jtoy 发起整理的 TensorFlow 资源,包含一些很棒的 TensorFlow 工程、库、项目等。
摘要: 一个精心挑选的有关 TensorFlow 的实践 、库和项目的列表。全网最全! TensorFlow 什么是 TensorFlow? TensorFlow 是一个开源软件库,用于使用数据流图进
在过去的几年里,在 GitHub 社区的高效参与下,TensorFlow 开发团队审查了 RFC,添加了许多新功能,实现了 TensorFlow 2.0 的大部分功能,并专注于易用性,这对 TensorFlow 来说是一个重要里程碑。 TensorFlow 是一项真正的社区工作,非常欢迎开发者提出建议和反馈。那么,如何提出建议和反馈,如何接收最新的资讯?下面是官方 GitHub 上给出的方法。
AI科技评论按:本文原作者Enachan。本文原载于作者的GitHub。译者投稿,雷锋网版权所有。 这个文档说明了如何在 Mac OS X 上安装 TensorFlow。 注意:从 1.2 版本开始,在 Mac OS X 上 TensorFlow 不再支持 GPU。 确定如何安装 TensorFlow 你可以选择一种方式安装 TensorFlow,支持下面的几种选择: virtualenv "本地" pip Docker 从源代码安装,更专业有单独的文档记录 我们建议使用 virtualenv 安装。vi
今年初,我们在 TensorFlow 开发者大会 (TensorFlow Dev Summit) 上发布了 TensorFlow 2.0 的 Alpha 版本。经过近 7 个月的努力,今天我们高兴的宣布,TensorFlow 2.0 正式版现已推出!
在使用 TensorFlow 进行开发和训练深度学习模型时,有时候可能会遇到 ImportError: cannot import name 'pywrap_tensorflow' 这个错误。这个错误通常是由于 TensorFlow 版本不兼容或没有正确安装所引起的。本文将介绍如何解决这个错误。
在使用TensorFlow进行深度学习任务时,你可能会在代码中遇到这样的错误消息:"No module named '_pywrap_tensorflow_internal'"。这个错误提示表明你遗漏了TensorFlow内部的一个重要模块,导致无法加载所需的功能和库。
Ubuntu 16.04, Python 2.7 安装 TensorFlow CPU ---- 安装 Virtualenv $ sudo apt-get install python-pip python-dev python-virtualenv # for Python 2.7 创建 Virtualenv 环境 $ virtualenv --system-site-packages ~/tensorflow # for Python 2.7 激活 Virtualenv $ source ~/tensor
编译:伯乐在线 - Yalye,英文:jtoy http://blog.jobbole.com/110558/ jtoy 发起整理的 TensorFlow 资源,包含一些很棒的 TensorFlow 工程、库、项目等。 什么是TensorFlow? TensorFlow 是一个采用数据流图(data flow graphs),用于数值计算的开源软件库。节点(Nodes)在图中表示数学操作,图中的线(edges)则表示在节点间相互联系的多维数据数组,即张量(tensor)。它灵活的架构让你可以在多种平台上展开
这个文档说明了如何在 Mac OS X 上安装 TensorFlow。(从 1.2 版本开始,在 Mac OS X 上 TensorFlow 不再支持 GPU。) 确定如何安装 TensorFlow 你可以选择一种方式安装 TensorFlow,支持下面的几种选择: virtualenv "本地" pip Docker 从源代码安装,更专业有单独的文档记录 我们建议使用 virtualenv 安装。virtualenv 是一个和其它 Python 项目开发隔离的虚拟 Python 环境,在同一台机器上不
随着深度学习研究热潮的持续发酵,各种开源深度学习框架层出不穷,其中包括:Caffe、CNTK、MXNet、Neon、TensorFlow、Theano 和 Torch (著名开源深度学习框架 Keras 相当于是 TensorFlow 和 Theano 的简化接口,这里就不并列了)。在这些深度学习框架中,我个人是支持 TensorFlow 的。以前我的观点不是这样,当时的我觉得 TensorFlow 没有什么厉害的。TensorFlow 刚出来的时候,我还和 Mentor 思远大大一顿吐槽。不过我最近转变观
这是一本简明的 TensorFlow 2.0 入门指导手册,基于 Keras 和 Eager Execution(即时运行)模式,力图让具备一定机器学习及 Python 基础的开发者们快速上手 TensorFlow 2.0。
已解决ModuleNotFoundError: No module named ‘tensorflow‘
ImportError: cannot import name ‘build_info’
https://tensorflow.google.cn/install/docker#gpu_support (docker gpu support)
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TensorFlow简介 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为张量从流图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可被用于语音识别或图像识别等多项机器深度学习领域,对2011年开发的深度学习基础架构DistBelief进行了各方面的改进,它可在
引言: Tensorflow大名鼎鼎,这里不再赘述其为何物。这里讲描述在安装python包的时候碰到的“No matching distribution found for tensorflow”,其原因以及如何解决。
在安装tensorflow完成后,import tensorflow as tf出现问题,问题如下:
但在开始之前,先来看看一个最简单的使用 TensorFlow Python API 的示例代码,这样你就会对我们接下来要做的事情有所了解。
TensorFlow是一款由Google构建的用于训练神经网络的开源机器学习软件。TensorFlow的神经网络以有状态数据流图的形式表示。图中的每个节点表示神经网络在多维阵列上执行的操作。这些多维数组通常称为“张量”,因此称为TensorFlow。
由于令人难以置信的多样化社区,TensorFlow 已经发展成为世界上最受欢迎和广泛采用的 ML 平台之一。这个社区包括:
本文介绍了如何在 Ubuntu 14.04 下安装 TensorFlow,包括使用 Anaconda、使用 pip 以及在 Mac 系统中安装的方法。通过这些方法,你可以创建一个具有 TensorFlow 的环境并快速运行一个手写数字识别的示例。
选自GitHub 机器之心编译 参与:路雪 这套资源可以通过示例让你轻松学习 TensorFlow。至于可读性,它可以作为包括笔记本和注释的源代码教程,适合想寻找清晰准确的 TensorFlow 示例的初学者。除了传统的「原始」TensorFlow 实现之外,你还可以找到最新的 TensorFlow API 实践(如层、估计器、数据集等)。 链接:https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples 最近一次更新(2017.08.27):本教程推荐使用 T
协议:CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 不要担心自己的形象,只关心如何实现目标。——《原则》,生活原则 2.3.c 在线阅读 ApacheCN 面试求职交流群 724187166 ApacheCN 学习资源 目录 TensorFlow 1.x 深度学习秘籍 零、前言 一、TensorFlow 简介 二、回归 三、神经网络:感知器 四、卷积神经网络 五、高级卷积神经网络 六、循环神经网络 七、无监督学习 八、自编码器 九、强化学习 十、移动计算 十一、生成模型和 CapsNet
谷歌机器智能团队负责分布式系统和并行计算的 Martin Wicke 今天在官博发布文章,介绍了名为 “TF2.0 晚间版”的版本,实际上是一个TensorFlow 2.0的开发者测试版。
本文介绍了TensorFlow R1.2版本的安装、使用、发展、教程和资源等方面的内容。
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。
作为最流行的深度学习框架,TensorFlow 已经成长为全球使用最广泛的机器学习平台。目前,TensorFlow 的开发者社区包括研究者、开发者和企业等。
整理 | 费棋 天体物理学家使用 TensorFlow 分析开普勒任务中的大量数据,以发现新的行星; 医学研究人员利用 TensorFlow 机器学习技术来评估一个人心脏病发作和中风的几率; 科学家在非洲用 TensorFlow 检测木薯植物疾病,从而提高产量并帮助更好地满足非洲大陆的粮食需求; …… 这是 TensorFlow 团队对过去一年来的总结,他们在诸多领域取得了进步。 北京时间 3 月 31 日凌晨,第二届 TensorFlow 开发者峰会开幕, TensorFlow 团队发布了多款新产品,
本文由TensorFlow的产品经理Sandeep Gupta代表TensorFlow团队发布。 原文:https://medium.com/tensorflow/highlights-from-tensorflow-developer-summit-2018-cd86615714b2 当地时间3月30日,在加州山景城的计算机历史博物馆举办了第二届TensorFlow开发者峰会。该活动汇集了500多名用户,成千上万的人在世界各地的TensorFlow活动中收听实况直播。这一天充满了新产品的发布,以及来自Te
《TensorFlow从0到1》写到现在,TensorFlow的版本也从当时的1.1.0迭代到了8月初发布的1.3.0。可以预见在未来很长一段时间里,它仍会持续快速的迭代更新。 除了考虑与最新版Ten
前言: 对于深度学习来说,各种框架torch,caffe,keras,mxnet,tensorflow,pandapanda环境要求各一,如果我们在一台服务器上部署了较多的这样的框架,那么各种莫名的冲突 会一直伴随着你,吃过很多次亏之后,慢慢的接触了Anaconda,真的是很爽的一个功能,来管理环境配置。我们进行tensorflow安装的时候,还是使用Anaconda,鉴于国内墙太高 ,我们使用了Tsinghua的镜像文件,清华大学的Anaconda介绍地址见:https://mirror.tun
AI 科技评论按:3 月 7 日凌晨,谷歌 TensorFlow 开发者峰会(TensorFlow Dev Summit 2019)在美国加州举行。自今年 1 月份谷歌放出 TensorFlow 2.0 开发者预览版,开发者们如今终于迎来了万众期待的 TensorFlow 2.0 Alpha 版的正式发布。也许是为了呼应谷歌此前将 TensorFlow 2.0 称作重要的「里程碑」,TensorFlow 的 Logo 也从过去的三维积木状变成了扁平化风格的「T」和「F」字母拼接。
项目github地址:bitcarmanlee easy-algorithm-interview-and-practice 欢迎大家star,留言,一起学习进步
2018 年 11 月,TensorFlow 迎来了它的 3 岁生日,我们回顾了几年来它增加的功能,进而对另一个重要里程碑 TensorFlow 2.0 感到兴奋 !
【新智元导读】11月10日,是谷歌大脑团队开源TensorFlow一周年的纪念日。在过去的一年中,TensorFlow发展迅速,已经成为Github上最受欢迎的机器学习项目。本文盘点了新智元在过去一年对TensorFlow所做的重要报道,带你回顾TensorFlow一年成绩。 (文/Zak Stone)Google 大脑团队开源 TensorFlow 的一年,是发生了许多大事件、非常重要的一年。 TensorFlow 的开源旨在促进机器学习研究、让每个人都能更好地利用技术。这一年来,有超过480人直接为Te
本文介绍在Anaconda环境中,下载并配置Python中机器学习、深度学习常用的新版tensorflow库的方法。
选自RStudio 作者:Tareef Kawaf 机器之心编译 参与:路雪、李泽南 日前,RStudio 博客发文称其已开发出适合 R 语言用户的 TensorFlow 接口,R 语言的用户也可以方便地使用 TensorFlow 了。博客还介绍了接口中的包和工具、学习资源等。以下,机器之心对本文进行了编译介绍。 链接:https://tensorflow.rstudio.com/ 在过去一年中,RStudio 的开发者们一直在努力为 R 语言构建 TensorFlow 的接口。几天前,开发小组终于宣布大部
tensorflow-gpu 的镜像当然运行在 GPU 的母机上了,但是如果容器被调度到没有 GPU 的母机上呢?
TensorFlow是一款由Google构建的用于训练神经网络的开源机器学习软件。TensorFlow的神经网络以有状态数据流图的形式表示。图中的每个节点表示神经网络在多维阵列上执行的操作。这些多维数组通常称为“张量”,因此称为TensorFlow。TensorFlow架构允许在台式机,服务器或移动设备中的多个CPU或GPU上进行部署。还有与Nvidia的并行计算平台CUDA集成的扩展。这使得在GPU上部署的用户可以直接访问并行计算任务所需的虚拟指令集和GPU的其他元素。
从现在开始我们就正式进入TensorFlow2.0的学习了,在这一系列文章里我们将重点介绍TensorFlow的基础知识和使用方法,为后面我们使用TensorFlow去解决一些实际的问题做好准备。2019年3月的TensorFlow开发者峰会上,TensorFlow2.0 Alpha版正式发布,2.0版相比之前的1.x(1.x泛指从1.0到1.13的各个TensorFlow版本)版做了很大的改进,在确保灵活性和性能的前提下易用性得到了很大的提升,对于初次接触TensorFlow的读者来说,建议直接从2.0版开始使用。
笔记内容:Ubuntu上安装TensorFlow(python2.7版) 笔记日期:2018-01-31
如果在系统中安装使用GPU运行的TensorFlow,需要确保下面介绍的NVIDIA软件已经安装到系统中。
一个类,初始化器,它生成具有常量值的张量。由新张量的期望shape后面的参数value指定。参数value可以是常量值,也可以是类型为dtype的值列表。如果value是一个列表,那么列表的长度必须小于或等于由张量的期望形状所暗示的元素的数量。如果值中的元素总数小于张量形状所需的元素数,则值中的最后一个元素将用于填充剩余的元素。如果值中元素的总数大于张量形状所需元素的总数,初始化器将产生一个ValueError。
今天遇到一个奇怪的现象,使用tensorflow-gpu的时候,出现内存超额~~如果我训练什么大型数据也就算了,关键我就写了一个y=W*x…显示如下图所示:
最近尝试在m1的mac上安装tensorflow,网上的教程比较多,但是不管怎么折腾都会出现各种问题。安装github上apple分支的TensorFlow不管怎么折腾都提示下面的错误:
在训练并保存模型时遇到的错误,解决方法是在ckpt目录前面加个点就可以解决,如下图:
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