昨天把GPU版本的tf2.0 安装成功之后,现在所有的代码运行居然都在gpu上跑了,并且在对gpu使用情况没有限制的条件下,既然gpu内存跑满了,代码就崩了怎么样才能随心所欲的指定代码是在cpu还是gpu呢首先若不加任何配置情况下,是默认使用gpu的,加上下面这句代码就使用cpu了 os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "-1"

0 前言 TensorFlow 2.0,今天凌晨,正式放出了2.0版本. 不少网友表示,TensorFlow 2.0比PyTorch更好用,已经准备全面转向这个新升级的深度学习框架了. ​ 本篇文章就带领大家用最简单地方式安装TF2.0正式版本(CPU与GPU),由我来踩坑,方便大家体验正式版本的TF2.0. 废话不多说现在正式开始教程. 1 环境准备 我目前是在Windows10上面,使用conda管理的python环境,通过conda安装cuda与cudnn(GPU支持),通过pip安装的t

1.htonl ()和ntohl( ) u_long PASCAL FAR ntohl (u_long netlong); u_short PASCAL FAR ntohs (u_short netshort); ntohl( )-----网络顺序转换成主机顺序 u_long PASCAL FAR htonl (u_long hostlong); u_short PASCAL FAR htons (u_short hostshort); htonl ()-----主机顺序转换成网络顺序 2.in

最近使用C#进行网络开发,需要处理ISO8583报文,由于其中有些域是数值型的,于是在传输的时候涉及到了字节序的转换. 字节顺序是指占内存多于一个字节类型的数据在内存中的存放顺序,通常有两种字节顺序,根据他们所处的位置我们分别称为主机节序和网络字节序. 通常我们认为网络字节序为标准顺序,封包的时候,将主机字节序转换为网络字节序,拆包的时候要将网络字节序转换为主机字节序. 原以为还要自己写函数,其实网络库已经提供了. 主机到网络:short/int/long IPAddress.HostToNet

第1章 Tensorfow简介与环境搭建 本门课程的入门章节,简要介绍了tensorflow是什么,详细介绍了Tensorflow历史版本变迁以及tensorflow的架构和强大特性.并在Tensorflow1.0.pytorch.Tensorflow2.0之间做了对比.最后通过实战讲解了在Google cloud和AWS两个平台上的环境配置. 1-1 课程导学试看 1-2 Tensorflow是什么 1-3 Tensorflow版本变迁与tf1.0架构 1-4 Tensorflow2.0架构试

系列文章目录: Tensorflow2.0 介绍 Tensorflow 常见基本概念 从1.x 到2.0 的变化 Tensorflow2.0 的架构 Tensorflow2.0 的安装(CPU和GPU) Tensorflow2.0 使用 "tf.data" API "tf.keras"API 使用GPU加速 安装配置GPU环境 使用Tensorflow-GPU 3 TensorFlow2.0使用 3.2 "tf.keras"API Keras是一

目录: Tensorflow2.0 介绍 Tensorflow 常见基本概念 从1.x 到2.0 的变化 Tensorflow2.0 的架构 Tensorflow2.0 的安装(CPU和GPU) Tensorflow2.0 的使用 使用 GPU 加速 从现在开始我们就正式进入TensorFlow2.0的学习了,在这一系列文章里我们将重点介绍TensorFlow的基础知识和使用方法,为后面我们使用TensorFlow去解决一些实际的问题做好准备.2019年3月的TensorFlow开发者峰会上,T

iptables主机防火墙功能及常用命令 FSM:Finite State Machine 有限状态机 客户端:closed -->syn_sent -->established --> fin_wait_1 -->find_wait_2 --> timewait(2MSL) 服务器:closed -->listen -->syn_rcvd -->establised --> close_wait -->last_ack -m state:追踪连

此篇教程参考自TensorFlow 2.0 + Keras Crash Course,在原文的基础上进行了适当的总结与改编,以适应于国内开发者的理解与使用,水平有限,如果写的不对的地方欢迎大家评论指出.觉得文章有用的话麻烦点赞,想看原文可以点击链接kx上网访问. ​ 0 序 TensorFlow经过四年的发展,逐渐成为深度学习与机器学习框架的霸主,市场占有率与用户都遥遥领先于其他竞争对手.下图为下图是KDnuggets网站对2018年的机器学习框架的使用做的一个调查统计.可以可以看出当时Tens

版本: python3.5 Anaconda 4.2.0 tensorflow2.0 cpu版本 1.安装命令 pip3 install tensorflow==2.0.0.0a0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ # -i表示重新指定镜像,提高下载速度 2.报错以及解决方法 (1)报错: “Cannot remove entries from nonexistent file c:\program files\anaconda3\lib\

站长资讯平台:今天学习一下Tensorflow2.0 的基础 核心库,@tf.function ,可以方便的将动态图的语言,变成静态图,在某种程度上进行计算加速 TensorFlow Lite TensorFlow.JS TensorFlow Extended 构成了TensorFlow 的生态系统 优势: 1.GPU加速 体现在大数据量运算的时候,的运算时间.如果使用CPU进行运算,那么计算是通过串行模式完成 GPU则会加速运算,并行操作,快速运行. 2.自动求导 自带自动求导工具,方便快速求

最近学习神经网络,tensorflow,看了好多视频,查找了好多资料,感觉东西都没有融入自己的思维中.今天用tensorflow2.0写了一个MNIST手写体的版本,记录下学习的过程. 复现手写体识别的基本步骤:准备数据,处理数据,搭建模型,迭代训练模型,使用模型. 一.全连接模型 1.导入数据集(此次编写运行均在notebook) 先引入所需模块,在用tf.keras下载数据 2.分析图片的大小 1)用shape查看数量大小:2)通过指定[0][1]来查看具体图像尺寸,lable存储的是ima

bert模型在tensorflow1.x版本时,也是先发布的命令行版本,随后又发布了bert-tensorflow包,本质上就是把相关bert实现封装起来了. tensorflow2.0刚刚在2019年10月左右发布,谷歌也在积极地将之前基于tf1.0的bert实现迁移到2.0上,但近期看还没有完全迁移完成,所以目前还没有基于tf2.0的bert安装包面世,因为近期想基于现有发布的模型做一个中文多分类的事情,所以干脆就弄了个基于命令行版本的.过程中有一些坑,随之记录下来. 1. colab:因为

目录 问题描述 安装 tensorflow-cpu-2.0 编译 Nvidia Samples 问题描述 网上已经很多关于配置CUDA的文章,自己这篇文章只是个大致的安装步骤,文章重点是安装和配置的一些细节,而至于具体的步骤(比如软件怎么下,环境变量怎么配等)请自行搜索,我相信大家也不会只参考一篇文章,如有指正或疑问请评论留言,谢谢! 安装 tensorflow-cpu 安装 tensorflow-gpu-2.0,并配置 CUDA 编译 Nvidia Samples 环境:Win10:GPU--

系列文章目录: Tensorflow2.0 介绍 Tensorflow 常见基本概念 从1.x 到2.0 的变化 Tensorflow2.0 的架构 Tensorflow2.0 的安装(CPU和GPU) Tensorflow2.0 使用 "tf.data" API "tf.keras"API 使用GPU加速 安装配置GPU环境 使用Tensorflow-GPU 4 使用GPU加速 4.1 安装配置GPU环境 1. 安装GPU版TF 在2.2节中我们已经安装了CPU版

1. 简介 本篇文章先简单介绍论文思路,然后使用Tensoflow2.0.Keras API复现算法部分.包括: 自定义模型 自定义损失函数 自定义评价指标RMSE 就题目而言<AutoRec: Autoencoders Meet Collaborative Filtering>,自编码机遇见协同过滤,可见是使用自编码机结合协同过滤思想进行的算法.论文经过数据集Movielens和Netfix验证有不错的效果,更重要的是它是对特征交叉引入深度学习的开端,论文两页,简单易懂. 2. 算法模型 令

TensorFlow2.0 1 使用技巧 更新到最新版本: pip install --upgrade tensorflow pip install --upgrade tensorflow-gpu 导入TensorFlow模块: import tensorflow as tf 查看版本号: print('TensorFlow版本号为:', tf.__version__) 查看是否支持GPU运算: rint('GPU是否可用:', tf.test.is_gpu_available()) prin

DeepCrossing是在AutoRec之后,微软完整的将深度学习应用在推荐系统的模型.其应用场景是搜索推荐广告中,解决了特征工程,稀疏向量稠密化,多层神经网路的优化拟合等问题.所使用的特征在论文中描述为两个大类数值型(文中couting feature)和类别型.如下图 对于数值型特征可以直接拼接在Embedding向量之后,类别多的特征需要经过Embedding过程.要多说一句,数值的统计特征包括了过去广告点击率,这个在以后实际应用中设计特征可以考虑. 其优化目标就是广告的点击率,即CTR

1. 简介 NCF是协同过滤在神经网络上的实现--神经网络协同过滤.由新加坡国立大学与2017年提出. 我们知道,在协同过滤的基础上发展来的矩阵分解取得了巨大的成就,但是矩阵分解得到低维隐向量求内积是线性的,而神经网络模型能带来非线性的效果,非线性可以更好地捕捉用户和物品空间的交互特征.因此可以极大地提高协同过滤的效果. 另外,NCF处理的是隐式反馈数据,而不是显式反馈,这具有更大的意义,在实际生产环境中隐式反馈数据更容易得到. 本篇论文展示了NCF的架构原理,以及实验过程和效果. 2. 网络架

前言 ​ 当一个TensorFlow模型训练出来的时候,为了投入到实际应用,所以就需要部署到服务器上.由于我本次所做的项目是一个javaweb的图像识别项目.所有我就想去寻找一下java调用TensorFlow训练模型的办法. 由于TensorFlow很久没更新的缘故,网上的博客大都是18/19年的,并且是基于TensorFlow1.0的,对于现在使用的TensorFlow2.0不太友好. 下面我简述一下TensorFlow1.0时期的方法: 1.动态模型生成不便 需要将训练的.h5模型转换成.

转自CentOS 6.0图解网络安装全过程 国内镜像站点(东北大学.网易) 网易镜像站点:http://mirrors.163.com/centos/6.0/isos/ 中科大镜像站点:http://centos.ustc.edu.cn/centos/6.0/isos/ CentOS 6.0镜像站点列表:http://mirror.centos.org/centos/6.0/isos/ 1.  引导界面,选择"Install or upgrade an existing system"