任何深度学习框架，为了获得成功，必须提供一系列最先进的模型，以及在流行和广泛接受的数据集上训练的权重，即与训练模型。   TensorFlow现在已经提出了一个更好的框架，称为TensorFlowHub，它非常易于使用且组织良好。使用TensorFlowHub，您可以通过几行代码导入大型和流行

问题：tensorboard--logdir=E:\logs报错错误如下：Traceback(mostrecentcalllast):File"d:\anoconda5.2.0\envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow.py",line18,inswig_import_helperreturnimportlib.import_

前言内容接上一篇：Tensorflow使用LSTM实现中文文本分类（一）上一篇中对训练集和测试集完成了中文分词，还要需要两个操作：将词语转化为id按照id查找词语的embeding统计词频词频过低，贡献过少的词语，就直接忽略掉。代码演示#-*-coding:utf-8-*-'''中文分词

1.熟悉tensorflow基本的函数#!/usr/bin/envpython#_*_coding:utf-8_*_importnumpyasnpimporth5pyimportmatplotlib.pyplotaspltimporttensorflowastffromtensorflow.python.frameworkimportopsimporttimenp.random.seed(1)'''实现基本的te

导入数据借助tf.dataAPI，您可以根据简单的可重用片段构建复杂的输入管道。例如，图片模型的管道可能会汇聚分布式文件系统中的文件中的数据、对每个图片应用随机扰动，并将随机选择的图片合并成用于训练的批次。文本模型的管道可能包括从原始文本数据中提取符号、根据对照表将其转换

(案例）:我们将14组国内男子跳高运动员各项素质指标作为输入，即（30m行进跑，立定三级跳远，助跑摸高，助跑4-6步跳高，负重深蹲杠铃，杠铃半蹲系数，100m，抓举），将对应的跳高成绩作为输出，通过对14位选手的数据训练建立模型，预测第15位选手的跳高成绩。待预测样本a=[[3.0，9.3，3.3，2.05，100，2.8，11.2，50]]

作用域主要用来不用重复定义变量，另外就是用与画图importtensorflowastf'''可视化tf.summary.scalar添加一个标量tf.summary.audio添加一个音频变量tf.summary.image添加一个图片变量tf.summary.histogram添加一个直方图变量tf.summary.test添加一个字符串类型的变量''''

tf.app.flags主要用于处理命令行参数的解析工作，可以理解为一个封装好了的argparse包（argparse是一种结构化的数据存储格式，类似于Json、XML）1.导入了argparse包2.创建一个解析器对象，argparse中的解析器类是ArgumentParser3.定义_FlagValue类 要处理命令行参数，就要用解析器类_g

1.导入/生成样本数据集2.转换和归一化数据data=tf.nn.batch_norm_with_global_normalization(...)3.划分样本数据集为训练样本集、测试样本集和验证样本集4.设置机器学习参数（超参数）learning_rate=0.01batch_size=100iterations=10005.初始化变量和占位符a

GPT-2是对GPT的一个升级，并且更着重于将思路放在为何pretrain是有用的上面，认为LM本身是一个Multi-taskLearner，并且大力用ZSL实验来佐证这个思路。文章目录一.前言二.GPT-2原理1.数据集2.输入表征3.模型三.实验四.TensorFlow实现1.模型结构2.文本续写五.总结优势不

这是我第N次遇到把环境搞坏，再重新配环境，然后忘记各个步骤中的指令，然后全网查资料的情况。于是我决定落实一下一直都有的一个想法：写个Blog记录下从零开始搭建环境的全过程，以方便将来再次把环境搞坏的自己和遇到相同问题的同学们。目录Anaconda安装conda的简单使用基本操

联系[email protected]下面几篇文件来介绍一下常规的几个算法和算法优化工具等0，yuv数据处理，滤波等1，多帧降噪2，hdrpuls+3,单摄虚化（tensorflow）4,超分辨率（tensorflow）5，hal层算法集成,jni层算法集成6，深度学习框架在hal层集成7，性能优化多线程，opencl,neon,halidefastcv,

4手动tensorflow环境下安装第三方库：（1）打开anacondaprompt（2）activatetensorflow进入（3）pipinstall***********直接安装即可。

                                    人脸识别是深度学习最有价值也是最成熟的的应用之一。在研究环境下，人脸识别已经赶上甚至超过了人工识别的精度。一般来说，一个完整的人脸识别项目会包括两大部分：人脸检测与人脸识别。下面就我近期自

参考：https://blog.csdn.net/wm6274/article/details/73335858今天跑人脸融合代码时居然发现自己的tensorflow版本太高了，容我先伤心一会，实在是不想回退版本啊，好了不多扯了，进入正题。由于版本问题出现以下报错。正巧我在https://blog.csdn.net/wm6274/article/details/733358

《深度学习之TensorFlow：入门、原理与进阶实战》高清中文版PDF+源代码）免费下载下载地址：https://pan.baidu.com/s/14Ocf9UfrNnxltnLMt446-Q 提取码：tm51高清中文版PDF，939页，带目录书签，文字能够复制粘贴，附带配套的源代码。  本书采用“理论+实践”的形式编写，通过大量的实

#!/usr/bin/envpython2#-*-coding:utf-8-*-importtensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_dataINPUT_NODE=784OUTPUT_NODE=10LAYER1_NODE=500BATCH_SIZE=100LEARNING_RATE_BASE=0.8LEARNING_RATE_DECAY=0.99REGULARIZA

6.1梯度下降梯度含义梯度下降实例优化过程一优化过程二自动求导二阶梯度梯度导数，derivative偏微分，partialderivative梯度，gradient∇f=(∂f∂x1,∂f∂x2,...,∂f∂xn)\nablaf=(\frac{\partialf}{\partialx_1},\frac{\partialf}{\partialx_2},...,\frac{\p

数据集DNN依赖于大量的数据。可以收集或生成数据，也可以使用可用的标准数据集。TensorFlow支持三种主要的读取数据的方法，可以在不同的数据集中使用；本教程中用来训练建立模型的一些数据集介绍如下：MNIST：这是最大的手写数字（0～9）数据库。它由60000个示例的训练集和10000个示例的

https://blog.csdn.net/guvcolie/article/details/77686555#commentsedithttps://github.comensorflowensorflowree/masterensorflow/contrib/slim

                                    人脸识别是深度学习最有价值也是最成熟的的应用之一。在研究环境下，人脸识别已经赶上甚至超过了人工识别的精度。一般来说，一个完整的人脸识别项目会包括两大部分：人脸检测与人脸识别。下面就我近期自

一、首先下载anaconda,下载：Anaconda2-4.3.1-Linux-x86_64.sh（https:/epo.continuum.io/archive/）参考网址：https://www.cnblogs.com/willnote/p/6746499.html二、安装anaconda,进入下载目录如果没有修改的话，默认的下载目录是在/home/下载/下，Ctrl+Alt+T打开终端，输入cd/home，然后

1.TensorFlowStar126932Watch8582Fork74374Githubhttps://github.comensorflowensorflow是一个基于数据流编程（dataflowprogramming）的符号数学系统，被广泛应用于各类机器学习（machinelearning）算法的编程实现。2.TensorFlowModelsStar52290Watch2897Fork32299Githubhttps://gi

1为什么使用卷积神经网络Softmax回归是一个比较简单的模型，预测的准确率在91%左右，而使用卷积神经网络将预测的准确率提高到99%。2卷积网络的流程3代码展示#-*-coding:utf-8-*-importtensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_data

1MNIST数据集MNIST数据集主要由一些手写数字的图片和相应的标签组成，图片一共有10类，分别对应从0-9，共10个阿拉伯数字。原始的MNIST数据库一共包含下面4个文件，见下表。训练图像一共有60000张，供研究人员训练出合适的模型。测试图像一共有10000张，供研究人员测试训练的模型的性能。2

注：学习中遇到了tensorflow中的Dataset，在此记录相关内容（仅自己遇到）问题描述：使用pandas读取了excel表格中的数据，提取其中的几列后将其转换为numpy数组。在此数组基础上使用了tf.data.Dataset.from_tensor_slices()及shuffle()、batch()和make_one_shot_iterator()方法。以下

TensorflowHKUDay1studynotesDataFlowgraphTensorflowHelloworld!ComputationalGraphplaceholderRemarkTensorRanks,Shapes,andTypesRankShape没懂，所以没有列入TypeMachineLearningBasicsLinearregressionLogistic/SigmoidRegression(Binaryclassificatio

TensorFlow中可以很容易地利用单个GPU加速深度学习模型的训练过程，但当需要利用更多的GPU或机器，需要了解如何并行化训练深度学习模型。常见的并行化深度学习模型的训练方式有两种，同步模式和异步模式。下文将对这两种模式展开介绍。在此之前，还需要回顾一下TensorFlow是如何对深

(tensorflow-gpu)E:\学习\深度学习\Mask_RCNN-master>pipinstallimgaugCollectingimgaugUsingcachedhttps://files.pythonhosted.org/packages/17/a9/36de8c0e1ffb2d86f871cac60e5caa910cbbdb5f4741df5ef856c47f4445/imgaug-0.2.9-py2.py3-none-any.whlRequiremental

在经历了看论文，看源码，看Bert源码之后，整理思路，实现了一下Transformer，并搭建了一个小型的Transformer做了一下SNLI任务。1.Transofrmer原理不再重述，其他博客中讲的很好，比如：https://jalammar.github.io/illustrated-transformer/和他的翻译版：https://blog.csdn.net/qq_416648