在tensorflow包下的__init__.py文件中定义了一个contrib变量表示tensorflow.contrib包下的内容,但是tensorflow.contrib这个包是懒加载的,也就是只有用到这个contrib变量的时候contrib包中的内容才会被加载. 这样就导致IDE无法通过分析源文件获取到contrib包下的内容,解决方法非常简单,把这个懒加载去掉.直接from tensorflow import contrib. from tensorflow import contr

机器学习敲门砖:任何人都能看懂的TensorFlow介绍 http://www.jiqizhixin.com/article/1440

前几篇中一直在通过Android做JNI调用,关于JNI的配置请见:http://blog.csdn.net/watkinsong/article/details/9849973 但是前一段时间就遇到了整个工程编译都没有问题,但是没有办法运行的问题,编译结果提示如下: Your Project contains error(s), please fix them before running your application. 但是,整个工程的编译是没有问题的. 查了很多资料,网上大部分都说是证

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6606092.html 参考网址: https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/6509#issuecomment-277882893 说明:不确定是否还有其他原因.我这边是这样解决的. 具体错误如下: tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_driver.cc:1185] failed to enqueue asy

转自:http://oicwx.com/detail/1161517 选自 kdnuggets 作者:Soon Hin Khor 机器之心编译 参与:Rick.吴攀.李亚洲 本文是日本东京 TensorFlow 聚会联合组织者 Hin Khor 所写的 TensorFlow 系列介绍文章的前两部分,自称给出了关于 TensorFlow 的 gentlest 的介绍.这两部分谈到单一特征问题的线性回归问题以及训练(training)的含义,机器之心将继续关注本系列文章的后续更新. 第一部分 引言

在tensorflow文件夹里进行鼠标右键 点击 选择 Git Bash here(注意:这里的tensorflow路径可以这样来查看,在cmd命令行激活tensorflow环境activate tensorflow,然后进入Python,>>import tensorflow    >>tensorflow,即可查看tensorflow路径(是在site-packages路径下的!!!)) git clone --recurse-submodules https://github

一, 前言:本次安装tensorflow是基于Python的,安装Python的过程不做说明(既然决定按,Python肯定要先了解啊):本次教程是windows下Anaconda安装Tensorflow的过程(cpu版,显卡不支持gpu版的...) 二, 安装环境:(tensorflow支持的系统是64位的,windows和linux,mac都需要64位) windows7(其实和windows版本没什么关系,我的是windows7,安装时参照的有windows10的讲解) Python3.5.

原博客转载自:https://www.cnblogs.com/lvsling/p/8672404.html 一, 前言:本次安装tensorflow是基于Python的,安装Python的过程不做说明(既然决定按,Python肯定要先了解啊):本次教程是windows下Anaconda安装Tensorflow的过程(cpu版,显卡不支持gpu版的...) 二, 安装环境:(tensorflow支持的系统是64位的,windows和linux,mac都需要64位) windows7(其实和wind

TensorFlow也火了一段时间,想想既然要研究NLP.为什么不好好应用一下Google开源的Deep Learning平台呢,一切还是先从搭建好开发环境開始. 非常多大神们也做了这方面的工作.汲取他人经验,Centos7+Python3+TensorFlow [Note:官方文档(中文版)说眼下TensorFlow的API须要Python2.7,对于Python3还在开发中.所以有Python2.7的能够不用再安装Python,我这里是由于其它须要安装的Python3] 1.安装Centos

TensorFlow 官方文档中文版 http://www.tensorfly.cn/tfdoc/get_started/introduction.html https://zhyack.github.io/posts/2016_09_30-Configurate-TensorFlow-On-Ubuntu.html https://www.leiphone.com/news/201606/ORlQ7uK3TIW8xVGF.html 一.下载并安装Anaconda 下载方式 1.官方网站 目前最新

自己电脑没装双系统,于是决定在虚拟机里装个tensorflow,以下是安装过程: 1.安装anaconda2 for Linux 官网下的话很慢,去清华的镜像网站下吧,我上一篇文章有网址 安装:bash anaconda2.sh 接下来,你可以选择是否创建一个虚拟环境,创建的话conda create -n tensorflow python=2.7意为创建一个名为tensorflow的虚拟环境 创建完成后你可以按照提示source activate tensorflow 启用虚拟环境,sour

一, 前言:本次安装tensorflow是基于Python的,安装Python的过程不做说明(既然决定按,Python肯定要先了解啊):本次教程是windows下Anaconda安装Tensorflow的过程(cpu版,显卡不支持gpu版的...) 二, 安装环境:(tensorflow支持的系统是64位的,windows和linux,mac都需要64位) windows7(其实和windows版本没什么关系,我的是windows7,安装时参照的有windows10的讲解) Python3.5.

把自己微博发的文章:http://www.weibo.com/1804230372/En7PdlgLb?from=page_1005051804230372_profile&wvr=6&mod=weibotime&type=comment 也转到博客来,算是自己写的很短的一篇博客了. 花了一些时间看了一下TensorFlow 核心(core)部分的源代码,主要是C++的部分.除了C++ 11的代码实在有些烧脑以外,感叹一下TensorFlow的架构设计得真不错: 首先TensorF

      重要更新:鉴于很多小伙伴们说看不到图,我这边换了几个浏览器看了下,都看得到的,估计是网速问题,请耐心等待,另外,为了更好的方便大家学习,特此提供源码以及一个word文档,word文档就是本文内容,包括图片,下载链接在最底下,谢谢. 前言:最近公司有个Web要发布,但是以前都是由实施到甲方去发布,配置,这几天有点闲,同事让我搞一个一键发布,就和安装软件那样的程序,好让实施直接配置一下数据库就可以了,然后到网上搜了下,找到一些相关的教程,现在整理了一下,花了一个下午的时间来写笔记,写好了

今天使用SQLCMD导入到SQL SERVER数据库中,看着数据文件都成功执行,但是意外发现有一个文件数据没有成功导入,但执行不报错,很容易导致问题被忽略. 使用存在问题的文件做下测试,从界面上看几行脚本没有任何问题: 4条INSERT语句“几乎”一样,区别在于最上面三行的部分文字是我从问题语句中粘贴出来,而最后一行是我手动敲打的. 使用SQLCMD来执行上面4条SQL来执行,执行效果为: 看上去没有任何错误提示,似乎顺利执行完成,但数据没有成功插入到表中,且在没有设置“SET NOCOUNT

信息提示插件,在平常的开发中也是经常乃至的一个插件,像是一些辅助信息的提示,如:加载成功.提交信息成功或失败等等.这个插件在163邮箱中用在切换标签时提示加载状态. 下面我们先来分析一下这个小插件需要实现的一些接口: 1.显示时的停留时间,这个我们可以直接在实例化类时传递进去. 2.显示内容可更新,这样一来就可以在整个页面中仅创建一个实例,然后通过不断的更新内容来达到不同信息显示的效果.如:tips.update('msg'); 3.显示,如果想实现内容可更新后再显示,就需要能够手动调用显示接口

tensorflow笔记(五)之MNIST手写识别系列二 版权声明:本文为博主原创文章,转载请指明转载地址 http://www.cnblogs.com/fydeblog/p/7455233.html 前言 这篇博客将用tensorflow实现CNN卷积神经网络去训练MNIST数据集,并测试一下MNIST的测试集,算出精确度. 由于这一篇博客需要要有一定的基础,基础部分请看前面的tensorflow笔记,起码MNIST手写识别系列一和CNN初探要看一下,对于已经讲过的东西,不会再仔细复述,可能会

直接看代码 import tensorflow as tf # tf.Variable生成的变量,每次迭代都会变化, # 这个变量也就是我们要去计算的结果,所以说你要计算什么,你是不是就把什么定义为Variable ''' TensorFlow程序可以通过tf.device函数来指定运行每一个操作的设备. 这个设备可以是本地的CPU或者GPU,也可以是某一台远程的服务器. TensorFlow会给每一个可用的设备一个名称,tf.device函数可以通过设备的名称,来指定执行运算的设备.比如CPU

因为Ubuntu中装有python3.python2两种python环境,在装TensorFlow时需要根据版本进行适配 1.安装pip3 #在python2下安装pip sudo apt-get install python-pip #在python3下安装pip sudo apt-get install python3-pip 2.安装完成后输入pip -v 提示 “no mudule named pip” 网上各种办法都不行,最后按下述方法解决 按 https://blog.csdn.ne

# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Tue Oct 2 15:49:08 2018 @author: zhen """ import tensorflow as tf import numpy as np from sklearn.datasets import fetch_california_housing x = tf.Variable(3, name='x') y = tf.Variable(4,

上面是一个简单的回归算法,下面是一个简单的二分值分类算法.从两个正态分布(N(-1,1)和N(3,1))生成100个数.所有从正态分布N(-1,1)生成的数据目标0:从正态分布N(3,1)生成的数据标为目标类1,模型算法通过sigmoid函数将这些生成的数据转换成目标类数据.换句话讲,模型算法是sigmoid(x+A),其中,A是要拟合的变量,理论上A=-1.假设,两个正态分布的均值分别是m1和m2,则达到A的取值时,它们通过-(m1+m2)/2转换成到0等距离的值. 实现如下: import