使用conda创建一个新的虚拟环境 输入 conda create -n intelligent-judge python=3.6 创建一个python版本为3.6的名字是intelligent-judge的虚拟环境 查看显卡信息 输入lspci | grep -i vga查看显卡信息 很明显是NVIDIA Quadro GP100 配置CUDA和CUDNN 本来是要去下载cuda和cudnn的,结果一看,服务器上已经有现成的了 输入 cat /usr/local/cuda/version.tx

连接服务器 Windows - XShell XFtp SSH 通过SSH来连接实验室的服务器 使用SSH连接已经不陌生了 github和OS课设都经常使用 目前使用 192.168.7.169 使用工具 XShell 和 XFtp 使用XShell连接服务器以及操作,服务器每个节点上都安装了Ubuntu 16.04 LTS操作系统 使用XFtp管理文件 参考资料: Xshell+Xftp SSH隧道代理 Xshell通过SSH密钥.SSH代理连接Linux服务器详解 Mac OS - Term

本文是针对谷歌Transformer模型的解读,根据我自己的理解顺序记录的. 另外,针对Kyubyong实现的tensorflow代码进行解读,代码地址https://github.com/Kyubyong/transformer 这里不会详细描述Transformer的实现机理,如果有不了解Transformer的可以先阅读文章<Attention is all you need>,以及我列出的一些参考博客,都是不错的解读. Layer Normalization 首先是Layer Norm

深度学习之卷积神经网络CNN及tensorflow代码实例 什么是卷积? 卷积的定义 从数学上讲,卷积就是一种运算,是我们学习高等数学之后,新接触的一种运算,因为涉及到积分.级数,所以看起来觉得很复杂. 我们称 其连续的定义为: 其离散的定义为: 这两个式子有一个共同的特征: 这个特征有什么意义呢? 我们令,当n变化时,只需要平移这条直线 在上面的公式中,是一个函数,也是一个函数,例如下图所示即 下图即 根据卷积公式,求即将变号为,然后翻转变成,若我们计算的卷积值, 当n=0时: 当n=1时:

具体实现: https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/core/framework 『深度长文』Tensorflow代码解析 https://zhuanlan.zhihu.com/p/25929909 tensorflow最新版本封装得更抽象了... 开源技术书:TensorFlow内核剖析 https://www.jianshu.com/p/fda4ae1e2547

对于条件随机场的学习,我觉得应该结合HMM模型一起进行对比学习.首先浏览HMM模型:https://www.cnblogs.com/pinking/p/8531405.html 一.定义 条件随机场(crf):是给定一组输入随机变量条件下,另一组输出随机变量的条件概率的分布模型,其特点是假设输出随机变量构成马尔科夫随机场.本文所指线性链条件随机场. 隐马尔科夫模型(HMM):描述由隐藏的马尔科夫链随机生成观测序列的过程,属于生成模型. 当然,作为初学者,从概念上直观感受不到两者的区别与联系,甚至

https://www.zhihu.com/question/41667903 源码分析 http://www.cnblogs.com/yao62995/p/5773578.html 如何贡献TensorFlow代码 https://github.com/DjangoPeng/tensorflow/blob/master/CONTRIBUTING.md https://research.google.com/pubs/abadi.html

深度学习之卷积神经网络CNN及tensorflow代码实现示例 2017年05月01日 13:28:21 cxmscb 阅读数 151413更多 分类专栏: 机器学习 深度学习 机器学习   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/cxmscb/article/details/71023576 一.CNN的引入 在人工的全连接神经网络中,每相邻两层之间的每个神经元之间都是有边相连的

运行TensorFlow代码时报错 错误信息ImportError: libcublas.so.10.0: cannot open shared object file 原因:TensorFlow版本与CUDA版本不匹配 可使用pip3 install tensorflow-gpu==[version]将TensorFlow版本切换到制定版本中去,其对应的version可在'>TensorFlow官网查看 另: 1.查看cuda版本(在ubuntu下): cat /usr/local/cuda/

0.目的 刚刚学习faster rcnn目标检测算法,在尝试跑通github上面Xinlei Chen的tensorflow版本的faster rcnn代码时候遇到很多问题(我真是太菜),代码地址如下: https://github.com/endernewton/tf-faster-rcnn 1. 运行环境配置 代码的README里面说明了,环境要求既有是这个git里面的,还有就是rbg的caffe代码中也有了一些环境.基本上包括: python2.7 CUDA(并行计算库)>=6.0 cud

直接看代码 import tensorflow as tf # tf.Variable生成的变量,每次迭代都会变化, # 这个变量也就是我们要去计算的结果,所以说你要计算什么,你是不是就把什么定义为Variable ''' TensorFlow程序可以通过tf.device函数来指定运行每一个操作的设备. 这个设备可以是本地的CPU或者GPU,也可以是某一台远程的服务器. TensorFlow会给每一个可用的设备一个名称,tf.device函数可以通过设备的名称,来指定执行运算的设备.比如CPU

http://www.leiphone.com/news/201702/n0uj58iHaNpW9RJG.html?utm_source=tuicool&utm_medium=referral 摘要 2015年11月9日,Google发布深度学习框架TensorFlow并宣布开源,并迅速得到广泛关注,在图形分类.音频处理.推荐系统和自然语言处理等场景下都被大面积推广.TensorFlow系统更新快速,官方文档教程齐全,上手快速且简单易用,支持Python和C++接口.本文依据对Tensorflo

本人代码库: https://github.com/beathahahaha/tensorflow-DeepFM-master-original DeepFM原作者代码库: https://github.com/ChenglongChen/tensorflow-DeepFM 解析DeepFM代码 博客推荐:https://mp.weixin.qq.com/s/QrO48ZdP483TY_EnnWFhsQ 为了熟悉该代码的使用,我在example文件夹编写了一个test_1.py文件,可以直接运行

源码地址 https://github.com/stephen-v/tensorflow_vgg_classify 1. VGG介绍 1.1. VGG模型结构 1.2. VGG19架构 2. 用Tensorflow搭建VGG19网络 3. 训练网络 参考文献 1. VGG介绍 1.1. VGG模型结构 VGG网络是牛津大学Visual Geometry Group团队研发搭建,该项目的主要目的是证明增加网络深度能够在一定程度上提高网络的精度.VGG有5种模型,A-E,其中的E模型VGG19是参加

前提:ubuntu+tensorflow-gpu+python3.6 各种环境提前配好 1.下载工程源码 网址:https://github.com/tensorflow/models 下载时会遇到速度过慢或中间因为网络错误停止,可以换移动网络或者用迅雷下载. 2.测试环境 先添加slim路径,每次打开terminal都要加载路径 # From tensorflow/models/research/ export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:`pwd`:`pwd`/slim 运

源码地址 https://github.com/stephen-v/tensorflow_vgg_classify 1. VGG介绍 1.1. VGG模型结构 1.2. VGG19架构 2. 用Tensorflow搭建VGG19网络 3. 训练网络 参考文献 1. VGG介绍 1.1. VGG模型结构 VGG网络是牛津大学Visual Geometry Group团队研发搭建,该项目的主要目的是证明增加网络深度能够在一定程度上提高网络的精度.VGG有5种模型,A-E,其中的E模型VGG19是参加

 本文主要包括: 一.什么是LSTM 二.LSTM的曲线拟合 三.LSTM的分类问题 四.为什么LSTM有助于消除梯度消失 一.什么是LSTM Long Short Term 网络即为LSTM,是一种循环神经网络(RNN),可以学习长期依赖问题.RNN 都具有一种重复神经网络模块的链式的形式.在标准的 RNN 中,这个重复的模块只有一个非常简单的结构,例如一个 tanh 层. 如上为标准的RNN神经网络结构,LSTM则与此不同,其网络结构如图: 其中,网络中各个元素图标为: LSTM 通过精心设

tensorflow-gpu版本号 pip show tensorflow-gpu Name: tensorflow-gpu Version: 1.11.0 Summary: TensorFlow is an open source machine learning framework for everyone. Home-page: https://www.tensorflow.org/ Author: Google Inc. Author-email: opensource@google.c

正确安装并配置好pycharm+tensorflow环境之后,可能在pycharm中导入tensorflow会有以下问题: 1. " import tensorflow as tf " 会有红线提示找不到tensorflow,但是运行的话可以正常运行 2. tensorflow相关的代码不能自动补全, Ctrl+B(查看函数定义快捷键)也定位不到函数定义 出现这样的问题可能是因为在pycharm中配置的python环境(不是系统环境)中没有安装tensorflow包导致的. 解决办法

导语: 人工智能的火热,带来了一波学习TensorFlow深度学习框架的热潮.聊深度学习免不了要用GPU,但目前GPU费用较高,对于个人学习者和创业公司来讲的话,按需配置的云GPU服务器是一个不错的选项. 华为云提供了按需配置的GPU服务器,云资源购买很方便,但GPU服务器的配置安装往往依赖一些Nvidia开发的组件,如何快速进行部署,可以用容器化的服务来简化,华为云专家技术公开课邀请到云享专家江魁,对这套开发组件作一次系统介绍. [立即报名]点击报名,进行线上预约观看 [你分享,我送礼] 了解