tensorflow安装 tensorflow安装过程不是很顺利,在这里记录一下 环境:Ubuntu 安装 sudo pip install tensorflow 如果出现错误 Could not findany downloads that satisfy the requirement tensorflow 执行 sudo pip install --upgrade pip sudo pip install tensorflow 如果出现错误 Cannot uninstall 'six'.I

内容:包含tensorflow变量作用域.tensorboard收集.模型保存与加载.自定义命令行参数 1.知识点 """ 1.训练过程: 1.准备好特征和目标值 2.建立模型,随机初始化权重和偏置; 模型的参数必须要使用变量 3.求损失函数,误差为均方误差 4.梯度下降去优化损失过程,指定学习率 2.Tensorflow运算API: 1.矩阵运算:tf.matmul(x,w) 2.平方:tf.square(error) 3.均值:tf.reduce_mean(error)

TensorFlow简单线性回归 将针对波士顿房价数据集的房间数量(RM)采用简单线性回归,目标是预测在最后一列(MEDV)给出的房价. 波士顿房价数据集可从http://lib.stat.cmu.edu/datasets/boston处获取. 直接从 TensorFlow contrib 数据集加载数据.使用随机梯度下降优化器优化单个训练样本的系数. 实现简单线性回归的具体做法 导入需要的所有软件包:                                               

1.知识点 """ 模拟一个y = 0.7x+0.8的案例 报警: 1.initialize_all_variables (from tensorflow.python.ops.variables) is deprecated and will be removed after 2017-03-02 解决方法:由于使用了tf.initialize_all_variables() 初始化变量,该方法已过时,使用tf.global_variables_initializer()就

环境Anaconda 废话不多说,关键看代码 import tensorflow as tf import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2' tf.app.flags.DEFINE_integer("max_step", 300, "训练模型的步数") FLAGS = tf.app.flags.FLAGS def linear_regression(): ''' 自实现线性回归 :return: ''' #1.准备1

多元线性回归的具体实现 导入需要的所有软件包:   因为各特征的数据范围不同,需要归一化特征数据.为此定义一个归一化函数.另外,这里添加一个额外的固定输入值将权重和偏置结合起来.为此定义函数 append_bias_reshape().该技巧有时可有效简化编程:   现在使用 TensorFlow contrib 数据集加载波士顿房价数据集,并将其划分为 X_train 和 Y_train.注意到 X_train 包含所需要的特征.可以选择在这里对数据进行归一化处理,也可以添加偏置并对网络数据重

欢迎大家关注腾讯云技术社区-博客园官方主页,我们将持续在博客园为大家推荐技术精品文章哦~ 作者 :董超 上一篇文章我们介绍了 MxNet 的安装,但 MxNet 有个缺点,那就是文档不太全,用起来可能是要看源代码才能理解某个方法的含义,所以今天我们就介绍一下 TensorFlow,这个由谷歌爸爸出品的深度学习框架,文档比较全-以后的我们也都使用这个框架- 0x00 概要 TensorFlow是谷歌爸爸出的一个开源机器学习框架,目前已被广泛应用,谷歌爸爸出品即使性能不是最强的(其实性能也不错),但

欢迎大家前往腾讯云技术社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 作者:付越 导语 Tensorflow在更新1.0版本之后多了很多新功能,其中放出了很多用tf框架写的深度网络结构(https://github.com/tensorflow/models ),大大降低了开发难度,利用现成的网络结构,无论fine-tuning还是重新训练方便了不少.最近笔者终于跑通TensorFlow Object Detection API的ssd_mobilenet_v1模型,这里记录下如何完整跑通数据准备到模型

学习TensorFlow,在MNIST数据集上建立softmax回归模型并测试 一.代码 <span style="font-size:18px;">from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist =input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True) import tensorflow astf sess =tf.InteractiveS

原文地址(https://github.com/wmpscc/TensorflowBaseDemo ) 本篇文章将介绍使用tensorflow的训练模型的基本流程,包括制作读取TFRecord,训练和保存模型,读取模型. 语言:Python3 库:tensorflow.cv2.numpy.matplotlib 数据集:Chars74K dataset 的数字部分 网络:CNN 所有代码已经上传至github:https://github.com/wmpscc/TensorflowBaseDemo

准备数据: import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pylot as plt # 随机生成1000个点,围绕在y=0.1x+0.3的直线周围 num_points = 1000 vectors_set = [] for i in range(num_points): x1 = np.random.normal(0.0, 0.55) y1 = x1 * 0.1 + 0.3 + np.random.normal(0.0

源码 #> tutorial:https://www.cnblogs.com/xianhan/p/9090426.html # 步骤一:构建模型 # 1.TensorFlow 中的线性模型 ## 占位符(Placeholder):表示执行梯度下降时将实际数据值输入到模型中的一个入口点.例如房子面积 (x) 和房价 (y_). x = tf.placeholder(tf.float32,[None,1]); # X占位一条 Nx1维的向量 ## 变量:表示我们试图寻找的能够使成本函数降到最小的「g

本文已在公众号机器视觉与算法建模发布,转载请联系我. 使用TensorFlow的基本流程 本篇文章将介绍使用tensorflow的训练模型的基本流程,包括制作读取TFRecord,训练和保存模型,读取模型. 准备 语言:Python3 库:tensorflow.cv2.numpy.matplotlib 数据集:Chars74K dataset 的数字部分 网络:CNN 所有代码已经上传至github:https://github.com/wmpscc/TensorflowBaseDemo TFR

模型构建 1.示例代码linear_regression_model.py #!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -* import tensorflow as tf import numpy as np class linearRegressionModel: def __init__(self,x_dimen): self.x_dimen = x_dimen self._index_in_epoch = 0 self.constructModel() s

. 首先 Numpy: Numpy是Python的科学计算库,提供矩阵运算. 想想list已经提供了矩阵的形式,为啥要用Numpy,因为numpy提供了更多的函数. 使用numpy,首先要导入numpy: import numpy as np 使用numpy创建数组以list 或tuple作为参数: np.array([,,,]) np.array((,,)) 使用numpy可以指定数据类型: numpy.int32, numpy.int16, numpy.float64 np.array((,

这篇薄荷主要是讲了如何用tensorflow去训练好一个模型,然后生成相应的pb文件.最后会将如何重新加载这个pb文件. 首先先放出PO主的github: https://github.com/ppplinday/tensorflow-vgg16-train-and-test 其中的pitcute文件是狗和猫的图片分别15张一共30(别吐槽,只是为了练手学习的233333), train那个就是训练的文件,test这个就是测试的文件. 接着PO主会慢慢讲解相应的步骤. !!!ps:由于PO主也是

1.生成高斯分布的随机数 导入numpy模块,通过numpy模块内的方法生成一组在方程 y = 2 * x + 3 周围小幅波动的随机坐标.代码如下: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plot def getRandomPoints(count): xList = [] yList = [] for i in range(count): x = np.random.normal(0, 0.5) y = 2 * x + 3 + np.r

废话不多说,直接开始 1.首先,导入所需的模块: import numpy as np import os import tensorflow as tf 关闭tensorflow输出的一大堆硬件信息 os.environ[' 2.写一个函数generate_data(),用来生成我们所需要的数据,这里使用的线性函数是y = 0.1*x + 0.3,具体解释见注释 def generate_data():#随机生成测试数据 num_points = 1000 vector_set = [] fo

from __future__ import print_function import tensorflow as tf import numpy import matplotlib.pyplot as plt rng = numpy.random # Parameters # 模型的超参数 # 学习率 learning_rate = 0.01 # 训练迭代次数 training_epochs = 1000 display_step = 50 # 模拟生成的一段训练数据 # Training

import tensorflow as tfimport osos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = '0' #指定第一块GPU可用config = tf.ConfigProto()config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.5 # 程序最多只能占用指定gpu50%的显存config.gpu_options.allow_growth = True #程序按需申请内存sess = tf.