相信很多搞深度学习的小伙伴最近都为访问不了 TensorFlow官网 而苦恼吧!虽然网上也给出了一些方法,但是却缺少一个很重要的步骤.接下来,我就给大家讲解一个完整的过程,大牛绕过. 1.更改Hosts 在Windows的host文件(位置在C:\Windows\System32\drivers\etc\hosts)末尾添加如下内容: #TensorFlow start 64.233.188.121 www.tensorflow.org #TensorFlow end 2.刷新DNS缓存 打开c

基本分类 基本分类(Basic classification):https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/basic_classification Fashion MNIST数据集 经典 MNIST 数据集(常用作计算机视觉机器学习程序的“Hello, World”入门数据集)的简易替换 包含训练数据60000个,测试数据10000个,每个图片是28x28像素的灰度图像,涵盖10个类别 https://keras.io/datasets/#fashio

拉去tensorflow srving 镜像 docker pull tensorflow/serving:1.12.0 代码里新增tensorflow 配置代码 # 要指出输入,输出张量 #指定保存路径 # serving_save signature = tf.saved_model.signature_def_utils.predict_signature_def( inputs={'input_param': model.inputs_placeholder}, outputs={'ty

环境零零碎碎地搭了三四天,虽然碰到各种问题,但还是搭建好了,自己整理记录下,同时也算给有需要的人一些指导吧 一．双系统的安装 Win10硬盘管理助手 压缩或者直接利用未使用的空间,空间大小自定,将腾出的磁盘空间删除卷,变成未分配状态. 2.选择ultraISO制作Ubuntu系统盘,即借由ultraIOS将系统镜像ISO刻录至U盘中,U盘实现备份重要文件. 3.系统盘制作完成后,安装系统,重启电脑,按F12进入BIOS,选择U盘启动,就会进入安装界面    注意:安装时系统语言选成英文,尽量不要

1.修改hosts文件 目录:     C:\Windows\System32\drivers\etc 添加: #TensorFlow start64.233.188.121 www.tensorflow.org#TensorFlow end 2.解决hosts文件无法修改问题 hosts文件  >>  属性  >>  安全  >>  高级  >>  更改权限  >>  添加  >>  选择主体  >>  高级  >

相信很多搞深度学习的小伙伴最近都为访问不了 TensorFlow官网 而苦恼吧!虽然网上也给出了一些方法,但是却缺少一个很重要的步骤.接下来,我就给大家讲解一个完整的过程,大牛绕过. 1.更改Hosts 在Windows的host文件(位置在C:\Windows\System32\drivers\etc\hosts)末尾添加如下内容: #TensorFlow start 64.233.188.121 www.tensorflow.org #TensorFlow end 1 2 3 2.刷新DNS

人工智能的神奇之处,在于它能被应用在医疗保健.交通运输和环境保护等方方面面,为复杂的社会问题探寻解决方案.如今,在人工智能的协助下,人们得以探索全新的研究领域,开发创新的产品,让数以百万计的用户从中获益. 为了使人工智能触手可及,并推动机器学习领域的研究,Google 在 2015 年将机器学习框架 TensorFlow 开源.至今,TensorFlow 已成为世界上最受欢迎的开源人工智能框架,并在GitHub上获得了超过 60,000 个评星 (Stars).在广受欢迎的 Python 编程语

2015年11月9日,Google发布人工智能系统TensorFlow并宣布开源,同日,极客学院组织在线TensorFlow中文文档翻译.一个月后,30章文档全部翻译校对完成,上线并提供电子书下载,该文档的上线为国内外使用中文学习TensorFlow的工程及研究人员提供了更快的访问速度和更好的阅读体验,助力中国AI技术与世界同步.在线阅读地址为:http://wiki.jikexueyuan.com/project/tensorflow-zh/ 众所周知,人工智能将是未来发展的大方向,从国家到全

tensorflow安装时遇到gcc: error trying to exec 'as': execvp: No such file or directory. 截止到2016年11月13号,源码编译tensorflow还不支持gcc5.4,我使用的是gcc5.3,使用bazel工具进行编译时遇到上面这个问题,解决方法,将/usr/bin/as放到/usr/local/bin/gcc,和gcc 5.3的版本同个目录下./usr/bin/as不知道是由那个版本的GCC装上的,还是说系统自带. 由

Tensorflow serving提供了部署tensorflow生成的模型给线上服务的方法,包括模型的export,load等等. 安装参考这个 https://github.com/tensorflow/serving/blob/master/tensorflow_serving/g3doc/setup.md 但是由于被qiang的问题 (googlesource无法访问) https://github.com/tensorflow/serving/issues/6 需要修改一下 WORKS

背景 听说谷歌的第二代机器学习的框架tensorflow开源了,我也心血来潮去探探大牛的产品.怎奈安装就折腾了一天,现在整理出来备忘. tensorflow官方网站给出的安装步骤很简单: # Only CPU-version is available at the moment. $ pip install https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/tensorflow-0.5.0-py2-none-any.whl 安装pip 用到了一个pip的

binary安装(推荐) 注意需要能访问外网 Install pip (or pip3 for python3) if it is not already installed: # Ubuntu/Linux 64-bit$ sudo apt-get install python-pip python-dev # Mac OS X$ sudo easy_install pip Install TensorFlow: # Ubuntu/Linux 64-bit, CPU only:$ sudo pi

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

TensorBoard简介 Tensorflow发布包中提供了TensorBoard,用于展示Tensorflow任务在计算过程中的Graph.定量指标图以及附加数据.大致的效果如下所示, TensorBoard工作机制 TensorBoard 通过读取 TensorFlow 的事件文件来运行.TensorFlow 的事件文件包括了你会在 TensorFlow 运行中涉及到的主要数据.关于TensorBoard的详细介绍请参考TensorBoard:可视化学习.下面做个简单介绍. Tensorf

关于Tensorflow的基本介绍 Tensorflow是一个基于图的计算系统,其主要应用于机器学习. 从Tensorflow名字的字面意思可以拆分成两部分来理解:Tensor+flow. Tensor:中文名可以称为“张量”,其本质就是任意维度的数组.一个向量就是一个1维的Tensor,一个矩阵就是2维的Tensor. Flow:指的就是图计算中的数据流. 当我们想要使用Tensorflow做什么事情的时候,一般需要三个操作步骤: 创建Tensor: 添加Operations(Operatio

转自:http://blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/51645396 本片博文是参考文献[1]的阅读笔记,特此声明 TensorFlow,以下简称TF,是Google去年发布的机器学习平台,发布以后由于其速度快,扩展性好,推广速度还是蛮快的.江湖上流传着Google的大战略,Android占领了移动端,TF占领神经网络提供AI服务,未来的趋势恰好是语音图像以及AI的时代,而Google IO上发布的Gbot似乎正是这一交叉领域的初步尝试. TF的

TensorFlow深度学习,一篇文章就够了 2016/09/22 · IT技术 · TensorFlow, 深度学习 分享到:6   原文出处: 我爱计算机 (@tobe迪豪 )    作者: 陈迪豪,就职小米科技,深度学习工程师,TensorFlow代码提交者. TensorFlow深度学习框架 Google不仅是大数据和云计算的领导者,在机器学习和深度学习上也有很好的实践和积累,在2015年年底开源了内部使用的深度学习框架TensorFlow. 与Caffe.Theano.Torch.MX

转载请注明作者:梦里风林 Github工程地址:https://github.com/ahangchen/GDLnotes 欢迎star,有问题可以到Issue区讨论 官方教程: https://www.tensorflow.org/versions/master/how_tos/graph_viz/index.html TensorFlow自带的一个强大的可视化工具 功能 这是TensorFlow在MNIST实验数据上得到Tensorboard结果 Event: 展示训练过程中的统计数据(最值

Practical Aspects of Learning 转载请注明作者:梦里风林 Github工程地址:https://github.com/ahangchen/GDLnotes 欢迎star,有问题可以到Issue区讨论 官方教程地址 视频/字幕下载 课程目标:学习简单的数据展示,训练一个Logistics Classifier,熟悉以后要使用的数据 Install Ipython NoteBook 可以参考这个教程 可以直接安装anaconda,里面包含了各种库,也包含了ipython:

tensorflow tensorflow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统,其命名来源于本身的运行原理.Tensor(张量)意味着N维数组,Flow(流)意味着基于数据流图的计算,TensorFlow为张量从图象的一端流动到另一端计算过程.TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统. tensorflow可在小到一部智能手机.大到数千台数据中心服务器的各种设备上运行.本文主要探讨的是tensorflow在大规模容器上运行的一