找到对应的keras配置文件keras.json 将里面的内容修改为以下就可以了…

将原来版本的keras卸载了,再安装2.1.5版本的keras就可以了.…

# 1. 自定义模型并训练. import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data tf.logging.set_verbosity(tf.logging.INFO) def lenet(x, is_training): x = tf.reshape(x, shape=[-1, 28, 28, 1]) conv1 = tf.layers.conv2…

# 1. 模型定义. import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data tf.logging.set_verbosity(tf.logging.INFO) mnist = input_data.read_data_sets("F:\\TensorFlowGoogle\\201806-github\\datasets\\MNIST_data&qu…

# 1. 模型定义. import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist_data = input_data.read_data_sets('F:\\TensorFlowGoogle\\201806-github\\datasets\\MNIST_data', one_hot=True) # 通过TensorFlow中的placeholder定义输入. x = tf.pl…

# 1. 数据预处理. import keras from keras.models import Model from keras.datasets import mnist from keras.layers import Input, Dense from tflearn.layers.core import fully_connected num_classes = 10 img_rows, img_cols = 28, 28 # 通过Keras封装好的API加载MNIST数据. (tr…

# 1. 数据预处理. import keras from keras.models import Model from keras.datasets import mnist from keras.layers import Input, Dense from tflearn.layers.core import fully_connected num_classes = 10 img_rows, img_cols = 28, 28 # 通过Keras封装好的API加载MNIST数据. (tr…

# 1. 数据预处理 import keras from keras import backend as K from keras.datasets import mnist from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Flatten, Conv2D, MaxPooling2D num_classes = 10 img_rows, img_cols = 28, 28 # 通过Keras封装好的API加载M…

# 1. 通过TensorFlow-Slim定义卷机神经网络 import numpy as np import tensorflow as tf import tensorflow.contrib.slim as slim from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # 通过TensorFlow-Slim来定义LeNet-5的网络结构. def lenet5(inputs): inputs = tf.reshape(in…

# 1. 数据预处理. from keras.layers import LSTM from keras.datasets import imdb from keras.models import Sequential from keras.preprocessing import sequence from keras.layers import Dense, Embedding max_features = 20000 maxlen = 80 batch_size = 32 # 加载数据并将…

# 1. 通过TFLearn的API定义卷机神经网络. import tflearn import tflearn.datasets.mnist as mnist from tflearn.layers.conv import conv_2d, max_pool_2d from tflearn.layers.estimator import regression from tflearn.layers.core import input_data, dropout, fully_connecte…

import os import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image, ImageChops from skimage import color,data,transform,io #获取所有数据文件夹名称 fileList = os.listdir("F:\\data\\flowers") trainDataList = [] trianLabel = [] testDataList =…

Matplotlib 是 Python 的绘图库. 它可与 NumPy 一起使用,提供了一种有效的 MatLab 开源替代方案. 它也可以和图形工具包一起使用,如 PyQt 和 wxPython. Windows 系统安装 Matplotlib 进入到 cmd 窗口下,执行以下命令: python -m pip install -U pip setuptools python -m pip install matplotlib Linux 系统安装 Matplotlib 可以使用 Linux 包…

实验课程名称:大数据处理技术 实验项目名称:hadoop集群实现PageRank算法 实验类型:综合性 实验日期:2018年 6 月4日-6月14日 学生姓名 吴裕雄 学号 15210120331 班级 软工三班 专业名称 软件工程 实验组 其他成员 无 实验地点 F110 实验成绩 (教师签名)   实验目的与要求 了解PageRank算法 学会用mapreduce解决实际的复杂计算问题 搭建hadoop分布式集群 编写mapreduce代码 根据输入的网页链接数据,能够得到最终的pagera…

作为 Spring 核心机制的依赖注入,改变了传统的编程习惯,对组件的实例化不再由应用程序完成,转而交由 Spring 容器完成,在需要时注入应用程序中,从而对组件之间依赖关系进行了解耦.这一切都离不开 Spring 配置文件中使用的 <bean> 元素. Spring 容器可以被看作一个大工厂,而 Spring 容器中的 Bean 就相当于该工厂的产品.如果希望这个大工厂能够生产和管理 Bean,这时则需要告诉容器需要哪些 Bean,以及需要以何种方式将这些 Bean 装配到一起. Spri…

原因:因为是tensorflow 2.0版本…

tf.python_io出错 TensorFlow 2.0 中使用 Python_io 暂时使用如下指令: tf.compat.v1.python_io.TFRecordWriter(filename)…

import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data 1.在自己编译器运行的python环境的...\Python3\Lib\site-packages,该目录下有文件夹tensorflow, tensorflow_core, ensorflow_estimator 2.进入tensorflow_core\examples文件夹,如果文件夹下只有s…

2. 神经网络的搭建以及迁移学习的测试 7.项目总结 通过本次水果图片卷积池化全连接试验分类项目的实践,我对卷积.池化.全连接等相关的理论的理解更加全面和清晰了.试验主要采用python高级编程语言的TensorFlow和Keras这两个库.在实验学习的过程中,开始时,对于TensorFlow和Keras并不是很了解,里面提供的许多方法也不熟悉,但经过老师课堂的讲解和演示一些关键的.和常用的方法或函数,以及对相关参数的传递.变化,如:权值的变化.图片尺寸的变化.图片通道的变化.偏置的设置.优化函…

!mkdir '/content/gdrive/My Drive/conversation' ''' 将文本句子分解成单词,并构建词库 ''' path = '/content/gdrive/My Drive/conversation/' with open(path + 'question.txt', 'r') as fopen: text_question = fopen.read().lower().split('\n') with open(path + 'answer.txt', 'r…

import tensorflow as tf import numpy as np ''' 初始化运算图,它包含了上节提到的各个运算单元,它将为W,x,b,h构造运算部件,并将它们连接 起来 ''' graph = tf.Graph() #一次tensorflow代码的运行都要初始化一个session session = tf.InteractiveSession(graph=graph) ''' 我们定义三种变量,一种叫placeholder,它对应输入变量,也就是上节计算图所示的圆圈部分,…

import tempfile import tensorflow as tf # 1. 列举输入文件. # 输入数据生成的训练和测试数据. train_files = tf.train.match_filenames_once("F:\\output.tfrecords") test_files = tf.train.match_filenames_once("F:\\output_test.tfrecords") # 定义解析TFRecord文件的parser方…

import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt #读取图片 image_raw_data = tf.gfile.FastGFile("F:\\TensorFlowGoogle\\201806-github\\datasets\\cat.jpg",'rb').read() with tf.Session() as sess: img_data = tf.image.decode_jpeg…

pip install tensorflow==1.14.0…

输入:pip uninstall tensorflow Proceed(y/n):y…

import glob import os.path import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.python.platform import gfile import tensorflow.contrib.slim as slim # 加载通过TensorFlow-Slim定义好的inception_v3模型. import tensorflow.contrib.slim.python.slim.nets.incepti…

http://playground.tensorflow.org/…

import tensorflow as tf a = tf.constant([1.0, 2.0], name="a") b = tf.constant([2.0, 3.0], name="b") result = a + b print(result) import tensorflow as tf g1 = tf.Graph() with g1.as_default(): v = tf.get_variable("v", [1], init…

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.random.randint(0,20,10) y = np.random.randint(0,20,10) print(x) print(y) plt.title("散点图") plt.scatter(x,y,edgecolors="red") plt.plot(x,y) plt.show() 解决绘图中文乱码,打开python的安装路径,找到“E:…

. 下载: basemap-1.1.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl和pyproj-1.9.5.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl这两个文件 先运行: 再运行:…