版本CUDA、cuDNN和tensorflow-gpu版本的推荐配置：configurepage查看自己的CUDA和cudnn的版本：1）直接用nvcc--version查看：2）CUDA一般安装在/usr/local/cuda/路径下，该路径下有一个version.txt文档，里面记录了CUDA的版本信息，执行语句：cat/usr/local/cuda/v

之前用过的保存tensorflow模型和加载模型的方法，用一个简单的例子总结一下。1、首先计算图定义代码如下:importtensorflowastfa=tf.placeholder(dtype=tf.float64,shape=[1,2],name="input_data")b=tf.Variable(initial_value=1.0,dtype=tf.float64,name="b")b=t

我注意到TensorflowPython包提供了在读取文件后解码jpeg,png和gif图像的标准过程.例如对于png：importtensorflowastffilename_queue=tf.train.string_input_producer(['/Image.png'])#listoffilestoreadreader=tf.WholeFileReader()key,value=reader.rea

win10系统有nvidia显卡后配深度学习环境：CUDA9.0、cudnn7.3、tensorflow_gpu1.12的下载与安装：Windows下查看CUDA版本号：打开控制面板，进入NVIDIA控制面板，查看CUDA版本号可以安装CUDAToolkit，本文作者CUDA版本号为9.1，可以装的toolkit(可分离cpu和gpu代码):CUDAToolkit9.0、

0.google tensorflow和tensorflow-lite1.百度paddlepaddle-mobile 和anakin2.阿里mnn3.腾讯ncnn和FeatherCNNncnn不支持转换tensorflow4.小米mace5.OpenAILab Tengine6.TVM caffe移动版Tinydnn 

参考博客：https://www.cnblogs.com/wendj/archive/2018/09/21/9685012.html第三步：鼠标放到函数名，按住ctrl即可查看

我是参靠别的博主回退keras版本原版本是2.2.4命令行下输入：pipinstallkeras==2.1.2因为我的cuda和cudnn的原因不能更新tensorflow，故降低keras的版本可参考原博文https://blog.csdn.net/qq_36396104/article/details/82956773

MNIST数据集介绍MNIST数据集中包含了各种各样的手写数字图片，数据集的官网是：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/index.html，我们可以从这里下载数据集。使用如下的代码对数据集进行加载：fromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_datamnist=input_data.read_data_s

个人认为出现这个报错有着几点原因：1.tensorflow内部版本冲突了，安装了tensorflow时，protobuf安装的是最新版本3.6.1，出现了不兼容的问题。更换为protobuf3.6.0即可pipinstallprotobuf==3.6.02.win10系统与python版本对tensorflow1.13版本的不兼容导致的报错：解决

我目前正在尝试在TensorFlow中实现FCNforsemanticsegmentation,就像之前在Caffehere中所做的那样.不幸的是,我正在努力完成以下三件事：1)如何将“Deconvolution”图层从Caffe映射到TensorFlow？这是正确的tf.nn.conv2d_transpose吗？2)如何将“Crop”图层从Caffe映射到TensorFlow

编辑：尝试了几件事之后,我在代码中添加了以下内容：withtf.Session(graph=self.graph)assession:session.run(tf.initialize_all_variables())try:session.run(tf.assert_variables_initialized())excepttf.errors.FailedPreconditionError:ra

刚刚开始学习神经网络，使用tensorflow，发现不会上网真的是个大坑。在此记录一路以来已经遇到的坑和即将遇到的坑（非技术问题）。我是不会放弃的。Q：能够访问的tensorflow官网：A：https:/ensorflow.google.cn，试了一下改hosts文件并没有用。Q：重新训练Inception最后一层并识别新的分类

在TensorFlow的优化器中，都要设置学习率。学习率是在精度和速度之间找到一个平衡：学习率太大，训练的速度会有提升，但是结果的精度不够，而且还可能导致不能收敛出现震荡的情况。学习率太小，精度会有所提升，但是训练的速度慢，耗费较多的时间。因而我们可以使用退化学习率，又称为衰减学习率

知识准备1、kubernetes中的基本概念如deployment，statefulset，rc，svc，pod等；2、tensorflow分布式集群。Tensorflow架构简介使用Tensorflow进行训练分为单机模式和分布式集群模式单机模式的比较简单（略）分布式模式主要包括如下几个角色：   ps服务器：进行参数处理   wo

为依赖包添加环境变量（这一步很关键）PYTHONPATHC:\tensorflow\models\research;C:\tensorflow\models\research\slim6.然后并没有神马卵用，为了一劳永逸，我直接将整两个目录添加到python默认的搜索路径下就行了。解决方法：在site-packages添加一个路径文件，如tensorflow_model.pth，必须

 TensorFlow™是一个基于数据流编程（dataflowprogramming）的符号数学系统，被广泛应用于各类机器学习（machinelearning）算法的编程实现，其前身是谷歌的神经网络算法库DistBelief。但是要掌握它的用法必须要了解一些数学基础知识，下面小编就来介绍一些经常用到的数学知识。向量将