贴一张自己画的思维导图  数据集准备 kaggle猫狗大战数据集(训练),微软的不需要FQ 12500张cat 12500张dog 生成图片路径和标签的List step1:获取D:/Study/Python/Projects/Cats_vs_Dogs/data/Cat下所有的猫图路径名,存放到cats中,同时贴上标签0,存放到label_cats中.狗图同理. train_dir = 'D:/Study/Python/Projects/Cats_vs_Dogs/data' def get_fi

深度学习框架竞争很激烈,而且看上去都是业界巨头在玩. 老师木:是的.一个深度学习框架一旦像Hadoop那样成为事实工业标准,就占据了人工智能各种关键应用的入口,对各类垂直应用,基于私有部署的技术服务,公有云上的AI 即服务业务,甚至底层专用硬件市场都有举足轻重的影响.它的角色就像互联网时代的浏览器,移动互联网时代的安卓操作系统一样,是战略级产品,业界巨头谁都不想让给他人也就不奇怪了.目前,大公司出品的比较知名的框架有Google的TensorFlow,微软CNTK, Amazon 的MxNet,

解决国内安装tensorflow, opencv等安装不成功或下载太慢问题 复制自博客:https://blog.csdn.net/jorg_zhao/article/details/80075293 1.安装tensorflow官方方法与使用国内源方法 1.1 官方安装方法-适用翻墙 tensorflow安装方法比较常见,参考谷歌的官方教程,安装方法如下: python2版本的安装 pip install --upgrade tensorflow # for Python 2.* pip in

1.修改hosts文件 目录:     C:\Windows\System32\drivers\etc 添加: #TensorFlow start64.233.188.121 www.tensorflow.org#TensorFlow end 2.解决hosts文件无法修改问题 hosts文件  >>  属性  >>  安全  >>  高级  >>  更改权限  >>  添加  >>  选择主体  >>  高级  >

把镜像地址改为清华大学开源软件镜像站,打开 管理员身份打开cmd 输入conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/conda config --set show_channel_urls yes 之后在cmd下输入命令安装,建立TensorFlow的anaconda虚拟环境 conda create -n tensorflow python=3.5 anaconda #co

TensorFlow Hub 模型复用 TF Hub 网站 打开主页 https://tfhub.dev/ ,在左侧有 Text.Image.Video 和 Publishers 等选项,可以选取关注的类别,然后在顶部的搜索框输入关键字可以搜索模型. TF Hub 安装 是单独的一个库,需要单独安装,安装命令如下: pip install tensorflow-hub TF Hub 模型使用样例 import tensorflow_hub as hub hub_handle = 'https:/

前文:三分钟快速上手TensorFlow 2.0 (中)——常用模块和模型的部署 TensorFlow 模型导出 使用 SavedModel 完整导出模型 不仅包含参数的权值,还包含计算的流程(即计算图) tf.saved_model.save(model, "保存的目标文件夹名称") 将模型导出为 SavedModel model = tf.saved_model.load("保存的目标文件夹名称") 载入 SavedModel 文件 因为 SavedModel

2015年11月9日,Google发布人工智能系统TensorFlow并宣布开源,同日,极客学院组织在线TensorFlow中文文档翻译.一个月后,30章文档全部翻译校对完成,上线并提供电子书下载,该文档的上线为国内外使用中文学习TensorFlow的工程及研究人员提供了更快的访问速度和更好的阅读体验,助力中国AI技术与世界同步.在线阅读地址为:http://wiki.jikexueyuan.com/project/tensorflow-zh/ 众所周知,人工智能将是未来发展的大方向,从国家到全

人工智能系统Google开源的TensorFlow官方文档中文版 2015年11月9日,Google发布人工智能系统TensorFlow并宣布开源,机器学习作为人工智能的一种类型,可以让软件根据大量的数据来对未来的情况进行阐述或预判.如今,领先的科技巨头无不在机器学习下予以极大投入.Facebook.苹果.微软,甚至国内的百度.Google 自然也在其中.「TensorFlow」是 Google 多年以来内部的机器学习系统.如今,Google 正在将此系统成为开源系统,并将此系统的参数公布给业界

系统环境:Ubuntu14.04 64位.Windows7 64位 双系统 CUDA 版本: 7.5 总结一下,我的安装建议是: 一定要下一份CUDA官方的安装文档,按照它的步骤一步步慢慢来,不可偷懒.CUDA 7.5 官方安装文档下载 在安装之前一定要详细检查自己的系统环境.软件是否符合CUDA的安装要求.不要存有侥幸心理,跳过检查步骤. 每进行一项操作,都检查一下该项操作是否成功.如果没成功,适时重启电脑或者重启终端, 1.安装Ubuntu系统14.04 安装完毕后不要更新系统. 这条到底是

windows下某些tensorflow例子跑不成功,比如https://www.tensorflow.org/tutorials/wide 中的例子报下面的错误:' 'NoneType' object has no attribute 'bucketize' 因此决定在Linux环境上安装tf. 楼主用的linux系统为ubuntu-16.04.2-desktop-amd64, 安装在virtualbox 5.1.18版本上. 注意unbuntu需要是64位的!!! tensorflow官方安

这段时间需要部署tensorflow到linux上,由于堡垒机不能连外网,所以pip.apt-get.wget.git统统不能用,然后就是各种调试了,下面整理了一些遇到的问题和解决方案,供大家参考(CentOS/Python3.4),有什么遗漏的问题还望大家补充. 1.Putty.XShell.SecureCRT.SSH Secure Shell Slient的优缺点 现在大多是用的xshell,因为xshell有一款个人免费的,还是中文界面,对于这种四级都是勉强过的,真心不错. putty因为

分布式TensorFlow由高性能gRPC库底层技术支持.Martin Abadi.Ashish Agarwal.Paul Barham论文<TensorFlow:Large-Scale Machine Learning on Heterogeneous Distributed Systems>. 分布式原理.分布式集群 由多个服务器进程.客户端进程组成.部署方式,单机多卡.分布式(多机多卡).多机多卡TensorFlow分布式. 单机多卡,单台服务器多块GPU.训练过程:在单机单GPU训练,

Ubuntu TensorFlow 源码 Android Demo的编译运行 一. 安装 Android 的SDK和NDK SDK 配置 A:下载 国内下载地址选最新的: SDK: https://developer.android.google.cn/studio/index.html 也可以下载一个旧的再update NDK: https://developer.android.google.cn/ndk/downloads/index.html B:解压 配置环境变量 sudo tar -

http://product.dangdang.com/25207334.html 内容 简 介 本书总的指导思想是在掌握深度学习的基本知识和特性的基础上,培养使用TensorFlow进行实际编程以解决图像处理相关问题的能力.全书力求深入浅出,通过通俗易懂的语言和详细的程序分析,介绍TensorFlow的基本用法.高级模型设计和对应的程序编写. 本书共22章,内容包括Python类库的安装和使用.TensorFlow基本数据结构和使用.TensorFlow数据集的创建与读取.人工神经网络.反馈神

Windows安装anaconda 和 TensorFlow anaconda : https://zhuanlan.zhihu.com/p/25198543        anaconda 使用与说明:http://python.jobbole.com/86236/  TensorFlow:https://zhuanlan.zhihu.com/p/24055668 安装过程中,需要升级pip C:\Windows\system32>python -m pip install --upgrade

个人随笔,备忘参考 首先最近的tensorflow 对python3.5.x友好,我先装了Python3.6,查其他的一些博客说出现问题,后来重装3.5.0.下载用迅雷,超快. 安装比较简单,官网下载,然后安装,安装时记得勾选add path,下面贴了博客参考 windows系统下Python环境的搭建 - InSky - 博客园http://www.cnblogs.com/windinsky/archive/2012/09/20/2695520.html 然后cmd  或者win+r 运行Py

最近学习TensorFlow,当然前提是装好框架,网上教程很多都是虚拟搭建或者是conda,从我的经验来讲,Windows目前只支持Python3.5版本安装,Python官网上有说明: 本人由于常用的是Python27所以就修改了一下: 下载anaconda2并安装到D:\anaconda 下载anaconda3:注意版本,集成的必须是Python3.5的,最新的为Python3.6的,我下载的是anaconda3.4.2.0版本的, 然后安装到D:\anaconda\envs\py3 这里p

TensorFlow小技巧整理:修改张量特定元素的值 最近在做一个摘要生成的项目,过程中遇到了很多小问题,从网上查阅了许多别人解决不同问题的方法,自己也在旁边开了个jupyter notebook搞些小实验,这里总结一下遇到的一些问题.Tensorflow用起来不是很顺手,很大原因在于tensor这个玩意儿,并不像数组或者列表那么的直观,直接print的话只能看到 Tensor(-) 这样的提示.比如下面这个问题,我们想要修改张量特定位置上的某个数值,操作起来就相对麻烦一些.和array一样,张

一, 前言:本次安装tensorflow是基于Python的,安装Python的过程不做说明(既然决定按,Python肯定要先了解啊):本次教程是windows下Anaconda安装Tensorflow的过程(cpu版,显卡不支持gpu版的...) 二, 安装环境:(tensorflow支持的系统是64位的,windows和linux,mac都需要64位) windows7(其实和windows版本没什么关系,我的是windows7,安装时参照的有windows10的讲解) Python3.5.

初衷: 由于系统.平台的原因,网上有各种版本的tensorflow安装教程,基于linux的.mac的.windows的,各有不同,tensorflow的官网也给出了具体的安装命令.但实际上,即使tensorflow安装成功,还是会遇到需要安装其他辅助工具的情况,同时,换一台机器又要面临整个环境重新安装的问题.由于docker制作一次镜像,可以拷贝重复使用的原因,在这里探讨一下在docker上制作一套完整tensorflow实验环境的流程. 搭建过程: (1) docker安装: 既然是基于do