查看安装版本 pip list https://docs.floydhub.com/guides/environments/ 查看对应版本 我感觉是我tensorflow版本装太高了,keras没有

1 卸载tensorflow方法,在终端输入:  把protobuf删除了才能卸载干净. sudo pip uninstall protobuf sudo pip uninstall tensorflow 2 安装特定版本的tensorflow和keras,版本很重要,同样的程序调半天可能仅仅是因为版本的问题 pip install tensorflow==1.2.0 pip install keras==2.0.9 https://blog.csdn.net/aojue1109/article

转自:windows10(64位)Anaconda3+Python3.6搭建Tensorflow(cpu版本)及keras 1.本来电脑安装的是anaconda3 5.3.1,但安装的python版本是3.7,后来卸载了安装anaconda3 4.4.0,这个版本是3.6 2.打开Anaconda Prompt conda --version //检查Anaconda是否成功安装(如果成功会显示版本号) conda update conda //更新conda版本 conda create -n

基本参数:(如何基本参数和我的电脑不一致,有可能会出意外的错误) 操作系统:Windows 10,64位 Anaconda版本:Python 3.6版本.关于Anaconda的介绍.安装及使用教程可查看:点击 本文写作时间:2019年3月26日 全程手打,不可避免的可能出现某些错误,如果您发现请及时指正. 一.首先是安装CPU版本Tensorflow 1.打开Anaconda Prompt,输入清华仓库镜像: conda config --add channels https://mirrors

安装TensorFlow在Windows上,真是让我心力交瘁,想死的心都有了,在Windows上做开发真的让人发狂. 首先说一下我的经历,本来也就是起初,网上说python3.7不支持TensorFlow环境,而且使用Anaconda最好,所以我将我之前Windows上所有的python环境卸载掉!!!,对没错,是所有,包括Anaconda环境,python环境,pycharm环境也卸载掉了.而且我丧心病狂的在电脑上找几乎所有关于python的字眼,全部删除掉,统统不留.只是为了铁了心在Wind

说明:此操作是在 Anaconda Prompt 窗口完成的 CPU版 tensorflow 的安装. 1.用 conda 创建虚拟环境 tensorflow python=3.6 conda create -n tensorflow python=3.6 conda activate tensorflow # 启用创建的环境 2.安装常用包 conda install numpy conda install scipy conda install pandas conda install xl

在导入keras包时出现这个问题,是因为安装的tensorflow版本和keras版本不匹配,只需卸载keras,重新安装自己tensorflow对应的版本就OK了.可以在这个网址查看tensorflow和keras对应的版本:https://docs.floydhub.com/guides/environments/

win10下利用anaconda安装tensorflow和keras的教程都大同小异(针对CPU版本,我的gpu是1050TI的MAX-Q,不知为啥一直没安装成功),下面简单说下步骤. 一 Anaconda安装一般来说,python选择3.6的,目前虽然python到了3.7了,但是还不够稳定,所以选择python3.6的Anaconda3-5.2.0-Windows-x86_64版本,安装的时候把添加路径的选项一起选上就ok了,其他的一直next就行. 二 安装库打开Anaconda prom

原因:安装的tensorflow版本和keras版本不匹配,只需卸载keras,重新安装自己tensorflow对应的版本. Keras与tensorflow版本匹配查询网站  

[阿里DIEN] 深度兴趣进化网络源码分析 之 Keras版本 目录 [阿里DIEN] 深度兴趣进化网络源码分析 之 Keras版本 0x00 摘要 0x01 背景 1.1 代码进化 1.2 Deepctr 1.2.1 统一视角 1.2.2 模块化 1.2.3 框架优点 0x2 测试数据 2.1 数据集介绍 2.2 原始样本骨架raw_sample 2.3 广告基本信息表ad_feature 2.4 用户基本信息表user_profile 2.5 用户的行为日志behavior_log 2.6

本人配置:window10+GTX 1650+tensorflow-gpu 1.14+keras-gpu 2.2.5+python 3.6,亲测可行 一.Anaconda安装 直接到清华镜像网站下载(什么版本都可以):https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 这是我下载的版本,自带python版本为3.6 下载后直接安装即可,可参考:https://www.cnblogs.com/maxiaodoubao/p/9854595.h

接昨天的博客,这篇随笔将会对本人运行Word2Vec算法时在Gensim以及Tensorflow的不同版本下的运行结果对比.在运行中,参数的调节以及迭代的决定本人并没有很好的经验,所以希望在展出运行的参数以及结果的同时大家可以批评指正,多谢大家的支持! 对比背景: 对比实验所运用的corpus全部都是可免费下载的text8.txt.下载点这里.在训练时,word embedding的维度被调节为200,除了word2vec_basic.py版本的step size为600001外,其余均为15个

Keras版本的Faster R-CNN源码下载地址:https://github.com/yhenon/keras-frcnn下载以后,用PyCharm打开(前提是已经安装了Tensorflow-gpu和Keras),打开以后可以看到项目的结构: 修改requirements.txt,设置Keras到已安装的版本,如 Keras==2.0.8 建议版本不要太高,否则会出现错误: TypeError: softmax() got an unexpected keyword argument 'a

零.参考资料 有关FPN的介绍见『计算机视觉』FPN特征金字塔网络. 网络构架部分代码见Mask_RCNN/mrcnn/model.py中class MaskRCNN的build方法的"inference"分支. 1.Keras调用GPU设置 [*]指定GPU import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "2" [**]按需分配 import tensorflow as tf import ker

在统计学中,损失函数是一种衡量损失和错误(这种损失与“错误地”估计有关,如费用或者设备的损失)程度的函数.假设某样本的实际输出为a,而预计的输出为y,则y与a之间存在偏差,深度学习的目的即是通过不断地训练迭代,使得a越来越接近y,即 a - y →0,而训练的本质就是寻找损失函数最小值的过程. 常见的损失函数为两种,一种是均方差函数,另一种是交叉熵函数.对于深度学习而言,交叉熵函数要优于均方差函数,原因在于交叉熵函数配合输出层的激活函数如sigmoid或softmax函数能更快地加速深度学习的训

本文转载自:https://blog.csdn.net/gangeqian2/article/details/79358543 手把手教你windows安装tensorflow的教程参考另一篇博文http://mp.blog.csdn.net/postedit/79307696 此博文是在上文安装CUDA/cuDNN的基础上的个人填坑总结,欢迎指教. CUDA CUDA(Compute Unified Device Architecture),是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台. CUDA™是

TensorFlow和Keras是当前两款主流的深度学习框架,Keras被采纳为TensorFlow的高级API,平时做深度学习任务,可以使用Keras作为深度学习框架,并用TensorFlow作为后端引擎. 1.安装之前,先确认pip包管理器最新: sudo apt-get update sudo apt-get upgrade sudo apt-get install python-pip python-devsudo apt-get install python3-pip python3-

1.下载python3.5.2版本并安装(必须是3.5版本,而且3.5后不带字母的版本) 2.使用下面的地址下载tensorflow的GPU版本 http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#numpy 3.以及tensorflow的依赖protubuf,还有其它比如numpy,scipy等,cuda是cuda8.0的44版本 4.安装cuda8.0,如果有报警信息也是可以装的(如截图) 安装完后看环境变量里有以下两项就表明cuda安装成功! 5.下载与c

转载:https://blog.csdn.net/u011311291/article/details/81121519 https://blog.csdn.net/qq_34564612/article/details/79138876 2018年07月19日 19:43:58 姚贤贤 阅读数:1370   版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/u011311291/article/details/81121519 faster RC

这两天一直在跟tensorflow的错误日志作斗争!安装过程中出现各种问题,找资料,采坑,终于装好了,做个小总结! keras需要在TensorFlow之上才能运行,所以需要先安装TensorFlow.TensorFlow需要vs2015环境,需要win64位环境. 详细安装教程参考:https://blog.csdn.net/qq_41760767/article/details/97441967 以下问题及解决方案均是基于该安装教程 ●错误日志1: UnavailableInvalidCha