以下是为您整理出来关于【tensorflow如何使用】合集内容，如果觉得还不错，请帮忙转发推荐。
首先检测ＴＰＵ存在：tpu = tf.distribute.cluster_resolver.TPUClusterResolver() #如果先前设置好了ＴＰＵ＿ＮＡＭＥ环境变量，不需要再给参数． tpu的返回值为１ ｏｒ ０ ，１则检测到了ＴＰＵ． tf.config.experimental_connect_to_cluster(tpu)tf.tpu.experimental.initialize_tpu_system(tpu)strategy = tf.distribute.experimental.TPUStrategy(tpu)with strategy.scope(): #define a model #compile it #tr...
最近在学习黄文坚的TensorFlow书籍，希望对学习做一个总结。softmax regression算法原理：当我们对一张图片进行预测时，会计算每一个数字的可能性，如3的概率是3%，5的概率是6%，1的概率是80%，则返回1.TensorFlow版本：0.8.0# 导入手写识别数据，TensorFlow提供了手写识别库from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data# 读取手写识别数据 mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)# 训练...
https://blog.csdn.net/victoriaw/article/details/61195620#t0 input_data 没用的另一种解决方法：tensorflow1.8版本及以上加载mnist手写分类数据集 : input_data和 read_data_sets弃用的解决办法 https://blog.csdn.net/xrinosvip/article/details/87385979
我正在尝试运行张量流图来训练模型,并使用单独的评估数据集定期评估.训练和评估数据都是使用队列运行器实现的. 我目前的解决方案是在同一个图中创建两个输入,并使用依赖于is_training占位符的tf.cond.我的问题由以下代码突出显示：import tensorflow as tf from tensorflow.models.image.cifar10 import cifar10 from time import timedef get_train_inputs(is_training):return cifar10.inputs(False)def get_eval_inputs(is_trai...
加载cifar10图片集并准备将图片进行灰度化 from keras.datasets import cifar10def rgb2gray(rgb):#把彩色图转化为灰度图，如果当前像素点为[r,g,b],那么对应的灰度点为0.299*r+0.587*g+0.114*breturn np.dot(rgb[...,:3], [0.299, 0.587, 0.114])(x_train, _),(x_test, _) = cifar10.load_data()img_rows = x_train.shape[1] img_cols = x_train.shape[2] channels = x_train.shape[3]#将100张彩色原图集合在一起显示 imgs = x_t...
import pandas as pd data_path = /Users/chenyi/Documents/housing.csv housing = pd.read_csv(data_path) housing.info()housing.head()housing.describe()housing.hist(bins=50, figsize=(15,15)) housing[ocean_proximity].value_counts()import seaborn as sns total_count = housing[ocean_proximity].value_counts() plt.figure(figsize=(10,5)) sns.barplot(total_count.index, total_count.values, alpha=0.7) pl...
!mkdir /content/gdrive/My Drive/conversation 将文本句子分解成单词，并构建词库 path = /content/gdrive/My Drive/conversation/ with open(path + question.txt, r) as fopen:text_question = fopen.read().lower().split(\n) with open(path + answer.txt, r) as fopen:text_answer = fopen.read().lower().split(\n)concat_question = .join(text_question).split() vocabulary_size_question = len(list(set(concat_questi...
本篇文章主要介绍了tensorflow 使用flags定义命令行参数的方法，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起过来看看吧tf定义了tf.app.flags，用于支持接受命令行传递参数，相当于接受argv。import tensorflow as tf#第一个是参数名称，第二个参数是默认值，第三个是参数描述 tf.app.flags.DEFINE_string(str_name, def_v_1,"descrip1") tf.app.flags.DEFINE_integer(int_name, 10,"descript2") tf.app.flags.DEFINE_boolean(bool_nam...