一、安装Anaconda官网：https://www.anaconda.com/download/（建议能访问外网的使用，速度会快些）其他：https://www.piqizhu.comools/anaconda安装过程漫长···根据自己的情况选择安装二、配置安装源可以选择更改为中科大镜像源：打开anacondaPrompt命令行窗口，输入conda

我正在使用TensorFlow中的神经网络进行一些实验.最新版本的发行说明称DataSet以后是推荐的用于提供输入数据的API.通常,当从外部世界获取数值时,需要对值的范围进行标准化;如果你插入原始数字,如长度,质量,速度,日期或时间,所产生的问题将是病态的;有必要检查值的动态范围并归一化

我正在尝试使用GoogleCloudML来托管Tensorflow模型并获得预测.我有一个已经上传到云端的预训练模型,我在CloudML控制台中创建了一个模型和版本.我按照说明fromhere准备我的数据以请求在线预测.对于Python方法和glcoud方法,我都得到了同样的错误.为简单起见,我将发布gcloud方法

想象一下如下定义的微小网络,其中linear是一个典型的辅助函数,用于定义权重矩阵和激活函数的TensorFlow变量：final_layer=linear(linear(_input,10,tf.nn.tanh),20)通常情况下,这将通过损失梯度下降进行优化：loss=tf.reduce_sum(tf.square(final_layer–_target))train_s

我收到了这个警告WARNING:tensorflow:create_partitioned_variablesisdeprecated.Usetf.get_variablewithapartitionerset,ortf.get_partitioned_variable_list,instead.我没有使用create_partitioned_variables函数我正在使用tensorflow.__version__0.9.0解

我已经尝试了一个星期来纠正我在将tensorflow导入python时遇到的问题.两次现在我已经遵循了针对tensorflow的ubuntu16.04安装说明.https://www.tensorflow.org/install/install_linux在尝试导入tensorflow时,这是我收到的消息：salvo@AMD~$source~ensorflow/bin/activateb

回归数据准备#导入数据(x_train,y_train),(x_test,y_test)=keras.datasets.boston_housing.load_data()print(x_train.shape,'',y_train.shape)print(x_test.shape,'',y_test.shape)模型#构建模型model=keras.Sequential([layers.Dense(32,

网上大部分教程都是：创建tensorflow虚拟环境（condacreate-ntensorflowpython=3.6），然后在虚拟环境中pipinstalltensorflow,但是每次启动时都要激活虚拟环境（activatetensorflow)!其实可以不用创建虚拟环境直接安装tensorflow：1.去清华镜像下载tensorflow的.whl文件，如：tensorflow-

我电脑i71060，之前一直在找匹配的cuda和cudnn，安装出现各种问题，直到高人提醒，anaconda自带cuda和cudnn。我打开开始菜单里的anaconda里的navigator，发现cuda和cudnn状态是installed，cuda版本是9.0，运行测试程序，证实可以在gpu上运行！我建了几个环境，除了系统自带的base环境，还有自

在某些情况下,tensorflow似乎能够在图形创建时检查张量的值,而在其他情况下,这会失败.>>>shape=[constant([2])[0],3]>>>reshape([1,2,3,4,5,6],shape)<tf.Tensor'Reshape_13:0'shape=(2,3)dtype=int32>>>>zeros(shape)<tf.Tensor'zeros_

我对Tensorflowjs和Tensorflow很新.我有一些数据,这是100％的容量,所以0到100之间的数字,每天有5小时这些容量.所以我有一个5天的矩阵,其中包含5％的100％.我有以下型号：constmodel=tf.sequential();model.add(tf.layers.dense({units:1,inputShape:[5,5]}));model.compile({

我想创建一个自定义目标函数来训练Keras深网.我正在研究不平衡数据的分类,我在scikit-learn中使用了很多F1分数.因此,我有了反转F1指标(1–F1得分)的想法,将其用作Keras的损失函数/目标,以便在训练时最小化：(fromsklearn.metricimportf1_score)defF1Loss(y_true,y_pred

为了更多地了解深度学习和计算机视觉,我正在研究一个在道路上进行车道检测的项目.我正在使用TFLearn作为Tensorflow的包装器.背景训练输入是道路的图像(每个图像表示为50×50像素的2D阵列,每个元素是0.0到1.0的亮度值).训练输出的形状相同(50×50阵列),但代表标记的车道区域.实

我尝试使用tensorboard和ten​​sorflow,我做了这个设置：rand=tf.placeholder(dtype=tf.float32)#thiswillbevisualisedintensorboardlaterontf.summary.image('random_noise_visualisation',rand,max_outputs=5)merged_summary_op=tf.summary.merge_all()#

在按照tensorflow的MacGPU安装说明并从源代码构建软件包后运行python-c“importtensorflow”时,我得到了dyld:warning,LC_RPATH$ORIGIN/../../_solib_darwin/_U_S_Sthird_Uparty_Sgpus_Scuda_Ccudart___Uthird_Uparty_Sgpus_Scuda_Slibin/Library/Python/2.7/site-packag

所以我正在阅读有关从CPU移动数据的更多信息–>Tensorflow中的GPU,我看到feed_dict仍然很慢：https://github.comensorflowensorflow/issues/2919我看到的将Python变量“移动”到GPU的直接选项是：#1.Tensorflowconstanta=tf.constant(data,name='a')#2.Tensorflow

我有一些Keras的经验,我正在学习TensorFlowSharp(https://github.com/migueldeicaza/TensorFlowSharp).使用ExampleInceptionInference项目,我想使用我在Keraspython代码中训练的模型.(我在这里用@jdehesa回复创建了一个.pb文件：HowtoexportKeras.h5totensorflow.pb?)当我

为android编译tensorflowlite.sohttps://www.tensorflow.org/lite＃本文记录更新时间2019-06-29＃tensorflow安装时间去github下载当时最新的...应该是2.x＃看完很多博客，说是最好用bazel编译...要是你CMake(可以的话,完全是没有问题的...)1.第一次安装tensorflow的

TensorFlow是一个用于人工智能的开源神器。TensorFlow™是一个采用数据流图（dataflowgraphs），用于数值计算的开源软件库。节点（Nodes）在图中表示数学操作，图中的线（edges）则表示在节点间相互联系的多维数据数组，即张量（tensor）。它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算，例如台式计算机中

我有一维numpy数组.在TensorFlow中执行计算后,我得到一个tf.Tensor作为输出.我试图将其重塑为二维数组并将其显示为图像.如果它是一个numpyndarray,我会知道如何绘制它作为一个图像.但现在是一个张量！虽然我尝试使用tensor.eval()将其转换为numpy数组,但我收到错误消息“无默认会

我正在寻找在Tensorflow中使用LSTM单元的RNN的低级实现.我已经实现了几个使用低级API的前馈网络.这有助于我理解人工神经网络的内部运作.我是否可以对RNN执行相同的操作,或者是否建议使用LSTM单元的Tensorflow实现(tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell)？我没有在Tensorflow中发现任何RNN的

环境：win7+python3.6+tensorflow1.12升级到1.12版本后，导入TensorFlow报错解决办法：pipinstall-Uprotobuf

我正在使用gunicorn和flask开发一个简单的REST控制器.在每次REST调用时,我执行以下代码@app.route('/objects',methods=['GET'])defget_objects():video_title=request.args.get('video_title')video_path="../../video/"+video_titlec

CPU版本：pip3installtensorflow==1.12-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simpleGPU版本：pip3installtensorflow-gpu==1.12-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

我正在运行TensorFlow示例https://github.comensorflow/modelsree/masterutorials/image/cifar10_estimator的修改版本,但我的内存不足.ResourceExhausted错误说：提示：如果要在OOM发生时查看已分配的张量列表,请将report_tensor_allocations_upon_oom添加到RunOptions以获取

pipinstalltensorflow==1.4.0或者sudopipinstallhttps://storage.googleapis.comensorflow/linux/cpuensorflow-1.4.0-cp27-none-linux_x86_64.whl

我正在讨论MNIST初学者教程(http://www.tensorflow.orgutorials/mnist/beginners/index.html),并尝试从correct_prediction张量对象中获取准确预测值的布尔列表.我发现这令人困惑.根据教程correct_prediction=tf.equal(tf.argmax(y,1),tf.argmax(y_,1))支持给我们一个布尔列

最近因为在已经安装了tensorflow的环境中又装了个opencv，结果突然发现import tensorflow一句竟然会导致程序崩溃！？到网上查了下发现是因为conda installopencv3会导致旧版本的numpy覆盖新版本的tensorflow带的numpy导致各种复杂的问题。在尝试重装numpy无效后我决定重新配置一

简而言之：如何将特征映射从Keras中定义的卷积层传递到特殊函数(区域提议器),然后传递给其他Keras层(例如Softmax分类器)？长：我正试图在Keras中实现类似FastR-CNN(不是更快的R-CNN)的东西.这是因为我正在尝试实现自定义架构,如下图所示：这是上图的代码(不包括候选输入)：fromkera

Anaconda镜像https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/注意不要使用最新版本（安装anaconda，就不用再装python了）pycharm社区版无需破解http://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows安装tensorflow安装好anaconda，在anacondaprompt执行p