这是将前面的所学的结合起来的样例函数，里面包括了数据的定义，变量的定义，神经网络前向传播以及反向传播，不过损失函数和反向传播的算法在之后的学习中将会继续深一步的学习，目前先是写着。importtensorflowastf#numpy是一个科学计算的工具包，这里通过numpy工具包生成模拟数据

1.输入数据fromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_datamnist=input_data.read_data_sets('MNIST_data',one_hot=True)#数据中包含55000张训练图片，每张图片的分辨率是28×28，所以我们的训练网络输入应该是28×28=784个像素数据。数据中包含55000张训练图片

由于input_data网页打不开，因此从博客找到代码copy：https://blog.csdn.net/weixin_43159628/article/details/83241345将代码放置在主目录下以后缀.py结尾或者将/home/joel/.local/lib/python2.7/site-packagesensorflow/examplesutorials/mnist文件夹的input_data.py替换为

问题描述：为了把之前的CPU版本的tensorflow卸载，换成GPU版本的tensorflow，经历了一番折腾。BUG1CouldnotinstallpackagesduetoanEnvironmentError:[WinError5]拒绝访问看指向的路径，感觉是在安装路径的site-packages中已经存在tensorflow文件夹了，但是执行pipuninst

由于项目需求，得用tensorflow完成，只能将mxnet的学习先放在一边，开始用tensorflow，废话不多说首先安装anaconda+vs2015+cuda8.0+cudnn6.0首先安装的anaconda自带3.7版本的python，但tensorflow并不支持，后来换成3.6.5版本的，发现同样不支持，真坑后来在anaconda里面直接搜tensorflow-gpu，成

文章目录TensorFlowCNN实现MNIST1，数据集2，回归模型——Softmax3，卷积神经网络ConvolutionalNeuralNetwork-CNN卷积Convolution池化Pooling卷积神经网络结构函数定义权重初始化偏置量初始化卷积函数池化函数3.1，Inputlayer输入层3.2，Convolutionallayer1卷积层13.3，Pool

说明：此篇为配置tensorflow环境教程博客的分支，为了避免主博客太长，又为避免步骤不够详细而写，详情请见：Win10安装Anaconda3、TensorFlow、Keras打开anacondaprompt命令行，默认进入的是(base)也就是root环境，请确保输入activatetensorflow后进入了tensorflow环境，网络不好下载失

TensorFlowAPI使用规范tf.Variable:用于W与b等参数tf.constant:用于超参数tf.placeholder:用于数据tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=learning_rate).minimize(cost):进行反向传播,在优化的时候,一定要sess.run(optimizer,feed_dict={}),run的是optimizer,但

1、TensorFlow的版本要和对应的cuda，cudnn版本都对应上，装了cuda9.0和cudnn7.5，TensorFlow默认装了最新版1.13.1，一直出现DLLerror:找不到指定模块。装了各种VS2015、2017都没用，最后发现是TensorFlow版本太高，需要cuda10.0支持，所以要卸了装1.12版本。2、cuda版本应该和显卡版本关

随机梯度下降算法训练时，使用滑动平均模型可以提高模型健壮性。在Tensorflow中提供了tf.train.ExponentialMovingAverage来实现滑动平均模型。在初始化ExponentialMovingAverage时，需要提供一个衰减率。控制模型更新速度，它对每个变量会维护一个影子变量，这个影子变量的初始值

文件夹tensorflow #主目录third_party #第三方库，包括eigen3(特征运算的库，包括SVD，LU分解等),gpus(支持cuda),hadoop,jpeg,llvm,py,sycltools #构建cuda支持文件ACKNOWLEDGMENTS #tensorflow的版权说明ADOPTERS.md #使用Tensorflow的人员或者组织列表arm_compiler.BUILD

深度学习之TensorFlow（一）——基本使用一、目前主流的深度学习框架Caffe,TensorFlow,MXNet,Torch,Theano比较库名称开发语言速度灵活性文档适合模型平台上手难易Caffec++/cuda快一般全面CNN所有系统中等Te

张量的维度张量用符合的[]来表示a=tf.constant([[[1,1],[2,2]],[[3,3],[4,4]]])举例说明，这里的[[[1,1],[2,2]],[[3,3],[4,4]]]最左边的连着的三个‘[‘就表示三维张量，最外边的’[‘表示0维度，也就是张量整体，第一维度是第二个’[’，对应[[1,1],[2,2]]，第二维度对应[1,1]，第三

说明：此篇为配置tensorflow环境教程博客的分支，为了避免主博客太长，又为避免步骤不够详细而写，详情请见：Win10安装Anaconda3、TensorFlow、Keras文章目录1.安装pycharm2.Pycharm中tensorflow的应用1.安装pycharm下载社区版Community即可，可快速免费试用，pycharm官网下载地址无

转载自： https://blog.csdn.net/u012052268/article/details/82964919 上面篇博客的步骤非常详细前半部分跟着上面博客在我自己的安装中，手把手的跟着到2.6确认到环境变量后就用anaconda安装了参考的博客是下面这篇：https://blog.csdn.net/gangeqian2/article/details/7

#coding=utf-8'''Createdon2019年4月5日@author:admin'''importtensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_dataimportosmnist=input_data.read_data_sets('mnist',one_hot=True)tr

TensorFlow中有很多函数涉及到axis，比如tf.reduce_mean(),其函数原型如下：1defreduce_mean(input_tensor,2axis=None,3keepdims=None,4name=None,5reduction_indices=None,6keep_dims=Non

在配置pointnet2的时候遇到一些问题，现总结如下，供日后查阅（一定会再见面的……）1.(venv27)ray@ray-MS-7B48:~/catkin_ws/src/pointnet2f_ops/3d_interpolation$shtf_interpolate_compile.shInfileincludedfrom/homeay/venv27/local/lib/python2.7/site-packagese

注：因为毕业论文需要用到相关知识，借着TF2.0发布的时机，重新捡起深度学习。在此，也推荐一下优达学城与TensorFlow合作发布的TF2.0入门课程，下面的例子就来自该课程。原文发布于博客园：本文中所有代码都在文末第二个链接中转载请注明！ 机器学习与深度学习深度学习是机器学习的一

tensorflow-1.13.1-cp37-cp37m-win_amd64.whl离线安装包下载tensorflow-1.13.1-cp37-cp37m-win_amd64.whl其他操作系统以及其他python版本的tensorflow-1.13.1可在此下载如果遇到下载速度慢的情况，可以将鼠标在相应的whl文件上，右键复制链接地址，我选择将其粘贴在迅雷的新建

最近看了不少关于写诗的博客，自己忍不住也来动动手，在前人的基础上做了一些小的改动，因我喜欢一次输入很长的开头句，所以让机器人输出压缩为一个开头字生成两个诗句，可写五言和七言诗在输入做了些改动，去除误输入的标点符号，例如输入下面词句：怒发冲冠，凭栏处，潇潇雨歇。抬望眼，仰天长啸，壮

"""SimpletutorialfollowingtheTensorFlowexampleofaConvolutionalNetwork.ParagK.Mital,Jan.2016"""importosos.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'#%%Importsimporttensorflowastfimport

1.JetsonNano简介：2019.3.19NVIDIA的2019GTC大会于硅谷召开，CEO黄仁勋发布了一款为机器人开发者量身定制工具套件：JetsonNano。据悉，JetsonNano可以为机器人带来足够的AI运算力，号称Nvidia良心之作的99美元AI硬件Jetson-Nano:该设备使用的是Maxwell（比pascal古老一点）架构的GPU

导入依赖包importtensorflowastfimportnumpyasnpimportmatplotlib.pylabaspltfrompylabimportmplmpl.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']生成直线数据并加入噪音画图显示train_x=np.linspace(-1,1,100)#生成-1到1之间分成100份#print(train

https://blog.csdn.net/victoriaw/article/details/61195620#t0 input_data没用的另一种解决方法：tensorflow1.8版本及以上加载mnist手写分类数据集:input_data和read_data_sets弃用的解决办法https://blog.csdn.net/xrinosvip/article/details/87385979

交叉熵作为一种loss函数在深度学习中可以作为梯度下降优化的对象，其计算公式为：其中y是网络预测的概率分布，y‘则是真实测试数据的概率分布。则对于二维tensor交叉熵的计算方式为：cross_entropy=tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(tf.log(y)*y',axis=1))

Hereisapopularissuewhenyouwanttousetensorbardwithyourupgradedtensorflowandtensorboard.Ingeneralyouwillgetthisissue,whenyouhavemismatchofyourtensorflowandtensorboardversions,forexampleyouupgradetensorflowto1.13,but

TensorFlow日常“填坑”记目录TensorFlow日常“填坑”记  LoadedruntimeCuDNNlibrary:7103(compatibilityversion7100)butsourcewascompiledwith7005(compatibilityversion7000)．解决思路：可以降低CuDNN的版本或升级TensorFlow的版本。（实际报错输出也已

cudnn-9.0-windows10-x64-v7cuda_9.0.176_win10https://blog.csdn.net/weixin_39290638/article/details/80045236 安装python3.6pipinstall--ignore-installed--upgradetensorflow-gpu==1.5 安装python3.5pipinstall--ignore-installed--upgradetensorflow-

需要的知识准备：1.tensorflow介绍中文社区地址 http://www.tensorfly.cn/TensorFlow™是一个采用数据流图（dataflowgraphs），用于数值计算的开源软件库。数据流图就是这个东西：每一个节点(Nodes)都表示一个数学操作，也可以表示数据输入（feedin）的起点/输出（pushout）的终点，或者是读