在使用TensorFlow进行深度学习任务时，有时会遇到类似于"AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'reset_default_graph'"的错误信息。这个错误通常是由于代码中尝试调用已经被删除的TensorFlow方法或属性而导致的。本文将介绍如何解决这个错误。
AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'get_default_graph'
本文介绍了在Tensorflow中使用protobuf时遇到的报错问题，通过升级protobuf库版本以及使用默认的pool来解决这个问题。同时，文章也介绍了一些可能的原因和解决方法。
A class for running TensorFlow operations.
一个运行TensorFlow操作的类。会话对象封装了执行操作对象和计算张量对象的环境。
推荐使用示范1的方式定义计算图，不用每次都 tf.reset_default_graph()。
本文由腾讯云+社区自动同步，原文地址 https://stackoverflow.club/use-multiple-graphs-in-tensorflow/
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。
每次都必须要指定一个graph作为as_default，并只能在该graph中进行一切操作。
TensorFlow–TensorBoard可视化 利用TensorBoard可视化TensorFlow运行状态 TensorBoard是TensorFlow的可视化工具 通过Tensor Flow程序运行过程中输出的日志文件可视化TensorFlow程序的运行状态 TensorBoard和TensorFlow程序跑在不同的进程中 产生日志文件 tf.reset_default_graph():清除default graph和不断增加的节点 # 作者：北山啦 # 地址：https://beishan
该文章讲述了TensorFlow中GraphDef和SavedModel两个主要文件格式的导出、使用和保存的过程。其中，GraphDef文件格式用于在TensorFlow中导出的图，SavedModel文件格式用于在TensorFlow中保存的模型。通过这些文件格式，可以方便地将TensorFlow模型从一个环境迁移到另一个环境，或在TensorFlow集群中部署。
根据提供的文章内容，进行摘要总结。
前言 前段时间因为课题需要使用了一段时间TensorFlow，感觉这种框架很有意思，除了可以搭建复杂的神经网络，也可以优化其他自己需要的计算模型，所以一直想自己学习一下写一个类似的图计算框架。前几天组会开完决定着手实现一个模仿TensorFlow接口的简陋版本图计算框架以学习计算图程序的编写以及前向传播和反向传播的实现。目前实现了前向传播和反向传播以及梯度下降优化器，并写了个优化线性模型的例子。 代码放在了GitHub上，取名SimpleFlow, 仓库链接: https://github.com/P
定义变量，初始化,一般初始化随机值，或者常值 weights = tf.Variable(tf.random_normal([784, 200],stddev=0.35), name='weights') from tensorflow.python.framework import ops ops.reset_default_graph() biases = tf.Variable(tf.zeros([200]), name='biases') init
从前面的Tensorflow环境搭建到目标检测模型迁移学习，已经完成了一个简答的扑克牌检测器，不管是从图片还是视频都能从画面中识别出有扑克的目标，并标识出扑克点数。但是，我想在想让他放在浏览器上可能实际使用，那么要如何让Tensorflow模型转换成web格式的呢？接下来将从实践的角度详细介绍一下部署方法！
variable_scope 使用tf.variable_scope定义的命名空间，只要空间名称不同，定义的变量互不干挠，即使函数name参数相同 如果是在相同命名空间下， 如果是不可重用的(reuse=False),tf. get_variable函数会查找在当前命名空间下是否存在由tf.get_variable定义的同名变量（而不是tf.Variable定义的），如果不存在，则新建对象，否则会报错 如果是可重用的(reuse=True)，如果存在，则会返回之前的对象，否则报错， tf. V
spinningup给新手提供了几个重要算法的实现，具有很好的参考价值。除了SAC外，其他on policy算法都使用MPI进行并行化，唯独SAC没有并行实现。所以，我们使用Ray来完成SAC的并行实现。
沿着坐标轴给出的维数减少input_张量。除非keepdims为真，否则对于轴上的每一项，张量的秩都会减少1。如果keepdims为真，则使用长度1保留缩减后的维度。如果轴为空，则所有维数都被缩减，并返回一个只有一个元素的张量。
本文介绍了TensorFlow中的各种数据类型以及它们在TensorFlow中的使用方式，包括Tensor、TensorFlow、Keras等。同时，文章还介绍了TensorFlow中的各种API，包括Eager Execution、Graph Execution、Session等，并给出了相应的示例。此外，文章还介绍了TensorFlow中的图（Graph）和会话（Session）的概念，以及如何在TensorFlow中使用Keras构建深度学习模型。
【导读】TensorFlow 1.0并不友好的静态图开发体验使得众多开发者望而却步，而TensorFlow 2.0解决了这个问题。不仅仅是默认开启动态图模式，还引入了大量提升编程体验的新特性。本文通过官方2.0的风格指南来介绍新版本的开发体验。
http://blog.csdn.net/u011239443/article/details/79066094 TensorFlow是谷歌开源的深度学习库。不多介绍，相信准备学习TensorFl
TensorFlow 是一款用于数值计算的强大的开源软件库，特别适用于大规模机器学习的微调。 它的基本原理很简单：首先在 Python 中定义要执行的计算图（例如图 9-1），然后 TensorFlow 使用该图，并使用优化的 C++ 代码高效运行该图。
Mask R-CNN是何凯明大神在2017年整出来的新网络模型，在原有的R-CNN基础上实现了区域ROI的像素级别分割。关于Mask R-CNN模型本身的介绍与解释网络上面已经是铺天盖地了，论文也是到处可以看到。这里主要想介绍一下在tensorflow中如何使用预训练的Mask R-CNN模型实现对象检测与像素级别的分割。tensorflow框架有个扩展模块叫做models里面包含了很多预训练的网络模型，提供给tensorflow开发者直接使用或者迁移学习使用，首先需要下载Mask R-CNN网络模型，这个在tensorflow的models的github上面有详细的解释与model zoo的页面介绍， tensorflow models的github主页地址如下： https://github.com/tensorflow/models
非监督学习 非监督学习的特点:只有特征值没有目标值。 当没有目标值时，只能把相似的特征归为一个类别。 这种分析方法叫做聚类。 聚类的过程： 如果知道可以划分为多少个类别： 这里以划分x个类别为例： 1、随即在数据中抽取x个样本，当做x个类别的中心点 2、计算其他点分别到这三个点的距离(欧氏距离),距离那个中心点近就划分为那个类别 3、计算每个类别的平均值，这个这个值于中心点相同，结束聚类。 如果不相同，以计算出的平均值为中心点，再次重复2,3步。 如果不知道需要划分为几类，就需要当做超参数处理。 模块： s
本文介绍了如何利用TensorFlow进行图像分类，并通过一个简化版本的Inception模型来获取其基本概念。首先，文章介绍了TensorFlow的背景信息，然后详细说明了如何使用TensorFlow构建可训练的CNN模型。接着，文章通过一个简化版本的Inception模型来说明如何提取卷积神经网络的输出，并将其转换为实际分类结果。最后，文章介绍了一些常见的图像分类任务，并给出了一些建议，以帮助读者更好地理解图像分类任务。
第9章 启动并运行TensorFlow 来源：ApacheCN《Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》翻译项目 译者：@akonwang @WilsonQu 校对：@Lis
hw = tf.constant("Hello World! Mtianyan love TensorFlow!")
Tensorflow官方提供的Tensorboard可以可视化神经网络结构图，但是说实话，我几乎从来不用。主要是因为Tensorboard中查看到的图结构太混乱了，包含了网络中所有的计算节点（读取数据节点、网络节点、loss计算节点等等）。更可怕的是，如果一个计算节点是由多个基础计算（如加减乘除等）构成，那么在Tensorboard中会将基础计算节点显示而不是作为一个整体显示（典型的如Squeeze计算节点）。最近为了排查网络结构BUG花费一周时间，因此，狠下心来决定自己写一个工具，将Tensorflow中的图以最简单的方式显示最关键的网络结构。
对于我们的大脑来说，视觉识别似乎是一件特别简单的事。人类不费吹灰之力就可以分辨狮子和美洲虎、看懂路标或识别人脸。但对计算机而言，这些实际上是很难处理的问题：这些问题只是看起来简单，因为大脑非常擅长理解图像。
这节是关于tensorflow的Freezing，字面意思是冷冻，可理解为整合合并；整合什么呢，就是将模型文件和权重文件整合合并为一个文件，主要用途是便于发布。
前一篇我们分析了MirroredStrategy 的基本架构和如何更新变量，本文我们来看看 MirroredStrategy 如何运行。具体希望了解的是，MirroredStrategy 通过什么方式在远端设备节点上运行训练方法（如何分发计算），MirroredStrategy 和我们之前分析的 TF 运行时怎么联系起来？和 master，worker 这些概念怎么联系起来？
在具体介绍 TensorFlow 分布式的各种 Strategy 之前，我们首先需要看看分布式的基础：分布式环境。只有把基础打扎实了，才能在以后的分析工作之中最大程度的扫清障碍，事半功倍。本文梳理下 Master 的静态逻辑。
本文主要的介绍内容是TensorFlow的Graph和Session两个概念，即运算图和会话。
本文转载自：David 9的博客 — 不怕"过拟合" 我们都知道tensorflow训练一般分两步走：第一步构建流图graph，第二步让流图真正“流”起来（即进行流图训练）。 tensorboard会对这两步都进行跟踪，启动这种跟踪你必须先初始化一个tensorflow的log文件writer对象： writer = tf.train.SummaryWriter(logs_path, graph=tf.get_default_graph()) 然后启动tensorboard服务： [root@c031
在本章中，我们将讨论循环神经网络（RNN）如何在保持顺序顺序重要的领域中用于深度学习。 我们的注意力将主要集中在文本分析和自然语言处理（NLP）上，但我们还将看到用于预测比特币价值的序列示例。
在使用TensorFlow构建模型时，为了能够使用GPU的Device，你可能会用到下面的这样的写法。
这是第一次进行深度学习模型的 web 应用部署，在整个过程中，进一步折射出以前知识面之窄，在不断的入坑、解坑中实现一版。
前文中，Master 在流程之中先后调用了 gRPC 给远端 worker 发送命令，即，GrpcRemoteWorker 类中的每一个函数都通过调用 IssueRequest() 发起一个异步的 gRPC 调用。GrpcRemoteWorker 一共发了两个请求：RegisterGraphAsync，RunGraphAsync，我们看看 GrpcWorkerService 如何处理。
网上关于tensorflow模型文件ckpt格式转pb文件的帖子很多，本人几乎尝试了所有方法，最后终于成功了，现总结如下。方法无外乎下面两种：
必须在模型的其他操作运行之前先明确地完成变量初始化，最简单的方法是添加一个给所有变量初始化的操作，并在模型使用前首先运行该操作
它允许您使用一组TensorFlow操作并注释构造，以便toco知道如何将其转换为tflite。这在张量流图中嵌入了一个伪函数。这允许在较低级别的TensorFlow实现中嵌入高级API使用信息，以便以后可以替换其他实现。本质上，这个伪op中的任何“输入”都被输入到一个标识中，并且属性被添加到该输入中，然后由构成伪op的组成ops使用。
上图的代码存在问题，目前不知道怎么修改。若是有朋友有修改方案，请在下方留言，谢谢！
TensorFlow 是一个开源的、基于 Python 的机器学习框架，它由 Google 开发，提供了 Python，C/C++、Java、Go、R 等多种编程语言的接口，并在图形分类、音频处理、推荐系统和自然语言处理等场景下有着丰富的应用，是目前最热门的机器学习框架。
在本篇文章中，我们将会介绍TensorFlow的安装，TensorFlow是Google公司在2015年11月9日开源的一个深度学习框架。
在上篇博文中，我们探索了TensorFlow模型参数保存与加载实现方法采用的是保存ckpt的方式。这篇博文我们会使用保存为pd格式文件来实现。 首先，我会在上篇博文基础上，实现由ckpt文件如何转换为pb文件，再去探索如何在训练时直接保存pb文件，最后是如何利用pb文件复现网络与参数完成应用预测功能。
本文翻译自Avoiding headaches with tf.metrics，原作者保留版权。
TensorFlow 1.x is primarily a framework for working with static computational graphs. Nodes in the computational graph are Tensors which will hold n-dimensional arrays when the graph is run; edges in the graph represent functions that will operate on Tensors when the graph is run to actually perform useful computation.
在Tensorflow框架训练完成后，部署模型时希望对模型进行压缩。一种方案是前面文字介绍的方法《【Ubuntu】Tensorflow对训练后的模型做8位（uint8）量化转换》。另一种方法是半浮点量化，今天我们主要介绍如何通过修改Tensorflow的pb文件中的计算节点和常量（const），将float32数据类型的模型大小压缩减半为float16数据类型的模型。
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