https://blog.csdn.net/hhy_csdn/article/details/82263007 https://blog.csdn.net/weixin_44038165/article/details/102959059 docs:https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/r2.0/tensorflow/python/ops/random_ops.py 将代码从v0.x转到v1.0,从v1.0转到v2.0:https://blo…

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…

本次使用的是2.0测试版,正式版估计会很快就上线了 tf2好像更新了蛮多东西 虽然教程不多 还是找了个试试 的确简单不少,但是还是比较喜欢现在这种写法 老样子先导入库 import tensorflow as tf import tensorflow_datasets as tfds import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math import tqdm import tqdm.auto tqdm.tqdm = tqd…

.caret, .dropup > .btn > .caret { border-top-color: #000 !important; } .label { border: 1px solid #000; } .table { border-collapse: collapse !important; } .table td, .table th { background-color: #fff !important; } .table-bordered th, .table-bordere…

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…

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.…

tf.random_uniform 函数 random_uniform( shape, minval=0, maxval=None, dtype=tf.float32, seed=None, name=None ) 定义在:tensorflow/python/ops/random_ops.py. 请参阅指南:生成常量,序列和随机值>随机张量 从均匀分布中输出随机值. 生成的值在该 [minval, maxval) 范围内遵循均匀分布.下限 minval 包含在范围内,而上限 maxval 被排除…

____tz_zs tf.random_normal 从正态分布中输出随机值. . <span style="font-size:16px;">random_normal(shape,mean=0.0,stddev=1.0,dtype=tf.float32,seed=None,name=None)</span> . shape:一个一维整数张量或Python数组.代表张量的形状. mean:数据类型为dtype的张量值或Python值.是正态分布的均值. std…

tf.random_uniform((4, 4), minval=low,maxval=high,dtype=tf.float32)))返回4*4的矩阵,产生于low和high之间,产生的值是均匀分布的. 例如: import tensorflow as tf import numpy as np with tf.Session() as sess: print(sess.run(tf.random_uniform( (, ), minval=-0.5, maxval=0.5,dtype=tf.…

tf.random_normal 从正态分布输出随机值. random_normal(shape,mean=0.0,stddev=1.0,dtype=tf.float32,seed=None,name=None) shape:一个一维整数张量或Python数组.代表张量的形状.mean:数据类型为dtype的张量值或Python值.是正态分布的均值.stddev:数据类型为dtype的张量值或Python值.是正态分布的标准差dtype: 输出的数据类型.seed:一个Python整数.是随机种…