2017年2月16日,Google正式对外发布Google TensorFlow 1.0版本,并保证本次的发布版本API接口完全满足生产环境稳定性要求.这是TensorFlow的一个重要里程碑,标志着它可以正式在生产环境放心使用.在国内,从InfoQ的判断来看,TensorFlow仍处于创新传播曲线的创新者使用阶段,大部分人对于TensorFlow还缺乏了解,社区也缺少帮助落地和使用的中文资料.InfoQ期望通过深入浅出TensorFlow系列文章能够推动Tensorflow在国内的发展.欢迎加…

这个错误的原因可能是,anaconda安装的python版本为3.7,现在tensorflow仅支持python 3.6   改变python版本:首先在命令行创建一个名为python36的环境,指定的Python版本是3.6.如下: conda create --name python36 python=3.6 activate python36 python --version #查看 发现已经是3.6版本 现在在命令行里试一下: python import tensorflow 发现可以用…

1.背景 首先说一下我的环境: os : windows10 anaconda版本:2.7 官网提供了两种方法来安装TensorFlow:pip和anaconda.我使用的是anaconda方法.按照步骤安装完成后,在命令行可以导入tensorflow,也可以运行程序,然后我在创建的名为tensorflow的环境中使用命令jupyter notebook启动jupyter notebook,但在jupyter notebook的选项中还是只有python2,并没有刚安装的环境,如下图: 而且执行…

一.基于TensorFlow的softmax回归模型解决手写字母识别问题 详细步骤如下: 1.加载MNIST数据: input_data.read_data_sets('MNIST_data',one_hot=true) 2.运行TensorFlow的InterractiveSession: sess = tf.InteractiveSession() 3.构建Softmax回归模型: 占位符tf.placeholder 变量tf.Variable 类别预测与损失函数 tf.nn.softmax…

提出问题 一个网友的博客,记录他在一次面试时,碰到面试官要求他在白板上用TensorFlow写一个简单的网络实现异或(XOR)功能.这个本身并不难,单层感知器不能解决异或问题是学习神经网络中的一个常识,而简单的两层神经网络却能将其轻易解决.但这个问题的难处在于,我们接触TensorFlow通常直接拿来写CNN,或者其他的深度学习相关的网络了,而实现这种简单网络,基本上从未做过:更何况,要求在白板上写出来,如果想bug free,并不是容易的事儿啊. 数据 李宏毅老师对数据进行了如下分析 对数字1…

解决“ImportError: Could not find 'cudnn64_6.dll'” 1. 问题描述 运行一个基于Tensorflow的代码时报错,如下所示: ImportError: Could not find 'cudnn64_6.dll'. TensorFlow requires that this DLL be installed in a directory that is named in your %PATH% environment variable. Note th…

分为三个文件:mnist_inference.py:定义前向传播的过程以及神经网络中的参数,抽象成为一个独立的库函数:mnist_train.py:定义神经网络的训练过程,在此过程中,每个一段时间保存一次模型训练的中间结果:mnist_eval.py:定义测试过程. mnist_inference.py: #coding=utf8 import tensorflow as tf #1. 定义神经网络结构相关的参数. INPUT_NODE = 784 OUTPUT_NODE = 10 LAYER1…

Win7 TensorFlow安装步骤: 1.安装python,参考http://www.zhimengzhe.com/windows/283058.html#0-tsina-1-12530-397232819ff9a47a7b7e80a40613cfe1, 此步骤注意事项: a.注意安装的版本一定要和tensorflow对应上,因为如果安装最新的python,有可能会不兼容tensorflow.导致最终用不了tensorflow b.命令窗口为 以管理员身份打开"windows powersh…

本文同时也发布在自建博客地址. 本文翻译自www.tensorflow.org的英文教程. 本文档介绍了TensorFlow编程环境,并向您展示了如何使用Tensorflow解决鸢尾花分类问题. 先决条件 在本文档中使用示例代码之前,您需要执行以下操作: 确认安装了Tensorflow 如果在Anaconda的虚拟环境下安装了TF,激活你的TF环境 通过以下命令安装或者升级pandas pip install pandas ​ 获取示例代码 按照以下步骤获取我们将要全程使用的示例代码 通过输入以…

1.开发环境搭建 ①.安装Anaconda 建议选择 Anaconda3-5.0.1 版本,已经集成大多数库,并将其作为默认python版本(3.6.3),配置好环境变量(Anaconda安装则已经配好).也可以直接安装python,安装各种包比较麻烦,因此直接装了Anaconda集成环境. 安装完Anaconda后,打开Anaconda Prompt,逐个输入conda --version和python --version,出现下图所示内容则安装成功. ②.安装TensorFlow 如果是初学…

近几年,信息时代的快速发展产生了海量数据,诞生了无数前沿的大数据技术与应用.在当今大数据时代的产业界,商业决策日益基于数据的分析作出.当数据膨胀到一定规模时,基于机器学习对海量复杂数据的分析更能产生较好的价值,而深度学习在大数据场景下更能揭示数据内部的逻辑关系.本文就以大数据作为场景,通过自底向上的教程详述在大数据架构体系中如何应用深度学习这一技术.大数据架构中采用的是hadoop系统以及Kerberos安全认证,深度学习采用的是分布式的Tensorflow架构,hadoop解决了大数据的存储问…

当我们在jupyter notebook中运行时可能会遇见没有某个包的情况,如下: --------------------------------------------------------------------------- ModuleNotFoundError Traceback (most recent call last) <ipython-input-1-24005895b065> in <module> 2 import h5py 3 import matpl…

还未完全写完,本人会一直持续更新!~ 各大深度学习框架总结和比较 各个开源框架在GitHub上的数据统计,如下表: 主流深度学习框架在各个维度的评分,如下表: Caffe可能是第一个主流的工业级深度学习工具,它开始于2013年底,具有出色的卷积神经网络实现.在计算机视觉领域Caffe依然是最流行的工具包,它有很多扩展,但是由于一些遗留的架构问题,它对递归网络和语言建模的支持很差.此外,在Caffe中图层需要使用C++定义,而网络则使用Protobuf定义. CNTK由深度学习热潮的发起演讲人创建…

W c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\cpu\os\windows\tensorflow\core\platform\cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use SSE instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computat…

Python玩转人工智能最火框架 TensorFlow应用实践 (一个人学习或许会很枯燥,但是寻找更多志同道合的朋友一起,学习将会变得更加有意义✌✌) 全民人工智能时代,不甘心只做一个旁观者,那就现在开始,从人工智能最流行的框架TensorFlow学起 第1章 课程整体介绍 课程背景简介,项目成果演示,知识点和软件简介,让大家对接下来的学习心中有数 1-1 课程整体介绍及导学 第2章 人工智能基础知识 人工智能.神经网络.机器学习.深度学习.激活函数.过拟合.卷积神经网络.循环神经网络等知识的循…

环境: python3.5.3+pycharm2018.2EAP 问题描述: Pycharm编译报错 ImportError: No module named tensorflow 解决方法: tensorflow安装不正确,需卸载重装, cmd脚本输入:pip uninstall tensorflow 同时最好把附带的一些库也卸了(tensorboard.tensorflow- estimator之类与tensorflow相关的库) 同样用pip uninstall xx的代码 这边注意一个问…

语音识别 TensorFlow 1.x中提供了一个语音识别的例子speech_commands,用于识别常用的命令词汇,实现对设备的语音控制.speech_commands是一个很成熟的语音识别原型,有很高的正确率,除了提供python的完整源码,还提供了c/c++的示例程序,方便你移植到嵌入设备及移动设备中去. 官方提供了关于这个示例的语音识别教程.不过实际就是一个使用说明,没有对代码和原理做过多解释. 这个程序相对前面的例子复杂了很多,整体结构.代码.算法都可以当做范本,我觉得我已经没有资格…

谷歌AI涉足艺术.太空.外科手术,再强调AI七原则 https://mp.weixin.qq.com/s/MJG_SvKCEBKRvL3IWpL0bA 9月18日上午,Google在上海的2018世界AI 大会上举办了一场名为“AI触手可及”的主题论坛.在论坛上,Google全球副总裁.工程研究员Jay Yagnik 携Google 不同领域的研究者发表了演讲,重点阐述了Google AI在自家产品上的应用以及如何利用AI解决人类面临的医疗.宇宙探索等挑战. 谷歌全球副总裁.工程研究员Jay Y…

01 - Machine learning infographic 图片解读机器学习的基本概念.五大流派与九种常见算法 EN:http://usblogs.pwc.com/emerging-technology/machine-learning-101/ CN:https://zhuanlan.zhihu.com/p/29440419 Machine learning overview (infographic):http://usblogs.pwc.com/emerging-technolog…

目前,深度学习和深度强化学习已经在实践中得到了广泛的运用.资源型博客sky2learn整理了15个深度学习和深入强化学习相关的在线课程,其中包括它们在自然语言处理(NLP),计算机视觉和控制系统中的应用教程. 这些课程涵盖了神经网络,卷积神经网络,循环网络和其变体,训练深度网络的困难,无监督表示学习,深度信念网络,深玻尔兹曼机器,深度Q学习,价值函数估计和优化以及蒙特卡洛树搜索等多种算法的基础知识. 吴恩达:深度学习专项 这系列课程侧重于讲解深度学习的基础和在不同领域的运用方式,如医疗健康,自动…

本文的作者 Nishant Shukla 为加州大学洛杉矶分校的机器视觉研究者,从事研究机器人机器学习技术.Nishant Shukla 一直以来兼任 Microsoft.Facebook 和 Foursquare 的开发者,以及 SpaceX 的机器学习工程师.他还是<Haskell Data Analysis Cookbook>的作者. TensorFlow 入门级文章: 深度 | 机器学习敲门砖:任何人都能看懂的TensorFlow介绍 入门级解读:小白也能看懂的TensorFlow介绍…

推出一个半月,斯坦福SQuAD问答榜单前六名都在使用BERT   BERT 成为了你做 NLP 时不得不用的模型了……吗? 今日,机器之心小编在刷 Twitter 时,发现斯坦福自然语言处理组的官方账号发布了一条内容:谷歌 AI 的 BERT 在 SQuAD 2.0 问答数据集上取得了全新的表现.该账号表示,目前榜单上的前 7 个系统都在使用 BERT 且要比不使用 BERT 的系统新能高出 2%.得分等同于 2017 年 SQuAD 1.0 版本时的得分.此外,哈工大讯飞联合实验室的 AoA…

1.TensorFlow版本的问题 报错:RuntimeError: `get_session` is not available when using TensorFlow 2.0. 解决办法:这个问题是TensorFlow版本问题,在2.0以上get_session是被移除了.需要做一些修改,或者把tf降级.可以安装1.15版本:pip install tensorflow==1.15 --upgrade 参考链接:http://30daydo.com/article/561 2.pytho…

区别于其他入门教程的"手把手式",本文更强调"因"而非"果".我之所以加上"通用"字样,是因为在你了解了这个开发环境之后,那些很low的错误你就不会犯了. 大家都知道深度学习涉及到大量的模型.算法,看着那些乱糟糟的公式符号,心中一定是"WTF".我想说的是,这些你都不要管,所谓车到山前必有路. 所需安装包 通常以我的习惯是以最简单的方式来接触一门新的技术,并且尽量抛弃新的(边缘)技术的介入,如果因为一些其他…

在机器学习中可能会存在过拟合的问题,表现为在训练集上表现很好,但在测试集中表现不如训练集中的那么好. 图中黑色曲线是正常模型,绿色曲线就是overfitting模型.尽管绿色曲线很精确的区分了所有的训练数据,但是并没有描述数据的整体特征,对新测试数据的适应性较差. 一般用于解决过拟合的方法有增加权重的惩罚机制,比如L2正规化,但在本处我们使用tensorflow提供的dropout方法,在训练的时候, 我们随机忽略掉一些神经元和神经联结 , 使这个神经网络变得"不完整". 用一个不完整…

1.ascii' codec can't encode characters in position 0-4: ordinal not in range(128) 原因是python2.X默认的编码是ASCII码,只能处理通过ASCII编码的字符,自然汉字就不行了. 解决方法,在django项目的manage.py文件头部加上下面代码: import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf8') 然后就可以采用utf8编码了,也就可以处理中文数据了…

今天遇到一个奇怪的现象,使用tensorflow-gpu的时候,出现内存超额~~如果我训练什么大型数据也就算了,关键我就写了一个y=W*x.......显示如下图所示: 程序如下: import tensorflow as tf w = tf.Variable([[1.0,2.0]]) b = tf.Variable([[2.],[3.]]) y = tf.multiply(w,b) init_op = tf.global_variables_initializer() with tf.Sess…

现象:训练loss一开始下降一部分,跌代到若干次(具体多少和你的learning rate大小有关,大就迭代小就发生,小就需要多几次迭代) 日志如下(下面的日志来源于网络,我自己的日志已经clear掉了,不过不影响): INFO:tensorflow:global step 272: loss = 0.2479 (0.158 sec/step) INFO:tensorflow:global step 273: loss = 0.3874 (0.159 sec/step) INFO:tensorf…

#使用dropout解决overfitting(过拟合)问题 #如果有dropout,在feed_dict的参数中一定要加入dropout的值 import tensorflow as tf from sklearn.datasets import load_digits from sklearn.cross_validation import train_test_split from sklearn.preprocessing import LabelBinarizer #load data…

在导入tensorflow后,进行运算时,出现了报错Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX AVX2 解决方法 在最顶行写入以下代码即可 import os os.environ[' 参考资料:Advanced Vector Extensions import os os.environ[' # 这是默认的显示等级,显示所有信息 os.environ[' # 只…