今天来说一下机器学习库 TensorFlow 的在 Ubuntu14.04 64位下的安装。 更新 这里我会列出对本文的更新。 2017 年 10 月 13 日： 优化排版，与其他博文保持统一。...TensorFlow 起初是 Google Brain 小组为 Google 的研究和产品开发的一套工具，例如我们熟知的语音识别，Gmail，Google Photos 和 Google 搜索，随后于2015...安装步骤鸟瞰 这里仅介绍在 Ubuntu14.04 64 位下的使用 Anaconda 的安装方式，其他安装方式请参见官方文档。...此时你已经在 tensorflow 环境中安装了 tensorflow 。...测试安装是否成功 首先激活 tensorflow 环境，然后进入 python，最后导入 tensorflow 库。如果导入成功则表明安装成功。 ? 这里使用了官方文档中的示例 e.
错误原因： tensorflow版本的问题： tensorflow1.0及以后api定义：(数字在后，tensors在前) tf.stack(tensors, axis=axis) For example...shape [2, 3] tf.shape(tf.concat([t3, t4], 0)) ==> [4, 3] tf.shape(tf.concat([t3, t4], 1)) ==> [2, 6] tensorflow
TensorFlow 不容易 debug 例如当得到一个错误的结果时，NaN 或异常，它不会告诉你问题的来源， 当有很多操作时，调试起来会很棘手， 虽然有一个专门的调试器，但并不易使用。 ?...中，例如： tf.layers → tf.keras.layers tf.train → tf.keras.optimizers tf.losses → tf.keras.losses ---- 1....二者一起使用的方法有： 下面这个程序以 eager 模式运行，但在with块中，它以 graph 运行： ?...， tf.contrib 的各种项目也已经被合并到 Keras 等核心 API 中，或者移动到单独的项目中，还有一些将被删除。 TensorFlow 2.0 会更好地组织 API，使编码更简洁。...2.0 的代码简洁易懂了很多，更容易上手实践，性能提高，有 Keras，Data API，TF Hub，Google 的 TPU 等等资源，还有公开设计审核流程，相信 TensorFlow 2.0
解决TensorFlow中的UnknownError：未知的内部错误 摘要 大家好，我是默语，擅长全栈开发、运维和人工智能技术。...希望通过这篇文章，帮助大家更好地处理TensorFlow中的未知错误。 引言 在使用TensorFlow进行深度学习模型训练时，UnknownError是一个令人头痛的问题。...由于其名称中的“未知”性质，这个错误往往难以追踪和解决。然而，通过理解其可能的来源和常见的解决方法，我们可以更有效地应对这一问题。 正文内容 1. 什么是UnknownError：未知的内部错误？...2.2 TensorFlow版本兼容性 不同版本的TensorFlow与硬件或操作系统之间可能存在兼容性问题。 2.3 内存管理问题 训练过程中内存泄漏或内存不足可能导致未知错误。...TensorFlow兼容 未来展望 在未来的工作中，我们可以继续探索更多的深度学习技术，进一步提升模型的性能和稳定性。
01 开篇 Introduction Tensorflow in R 系列，将分享如何使用R语言在Tensorflow/Keras 框架中训练深度学习模型。...安装 R 和 R studio 此次省略300字，建议使用云计算平台如Kaggle Kernel/Google Codelab/Google Cloud 等 安装 keras package ?...查看 tensorflow 版本 ?...训练时间大概为15分钟 tensorflow神经网络模型的准确度是97% ? ? 09 总结 summary 使用tensorflow 神经网络模型将准确率提高到97%。...可以得到如此高的准确率，主要是图片比较简单。只有0-9的标准数字。对于更加困难的问题。比如在自动驾驶中需要精准的物体识别等问题。将需要更加复杂的神经网络模型。
很多时候我们需要注意导出的错误信息，这里我们看到首先第一个错误就是我们选择波段的时候并没有按照指定的波段名称来进行，同时，我们不能直接导出影像集合，所以这里在导出的过程中又出现了将影像集合导出的低级错误...错误代码分析： var data=ee.ImageCollection("LANDSAT/LC08/C02/T1_L2") .select('Band 1 (ultra blue, coastal...，而不是其他的。...Defaults to "myExportImageTask". folder (String, optional): The Google Drive Folder that the export will...我们来看争取的代码： //替换掉我们原来的波段描述，这里我们使用波段争取的波段名称 var data = ee.ImageCollection("LANDSAT/LC08/C02/T1_L2")
错误一： ..../mongod 的时候缺少 libcurl.so 库 执行下面语句 apt-get install libcurl4-openssl-dev 错误二： ....file: No such file or directory 解决方法： apt-get install snmpd snmp snmp-mibs-downloader 原因缺少 snmpd 相关的东西
解决TensorFlow中的Op type not registered 'XYZ' in binary running on错误 摘要 大家好，我是默语，擅长全栈开发、运维和人工智能技术。...在这篇博客中，我将带领大家解决在TensorFlow中常见的错误——Op type not registered 'XYZ' in binary running on。...这个错误通常发生在模型运行过程中，是由于TensorFlow版本不匹配或操作未注册引起的。关键词：TensorFlow、Op type not registered、版本不匹配、错误解决、人工智能。...引言 在深度学习模型的开发和部署过程中，TensorFlow的版本不一致可能会导致各种错误。...小结 在这篇文章中，我们详细探讨了TensorFlow中的Op type not registered 'XYZ' in binary running on错误的成因，并提供了多种解决方案，包括确保版本一致
的用户有所减少，所以，相信在选择Spring Cloud的用户群体中，应该有不少用户会选择Consul来做服务注册与发现。...本文就来说一下，当我们使用Spring Cloud最新的Finchley版 + Consul 1.2.x时候最严重的一个坑：多实例注册的问题。...问题解读 问题：该问题可能在开发阶段不一定会发现，但是在线上部署多实例的时候，将会发现Consul中只有一个实例。...主要是由于Consul对实例唯一性的判断标准也有改变，在老版本的Consul中，对于实例名相同，但是服务地址不同，依然会认为是不同的实例。...在Consul 1.2.x中，服务实例名成为了集群中的唯一标识，所以，也就导致了上述问题。 解决方法 既然知道了原因，那么我们要解决它就可以有的放矢了。
因此如果按照官方的默认指导页面安装了Tensorflow 2.x，就面临很多已有网络模型大量的编译错误需要修改。...这样，在以后的移植过程中，可以减少很多不兼容的问题。...Tensorflow官方给出了经过测试的配置(https://tensorflow.google.cn/install/source#linux)，如下图： 用户可以按照这些配置逐一安装，这里介绍下我在...Ubuntu 18.04系统上安装Tensorflow的过程。...推荐的安装过程如下：https://tensorflow.google.cn/install/pip，不过我更推荐使用Anaconda的方式安装Tensorflow，它支持一个主机上同时安装不同版本的Tensorflow
云安装选项 TensorFlow 有多种基于云的安装选项： Google Cloud TPU。...针对研究人员，Google 在云 TPU 实例上提供了 TensorFlow 的一个 Alpha 版本，名为 TensorFlow Research Cloud。 Google Cloud。...Google 提供了一些自定义 TensorFlow 机器实例，它们能访问特定区域的 1、4 或 8 个 NVIDIA GPU 设备。 IBM Cloud 数据科学和数据管理。...Cloud 实例上运行。...可以使用 Azure Container Service 在 Docker 实例上或在 Ubuntu 服务器上设置 TensorFlow。
云Web服务的提供商很少，较为知名的是Amazon Web Services（AWS），Google Cloud和Microsoft Azure。 架构设置 到目前为止，您应该熟悉上一节中提到的组件。...生产设置 云平台：选择好云服务后，要从标准Ubuntu映像（最好是最新的LTS版本）中设置一种机器或实例，而CPU的选择实际上取决于深度学习模型和用例。...： https://cloud.google.com/compute/docs/images/create-delete-deprecate-private-images Azure： https://...其他设置（附加组件） 除了通用设置外，还有其他一些事项需要注意，以确保我们搭建的环境能够在长时间内自我维护。 自动缩放：这是云服务中的一项功能，它可以根据收到的请求数量来帮助扩展应用程序中的实例。...应用程序更新：更新应用程序中的深度学习模型或其他功能都是需要时间的，但是如何能在不影响生产环境运行的前提下，更新所有实例，这是个问题。
完善的功能和大量的支持文档（众多 TensorFlow 支持者提到的）是目前 TensorFlow 的强项，存在于 GitHub 中的大量实现更是不容忽视，可视化工具 TensorBoard 则为开发者提供了直观的引导...创建一个 GCE 实例 ? 首先，创建防火墙规则，将 Jupyter（8888）和 Tensorboard（6006）添加到白名单中。...然后创建一个 GCE 实例，对于该案例： 使用的系统为 Ubuntu 16.04 LTS 分配 50GB 的启动盘 至少需要一个 K80 GPU 将 jupyter 和 tensorboard添加到你创建的防火墙规则中...下一步需要将 SSH 添加到你创建的计算节点中，然后使用脚本安装 CUDA（https://cloud.google.com/compute/docs/gpus/add-gpus）： #!...原文链接：https://medium.com/google-cloud/jupyter-tensorflow-nvidia-gpu-docker-google-compute-engine-4a146f085f17
ML Engine是Google Cloud的TensorFlow托管平台，它简化了训练和提供机器学习模型的过程。要使用它，请为刚刚创建的项目启用必要的API。...请注意，本教程中的所有命令都假设你正在运行Ubuntu。...对于本教程中的许多命令，我们将使用Google Cloud gcloud CLI，并和Cloud Storage gsutil CLI一起与我们的GCS存储桶交互。...如果你没有安装它们，你可以在访问下方链接安装 gcloud：https://cloud.google.com/sdk/docs/quickstart-debian-ubuntu gsutil：https...{ alpha: 0.75, gamma: 2.0 } } 损失函数计算数据集中每个实例的损失，然后重新计算权重，将更多的相对权重分配给难分类的实例。
译者 | 王强 策划 | Tina Google Cloud 宣布了一项对其云存储服务的重大更新，引入了分层命名空间（HNS）。...此外，Google Cloud 首席布道师 Richard Seroter 在推特上写道： ……创建更具功能性的对象“树”。这可以改善你与“文件夹”的交互方式，提高性能等等。...右图：具有分层命名空间的存储桶，组织成树状结构（来源：Google Cloud 博客文章） HNS 的引入对于需要高性能和可管理性的场景特别有益，如大数据分析、内容管理系统和大规模应用程序部署。...Google Cloud 提供了全面的文档和工具来促进这一转变。用户可以通过 Google Cloud Console、命令行界面或 API 启用 HNS，从而灵活地管理存储资源。...ROI Training 的 Google 云学习总监 Patrick Haggerty 在 LinkedIn 帖子中列出了 Google Cloud Storage 中 HNS 功能的优缺点： 优点：
Google立刻动手反制，没几天就给出新版的TensorFlow测试数据，在性能上开始压制Caffe2。...我们先来对比一下双方的测试结果：除了VGG16模型测试中的8核数据，其余结果上TensorFlow均处于优势。...以下是Google给出的最新测试 概览 为了给TensorFlow社区提供一个很好的参照点，我们在多个平台上用一系列图像样本做了相关测试。...该测试是在谷歌计算引擎（Google Compute Engine）、亚马逊弹性计算云（Amazon Elastic Compute Cloud，下为EC2）和英伟达软件堆栈（NVIDIA®DGX-1™...训练合成数据的结果 训练实际数据的结果 谷歌计算引擎(Google Compute Engine)(NVIDIA®Tesla®K80)详细信息 环境 实例类型: n1-standard-32-
(Error code: 3) 这个错误就是我们没有进行reduce统计而直接镶嵌的结果，就会出现无法下载的问题，所以最后在下载前先进行波段平均值或者最大值最小值的运算，然后把运算后的影像传入到 Export.image.toDrive...(）中的image中即可。...类似于添加一种这样的代码： var ndvi = s2_nocloud.map(s2_ndvi).select("NDVI").reduce(ee.Reducer.mean()); 最后就可以成功运行了
注意：要想使用Cloud Storage，需要启用结算功能。 2.2.1 创建存储分区 存储分区用于保存您要在 Cloud Storage中存储的对象（任何类型的文件）。...Google Cloud。...Google也有提供如何在TPU上运行该代码的教程:Training AmoebaNet-D on Cloud TPU 3.1 在Colab上运行结果 为检验代码是否可以正常运行，采用的是Google提供的伪造的...3.2 在Google Cloud上运行结果 3.2.1 配置环境 按照如上操作配置好VM,TPU和STORAGE BUCKET后，还需要命令行中配置如下信息： TPU_NAME 我的TPU信息如下：...最后保存的信息大致如下 [image.png] 3.2.2 代码结构 下面先介绍一下代码的结构，我们所使用的AmoebaNet的代码是在tensorflow库下的一个tpu子库中，即： tpu |__benchmarks
/amis/ GCP Deep Learning VM Images：https://cloud.google.com/deep-learning-vm Google Colaboratory 也许谷歌是最好的选择之一...在 Google Colab 中改变运行时来使用 GPU 只需要几秒，如下图所示： ?...GCP Deep Learning VM Images GCP（Google Cloud Platform）提供了一整套云计算服务，包括运行深度学习模型和工作负载的基础设施。...Google Cloud Deep Learning VM Images 可以让开发人员在谷歌计算引擎（Google Compute Engine）上实例化包含流行深度学习和机器学习框架的 VM 图像。...我们的 Linux 发行版是 Ubuntu 18.10。你可以根据自己的喜好自由选择操作系统。
而上述测试则在谷歌计算引擎（Google Compute Engine）、亚马逊弹性计算云（Amazon Elastic Compute Cloud /Amazon EC2）以及 NVIDIA DGX-...英伟达 DGX-1 训练的细节 (NVIDIA Tesla P100) 环境 实例类型：NVIDIA DGX-1 GPU：8x NVIDIA Tesla P100 操作系统：Ubuntu 16.04 LTS...谷歌计算引擎训练的细节（NVIDIA Tesla K80） 环境 实例类型：n1-standard-32-k80x8 GPU：8x NVIDIA® Tesla® K80 操作系统：Ubuntu 16.04...亚马逊 EC2 训练的细节（NVIDIA Tesla K80） 环境 实例类型：p2.8xlarge GPU：8x NVIDIA Tesla K80 操作系统：Ubuntu 16.04 LTS CUDA...亚马逊 EC2 分布式训练（NVIDIA Tesla K80）的细节 环境 实例类型：p2.8xlarge GPU：8x NVIDIA Tesla K80 操作系统：Ubuntu 16.04 LTS CUDA
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