数值计算函数的更新tf.sub——>tf.subtracttf.mul——>tf.multiplytf.div——>tf.dividetf.mod——>tf.truncatemodtf.inv——>tf.reciprocaltf.list_diff——>tf.setdiff1dtf.listdiff——>tf.setdiff1dtf.neg——>tf.negativetf.

我只有一个GPU(TitanXPascal,12GBVRAM),我想在同一个GPU上并行训练多个模型.我尝试在单个python程序(称为model.py)中封装我的模型,并在model.py中包含代码以限制VRAM使用(基于thisexample).我能够在我的GPU上同时运行3个model.py实例(每个实例占我的VRAM的不到33％).神奇的是,

我正试图从现有的检查点训练一个模型instructions.我使用faster_rcnn_resnet101_voc07.config配置获得configured对象检测训练管道.在检查点部分,我已经设置了预定义模型faster_rcnn_resnet101_coco.tar.gz的检查点文件所在的目录根据这个issue,fine_tune_checkpoint可以是包含

我按照教程“TF图层指南：构建卷积神经网络”(这里是代码：https://github.comensorflowensorflow/blob1.1ensorflow/examplesutorials/layers/cnn_mnist.py).我根据自己的需求调整了教程,即手动检测.据我所知,本教程创建了估算器(它是一个CNN),然后进行拟合,最后,它评估估

正如标题所说,我只能在打开一个屏幕会话时才导入tensorflow,但是如果我不打开一个屏幕会话就好了.我需要在Linux后端运行代码但现在我不知道是什么要做的就是解决问题.ImportError:libcublas.so.8.0:cannotopensharedobjectfile:Nosuchfileordirectory解决方法:你

今天在做分布式实例搭建的时候出现了上述问题。出现现象：1.当只有1台参数服务器，1台计算服务器的时候，程序是没有问题的（也可能只是我尝试的那次没有问题）2.当使用1台参数服务器，2台计算服务器的时候，程序就出现了上述的问题。一开始以为是gRPC的问题，因为一开始出现的问题是tensor

我很擅长使用github.我已经在ubuntu16.04中安装了github,我安装了python2.7.12,tensorflow1.9和keras.我想在kerasRNN中使用我自己的自定义激活和优化器.我在网上搜索并了解我需要安装keras-contrib软件包才能使用高级激活和自定义激活功能.所以,我从github安装了keras-contri

                                                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

这是一个普遍的问题.我写了一段使用tensorflow进行计算的代码.我想打印执行代码期间消耗的时间.首先我用过：importtimestart=time.time()main()print("%s"%(time.time()-start_time))但我读到这是衡量执行时间的一种不准确的方法.如何准确测量程序的执行时间.解

 之前的电脑是华为MatebookX，轻薄是真的很轻薄，拧不开瓶盖的人可以单手拎着到处跑，同配置比苹果便宜2000左右，但内存和GPU都不能满足跑代码的需求，于是入手了挑战者y7000p，16G内存、i7、GTX1060、256G的SSD，后期可以按需加内存条换硬盘。现在两个笔记本就完美满足日常需求了。

.然后在pyCharm中创建一个AI的项目，配置好环境。下面的红框的内容加上会打印更多的日志！！！其实把红框的内容删除也是可以执行的！！！

放到with块儿中会自动close放到with块儿中会自动close手动closetensorflow求解线性回归的解析解！！！

这是我在此发布的问题的后续跟进：MemoryerrorwithlargerimageswhenrunningconvolutionalneuralnetworkusingTensorFlowonAWSinstanceg2.2xlarge我使用TensorFlow在Python中构建了一个CNN模型,并在NVIDIAGRIDK520GPU上运行它.它可以在64×64图像下正常运行,但会产

本文我们来用TensorFlow来实现一个深度学习模型，用来实现验证码识别的过程，这里识别的验证码是图形验证码，首先我们会用标注好的数据来训练一个模型，然后再用模型来实现这个验证码的识别。1.验证码准备这里我们使用python的captcha库来生成即可，这个库默认是没有安装的，所

所以我正在运行CNN来解决分类问题.我有3个带有3个池层的转换层.P3是最后一个合并图层的输出,其尺寸为：[Batch_size,4,12,48]_,我想将该矩阵展平为[Batch_size,2304]大小矩阵,为2304=4*12*48.我曾经使用“选项A”(见下文)一段时间,但有一天我想尝试“选项B”,这在理论上会给

我想使用Anaconda(python3.6)设置深度学习环境.我的系统有nvidiagetforce1060,上面安装了windows.现在我想在VB中使用UbuntuOS.我可以在基于VB的UbuntuOS中安装Cuda和CuDNN库吗？有谁可以帮助我？解决方法:您无法在虚拟盒上使用GPU.因为虚拟框cannot通过主机GPU.但是,您可以使用

2019年5月23日22点32分，记录我在ubuntu下安装tensorflowgpu的一个心得，本人菜鸡，踏坑无数，就这个坑把我折磨的电脑系统换了2遍。关于linux、cuda、cudnn、tensorflow-gpu的安装网上一大堆，照着来没问题我的笔记本GTX960m,Ubuntu16.04，cuda9.0cudnn7.0.5tensorflow-gpu=1.5安装成功

1.程序报错：feed的值不能是一个tensor，只能是标量、字符串、列表、数组等，所以不能用tf.reshape,应该使用np.reshape。withtf.Session()assess:tf.global_variables_initializer().run()v_x=tf.reshape(mnist.validation.images,[mnist.validation

padding步长卷积卷积核（也称“滤波器”，filter）featuremap归一化算法：x=(x-Min)/(Max-Min);归一化之后可以保证每一个x都在[0，1]的区间内。网络结构主要包括卷积层、池化层。细节：滤波器、步长、卷积操作、池化操作等。网络结构描述：对于一幅图片一般会使用多个卷积核（滤波器），将

想使用cifar10数据集进行分布式训练。目前遇到一些问题。tensorflow高级版本的models库是不自带的，需要自己弄的。我们可以1.安装models库直接cd到tensorflow所在目录下进行clone，由于我是使用Anaconda进行安装的，所以tensorflow目录在~/anaconda3/lib/python3.6/site-pack

我有一个TensorFlow模型来测试一个宽n深度的神经网络,但由于TensorFlow库中的一个错误,我无法让它在我的Windows机器上运行.现在我不得不诉诸谷歌云平台.我在python文件处理输入的地方设置了所有内容,但是当我通过控制台运行代码时,我收到以下消息：$python-mwidendeep.py-hWt

 反向传播,个人理解就是反馈，来减少输入和输出直接的差值学习内容来自：慕课APP中人工智能实践-Tensorflow笔记；北京大学曹健老师的课程 

制作自己的数据集（使用tfrecords）为什么采用这个格式？ TFRecords文件格式在图像识别中有很好的使用,其可以将二进制数据和标签数据(训练的类别标签)数据存储在同一个文件中,它可以在模型进行训练之前通过预处理步骤将图像转换为TFRecords格式,此格式最大的优点实践每幅输入图像和

                                             前言上月导师在组会上交我们用tensorflow写深度学习和卷积神经网络，并把其PPT的参考学习资料给了我们，这是codelabs上的教程：《TensorFlowanddeeplearning,withoutaPhD

目录1简介在本节中，我们将学习如何使用卷积神经网络，并使用更大的数据集，这有助于避免过度拟合的问题！2使用更大的数据集进行训练-猫和狗在之前的实验中，训练了一个马与人类数据的分类器。尽管在训练集上获得了很好的训练结果，但是当我们尝试用真实图像进行分类时，存在许多错

在下面的python代码中,为什么通过numpy进行乘法的时间远小于viatensorflow？importtensorflowastfimportnumpyasnpimporttimesize=10000x=tf.placeholder(tf.float32,shape=(size,size))y=tf.matmul(x,x)withtf.Session()assess:rand_array=np.rando

转自：http://www.terrylmay.com/2017/06/generate-one-hot-data/使用tensorflowapi生成one-hot标签数据在刚开始学习tensorflow的时候,会有一个最简单的手写字符识别的程序供新手开始学习,在tensorflow.example.tutorial.mnist中已经定义好了mnist的训练数据以及测试数据.并且

当我们在大型的数据集上面进行深度学习的训练时，往往需要大量的运行资源，而且还要花费大量时间才能完成训练。1.分布式TensorFlow的角色与原理在分布式的TensorFlow中的角色分配如下：PS：作为分布式训练的服务端，等待各个终端(supervisors)来连接。worker：在TensorFlow的代码注释中被

defconvolutional(input_data,filters_shape,trainable,name,downsample=False,activate=True,bn=True):#卷积层名称withtf.variable_scope(name):#如果需要下采样ifdownsample:pad_h,pad_w=(filters_shape[0]-2)//2+1,(fil

1.创建图在tensorflow中，一个程序默认是建立一个图的，除了系统自动建立图以外，我们还可以手动建立图，并做一些其他的操作。下面我们使用tf.Graph函数建立图，使用tf.get_default_graph函数来获取图，使用reset_default_graph对图进行重置。importtensorflowastfimportnumpyasnpc