目录 第9章 运行TensorFlow 创建一个计算图并在会话中执行 管理图 节点值的生命周期 TensorFlow中的线性回归 实现梯度下降 给训练算法提供数据 保存和恢复模型 用TensorBoard来可视化图和训练曲线 命名作用域 模块化 共享变量 练习摘抄 第9章 运行TensorFlow 参考书 <机器学习实战--基于Scikit-Learn和TensorFlow> 工具 python3.5.1,Jupyter Notebook, Pycharm 创建一个计算图并在会话中执行 x =…

本章简单介绍了TensorFlow的安装以及使用.一些细节需要在后续的应用中慢慢把握. TensorFlow并不仅仅局限于神经网络和机器学习,它甚至可以用于量子物理仿真. TensorFlow的优势: 可运行于诸多操作系统 提供一个叫做TF.Learn(tensorflow.contrib.learn)的简单的Python API,和Scikit-Learn兼容,可以用短短几行代码训练多种神经网络. 提供另一个叫做TF-slim(tensorflow.contrib.slim)的API,用于简化…

-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------lspci -vnn | grep VGA -A 12 查看 hylas@hylas-System-Product-Name:~$ lspci -vnn | :]: NVIDIA Corporation Device [10de:1c03] (rev a1)…

今天,终于把如何在linux服务器上运行tensorflow程序的问题解决: 1.首先要在服务器上python下安装tensorflow(要看好是在python2还是python3下安装,还要看好是CPU版本还是GPU版本) 2.确保tensorflow测试程序正常运行, 例: import tensorflow as tf with tf.device('/cpu:0'): a = tf.constant([1.0,2.0,3.0],shape=[3],name='a') b = tf.con…

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/…

个人博客原文:http://www.bearoom.xyz/2019/08/25/ubuntu-tensorflow-cc-example/ 之前记录的运行Tensorflow的C++接口的例子都是零散的,现在写一个完整的例子. 一.模型文件转换 首先是需要有训练好的模型文件,然后将其转化为tensorflow的C++接口能够读取的.pb文件,这个前面也有记录,现在贴下完整的代码: ################################################### # # S…

第6章 运行Spark SQL CLI Spark SQL CLI可以很方便的在本地运行Hive元数据服务以及从命令行执行查询任务.需要注意的是,Spark SQL CLI不能与Thrift JDBC服务交互.在Spark目录下执行如下命令启动Spark SQL CLI: ./bin/spark-sql 配置Hive需要替换 conf/ 下的 hive-site.xml .…

昨天类似的 YOLO: https://www.v2ex.com/t/392671#reply0 下载这个项目 https://github.com/balancap/SSD-Tensorflow 解压 checkpoint files in ./checkpoint unzip ssd_300_vgg.ckpt.zip 运行 jupyter 文件命令 jupyter notebook notebooks/ssd_notebook.ipynb 项目说明: http://www.tensorflo…

原因: import os #在顶头位置加上 os.environ["TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL"]='1' # '1'表示默认的显示等级,运行时显示所有信息 os.environ["TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL"]='2' # '2'运行时只显示 warning 和 Error os.environ["TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL"]='3' # '3'运行时只显示 Error 解决:头部加上:import…

1.在运行之前先查看GPU的使用情况: 指令:nvidia-smi 备注:查看GPU此时的使用情况 或者 指令:watch nvidia-smi 备注:实时返回GPU使用情况 2.指定GPU训练: 方法一.在python程序中设置: 代码:os.environ[‘CUDA_VISIBLE_DEVICES’] = ‘0’ 备注:使用 GPU 0 代码:os.environ[‘CUDA_VISIBLE_DEVICES’] = ‘0,1’ 备注:使用 GPU 0,1 方法二.在执行python程序时候…

@date: 2016/11/29 @author: dlive 0x00 前言 周六周日两天在打HCTF2016线上赛,没时间看书,打完比赛接着看~~ 0x01 运行时压缩 对比upx压缩前后的notepad可以看到如下特点 PE头的大小一样 节区名称改变(.text -> .UPX0, .data -> .UPX1) 第一个节区的SizeOfRawData=0,即第一个节区在磁盘上的大小为0,但是第一个节区的VirtualSize的值被设置为0x10000 notepad_upx.exe的…

报错信息: [libprotobuf FATAL google/protobuf/src/google/protobuf/stubs/common.cc:67] This program requires version 3.6.1 of the Protocol Buffer runtime library, but the installed version is 3.0.0. Please update your library. If you compiled the program y…

如果你是用的GPU版本的Tensorflow,你可以这样来使用CPU版本的Tensorlfow: config = tf.ConfigProto( device_count = {'GPU': 0} ) sess = tf.Session(config=config)…

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第一部分 机器学习基础 第二部分 神经网络和深度学习 第9章 运行Tensorflow 分布式系统:分布式系统的定义是这个系统建立在网络的操作系统,具有高度的内聚性和透明性,它与网络的区别在于高层软件,特别是操作系统.具体来说,操作系统之上有一层软件中间层,用于管理分布式系统,从IOS七层协议的角度看,用户为最高层(应用层),其次是表示层(这一层可以理解为分布式系统),中间有网络层(类似软件中间层),底层是物理层(操作系统). 一个tensorflow程序通常可以分为两个部分,第一部分用来构建计…

TensorFlow MNIST(手写识别 softmax)实例运行 首先要有编译环境,并且已经正确的编译安装,关于环境配置参考:http://www.cnblogs.com/dyufei/p/8027517.html 一.MNIST 运行 1)首先下载训练数据 在 http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 将四个包都下载下来,在下面代码的运行目录下创建MNIST_data目录,将四个包放进去 train-images-idx3-ubyte.gz: training s…

1 FailedPreconditionError错误现象 在运行tensorflow时出现报错,报错语句如下: FailedPreconditionError (see above for traceback): Attempting to use uninitialized value Variable [[Node: Variable/read = _MklIdentity[T=DT_FLOAT, _kernel="MklOp", _device="/job:local…

1. 查看服务器上的Python安装路径: whereis python 2. 查看安装的Python版本号: python 3. 安装Anaconda: 1)下载 Anaconda2-4.0.0-Linux-x86_64.sh安装文件: 2)打开终端, 输入: bash Anaconda2-4.0.0-Linux-x86_64.sh 阅读license,一步步回车阅读(出现more时通过回车往下看) 输入yes,表示接受license 设置安装路径,这里使用默认安装路径,直接输入回车即可 确认…

包含如下几个部分: 1.面向机器学习初学者的 MNIST 初级教程 2.面向机器学习专家的 MNIST 高级教程 3.TensorFlow 使用指南 4.卷积神经网络 5.单词的向量表示(word embedding) 6.循环神经网络 (Recurrent Neural Network, 简称 RNN) 7.序列到序列模型 (Sequence-to-Sequence Model) 8.Mandelbrot 集合 9.偏微分方程 10.MNIST 数据下载 MNIST机器学习入门 当我们开始学习…

有时候运行TensorFlow时比较烦人,经常报一些warning或者版本更新了之类的一些警告,如下: 那么如何去掉或者说不显示这些东西呢,可以通过简单添加几行代码搞定,来看一下. 这样就不会报警告了. 总结: import os os.environ[' # 默认的显示等级,显示所有信息 os.environ[' # 只显示 warning 和 Error os.environ[' # 只显示 Error…

tensorflow的计算模型:计算图–tf.Graph tensorflow的数据模型:张量–tf.Tensor tensorflow的运行模型:会话–tf.Session tensorflow可视化工具:TensorBoard 通过集合管理资源:tf.add_to_collection.tf.get_collection Tensor主要三个属性:名字(name).维度(shape).类型(type) #张量,可以简单的理解为多维数组 import tensorflow as tf a =…

本文链接:https://blog.csdn.net/weixin_44290661/article/details/1026789071. 安装tensorflow keras tensorflow_federated详细步骤因为tensorflow很多依赖及版本兼容性问题,卸载麻烦,所以我是新建一个conda虚拟环境,专门用来运行tensorflow相关程序,这样tensorflow有问题的话,也不会影响到其他的python环境. 打开Anaconda Prompt,输入以下命令行. 创建名…

Docker是一种 操作系统层面的虚拟化技术,类似于传统的虚拟机.传统虚拟机技术是虚拟出一套硬件后,在其上运行一个完整操作系统,在该系统上再运行所需应用进程:而容器内的应用进程直接运行于宿主的内核,容器内没有自己的内核,而且也没有进行硬件虚拟.因此容器要比传统虚拟机更为轻便.传统虚拟机使用前需要指定内存.硬盘灯大小,使用过程中即使程序没有占用那么多资源也不会释放出来,而Docker则是使用多少则占用多少. Docker有三个主要的概念:镜像(Image).容器(Container).仓库(Rep…

系列博客链接: (一)TensorFlow框架介绍:https://www.cnblogs.com/kongweisi/p/11038395.html (二)TensorFlow框架之图与TensorBoard:https://www.cnblogs.com/kongweisi/p/11038517.html 本文概述: 应用sess.run或者eval运行图程序并获取张量值 应用feed_dict机制实现运行时填充数据 应用placeholder实现创建占位符 1.会话 一个运行TensorF…

本期 fir.im Weekly 收集了最近新鲜出炉的 iOS /Android 技术分享,包括 iOS 系统开发 TensorFlow 教程.iOS 新架构.iOS Notifications 推送实践,Android 无埋点 SDK 技术.代码质量保证.Android hook 技术等,希望对你有用. 『 iOS开发分享』 教你为 iOS 系统开发 TensorFlow 应用 独立开发者 Matthijs Hollemans 在 machinethink.net 的博客上发布了一篇文章,通过…

2.1 TensorFlow的主要依赖包 TensorFlow依赖的两个最主要的工具包——Protocol Buffer和Bazel. 2.1.1 Protocol Buffer Protocol Buffer是谷歌开发的处理结构化数据的工具.结构化数据指的是拥有多种属性的数据,比如: 当要将这些结构化的用户信息持久化或者进行网络传输时,就需要先将它们序列化.所谓序列化,是将结构化的数据变成数据流的格式,简单地说就是变为一个字符串.如何将结构化的数据序列化,并从序列化之后的数据流中还原出原来的结…

本系列为Tensorflow实战Google深度学习框架知识笔记,仅为博主看书过程中觉得较为重要的知识点,简单摘要下来,内容较为零散,请见谅. 2017-11-06 [第五章] MNIST数字识别问题 1. MNIST数据处理 为了方便使用,Tensorflow提供了一个类来处理MNIST数据,这个类会自动下载并转化MNIST数据的格式,将数据从原始的数据包中解析成训练和测试神经网络时使用的格式. 2. 神经网络模型训练及不同模型结果对比 为了评测神经网络模型在不同参数下的效果,一般会从训练数据…

背景介绍 最简单的 Tensorflow 的安装方法是在 pip 一键式安装官方预编译好的包 pip install tensorflow 通常这种预编译的包的编译参数选择是为了最大兼容性而不是为了最优性能,导致在使用过程中,每次运行代码都会输出一大堆的 warning 信息.例如在安装了谷歌官方的 Tensorflow 1.3.0 包后,运行以下测试代码时 import tensorflow as tf   hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!') s…

注意:本文只为读书笔记. 第一章 起步 - 起步 - [介绍](SOURCE/get_started/introduction.md) - [下载及安装](SOURCE/get_started/os_setup.md) - [基本用法](SOURCE/get_started/basic_usage.md) 第二章 基础教程 - 教程 - [总览](SOURCE/tutorials/overview.md) - [MNIST 机器学习入门](SOURCE/tutorials/mnist_begin…

最简单的 Tensorflow 的安装方法是在 pip 一键式安装官方预编译好的包 pip install tensorflow通常这种预编译的包的编译参数选择是为了最大兼容性而不是为了最优性能,导致在使用过程中,每次运行代码都会输出一大堆的 warning 信息.例如在安装了谷歌官方的 Tensorflow 1.3.0 包后,运行以下测试代码时 import tensorflow as tf hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')sess = tf.…