic Computation Graphs 随机计算图 tf.contrib.bayesflow.stochastic_tensor 随机张量 tf.contrib.bayesflow.variational_inference 变分推断tf.contrib.crf CRF layer 条件随机场（conditional...
背景[作者：DeepLearningStack，阿里巴巴算法工程师]在经过TensorFlow的Placer策略模块调整之后，下一步就是根据Placement信息对Graph做切割，然后分发到不同的Device上去执行的过程了。在对Graph做切割时，为了保证跨Device执行的逻辑与切割前一致并保证原图中Node节点之间的依赖关系不受到破坏，不但需要插入Send、Recv通信节点对，还需要维护相对复杂的Control Edge。这些功能被设计在了TensorFlow的Graph Partitioner模块中。从...
1.查看自己的显卡确认能否安装GPU版本的tensorflow进入设备管理器找到显示适配器，电脑是AMD显卡，所以只能安装cpu版本。2.安装Anaconda步骤如下链接
https://blog.csdn.net/weixin_43715458/article/details/100096496
3.在Anaconda Prompt命令行中安装tensorflow
（1）输入：pip install --upgrade tensorflow耐心等待安装即可
（2）测试TensorFlow是否真正安装成功，打开命令行，首先激活python.在Anaconda Prompt 中输入python...
我的jupyter笔记本中有一些导入,其中有tensorflow：ImportError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-2-482704985f85> in <module>()4 import numpy as np5 import six.moves.copyreg as copyreg
----> 6 import tensorflow as tf7 from six.moves import cPickle as pickle8 from six.moves import rangeImportError: No module named tensorflow我把它放在我的电脑上,在一个特殊的环...
我只是想学习Tensorflow,但我对Python很新,所以我使用的是Anaconda我创建了一个conda环境：$conda create ?n tensorflow python =3.5当然我激活了我的conda环境$source activate tensorflow然后我在Spyder玩了一下,试图绘制一个MNIST数字(我的导师的复制粘贴代码经过多次测试),当然包括import matplotlib.pyplot as plt
[...]
plt.plot(number)但用bash执行Python文件给了我：(tensorflow) leon@leon-linux:~/ANNsCourse/Session1$...
在Google的tensorflow udacity课程中浏览ipython笔记本时出现以下错误：AttributeError: ‘module’ object has no attribute ‘compat’尝试致电：tf.compat.as_str(f.read(name)).split()在Ubuntu 14.04上运行,想知道这是一个tensorflow早期错误问题还是只是我很愚蠢. ：P解决方法:您最有可能使用的是TensorFlow的旧版本.我只是注意到我们的一些安装文档仍链接到0.5-尝试升级到0.6或升级.
我将尽快修复文档,但与此同时,如果您是通...
我刚刚在新系统上安装了带有pip的tensorflow-gpu(1.0)(显然是在安装cuda和cudnn之后).
不幸的是,我的代码(在带有tensorflow 0.12的cpu上运行良好)现在抛出AttributeError: module 'tensorflow.contrib.rnn' has no attribute 'stack_bidirectional_dynamic_rnn'尝试调用tf.contrib.rnn.stack_bidirectional_dynamic_rnn时.此外,该函数存在于/path/to/python3.5/dist-packages/tensorflow/contrib/rnn/python/ops/rnn.py中,并且似乎...
我正在尝试运行脚本,但是在导入时已经很挣扎.此导入from keras.preprocessing.image import save_img引发以下错误：AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'name_scope'.我正在使用以下软件包.Keras 2.2.2,
Keras-Applications 1.0.4,
Keras-Preprocessing 1.0.2,
tensorflow 1.9.0, ...
我试图运行一些代码来创建LSTM模型,但出现错误：
AttributeError：模块“ tensorflow”没有属性“ get_default_graph”
我的代码如下：from keras.models import Sequentialmodel = Sequential()
model.add(Dense(32, input_dim=784))
model.add(Activation('relu'))
model.add(LSTM(17))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])我发现其他...
我很好奇tf.contrib是什么,以及为什么代码将包含在TensorFlow中,但不包含在主存储库中.
此外,查看示例here(来自tensorflow主分支),我想找到tf.contrib.layers.sparse_column_with_hash_bucket的源代码.
这似乎是一些很酷的例程,但我想确保他们正确使用队列等来预取/预处理示例以在生产环境中实际使用它们.
它似乎记录在here中,但它来自tflearn项目,但tf.contrib.layers.sparse_column_with_hash_bucket似乎也不在该存储库中.解决方...
目前,我正在尝试使tensorflow-我的PC上运行Windows 64位(仅cpu版本).运行命令python object_detection / builders / model_builder_test.py时出现以下错误.我在网上搜索,有99％的答案是使用cd,我认为我已经尝试过了,但是那没用.我之所以说“我认为”,是因为我不知道我是否真的正确尝试过使用cd,因为我在场景中使用cd的方式不是100％.C:\Users\Benan\Documents\BaseballProject>python tensorflow/models/research/object_detection...
我一直致力于学习人工智能以及如何用Python编写代码.我正在研究一个项目,我决定更新一些Python的软件包,这些软件包不是新的工作,然后发生了一些事情,我无法编译代码.我删除了Anaconda3并重新设置但没有工作.我一直在看这个问题,我写的是一个话题.如果有人帮助我,我会感到高兴得到一些帮助.>>> import tensorflow as tfFile "C:\Users\AliGalip\Anaconda3Yeni\lib\site-packages\tensorflow\__init__.py", line 24, in <module>from...
背景
[作者：DeepLearningStack]
受限于单个Device的计算能力和存储大小，许多深度学习模型都有着使用模型分片或相关策略的需求。模型分片的本质是将模型和相关的计算切分到不同的Device，这样做不但可以解决单个Device放不下大模型的问题，还有可能有计算加速的收益。在深度学习框架方面，显然TensorFlow比Caffe具有更高的灵活性，这主要得益于TensorFlow的Placement机制。Placement是TensorFlow引入的特有概念，它是指某个Op被放...
我试图从python控制台而不是通过bazel -build运行Tensorflow的translate.py,但是在这两行中出现错误：from tensorflow.models.rnn.translate import data_utils
from tensorflow.models.rnn.translate import seq2seq_modelImportError: No module named translate我已经检查了文件夹,看到“init.py”文件在那里,但python似乎认为没有像translate这样的模块.我怎样才能解决这个问题？解决方法:执行此操作的最佳方法是导航到包含翻译...
