安装Tensoflow1.0 Linux/ubuntu: python2.7: pip install https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-1.0.1-cp27-none-linux_x86_64.whl python3.5: pip3 install https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-1.0.1-cp35-cp35m-linu
想要获取某个目录下以sess_开头的所有文件 , 如果是linux下可以直接sess* , go标准库中也有同样的函数可以实现
近期公司网站全面版本升级,使用thinkphp5.1版本为基础,进行了二次开发,在全面更新后,网站链接暴涨增值98万,运行一周未出现什么问题,但是在下一周,忽然程序出现大面积404页面,查看日志及错误信息,发现是linux服务器tmp目录爆满,导致mysql无法写入,程序崩盘。
操作系统存在最大路径长度的限制。windows系统,文件名最长256个字符,可以输入超过最大路径长度的目录,这样系统就会将后面的路径丢弃,导致扩展名被中途截断
今天终于有时间一探滕三福了,TensorFlow(腾三福)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
在使用centos7的软件包管理程序yum安装python-pip的时候会报一下错误:
利用Kali的arp-scan工具识别目标主机的IP地址为192.168.12.5。
1、在tensorflow绘图的情况下,使用tf.saved_model.simple_save()方法保存模型
官网:http://tensorflow.org/ 安装步骤: 1、sudo apt-get install python-pip python-dev python-virtualenv 2、virtualenv --system-site-packages ~/tensorflow 3、cd ~/tensorflow 4、source bin/activate # If using bash 5、(tensorflow)$ pip install tensorflow-0.5.0-cp27-none-l
本系列推送主要参考: Stanford University CS20SI: Tensorflow for Deep Learning Research. TensorFlow哲学 separates definition of computations from their execution 对定义计算,计算的执行,做了分离。 01 — Tensor是什么? Tensor是一个 n 维数组: 0-d tensor: scalar (标量) 1-d tensor: vector (向量) 2-d tens
Protocol Buffer是谷歌开发的处理结构化数据的工具,类似于XML和JSON这两种比较常用的结构化数据处理工具。但是Protocal Buffer格式的数据和XML或者JSON又有很大的区别:首先,使用Protocol Buffer时需要先定义数据格式schema(Protocol Buffer的具体编码方式),其序列化后得到的数据不是可读字符串,而是二进制流;其次,Protocol Buffer格式的数据不需要任何其他信息就能还原序列化之后的数据。Protcol Buffer序列化出来的数据要比XML格式的数据笑3到10倍,解析时间要快20到100倍。
把xorm工具(https://github.com/go-xorm/cmd/blob/master/README.md ) 可执行放到$PATH下面,然后执行:
snmpuser:用户名 password:密码,密码必须大于8个字符 DES:加密方式,这边支持AES、DES两种 passworddes:DES口令,必须大于8位
TensorBoard是TensorFlow自带的神经网络可视化工具,用直观的流程图显示神经网络,更好的理解学习。
import aiohttp headers = {'User-Agent': 'Dalvik/2.1.0 (Linux; U; Android 6.0.1; Nexus 5 Build/MMB29K) tuhuAndroid 5.24.6', 'content-type': 'application/json'} async with aiohttp.ClientSession(headers=headers) as sess:
1。 [root@test ~]# wget http://nchc.dl.sourceforge.net/project/net-snmp/net-snmp/5.7.3/net-snmp-5.7.3.tar.gz [root@test ~]# tar xf net-snmp-5.7.3.tar.gz [root@test ~]# cd net-snmp-5.7.3 [root@test ~]# ./configure --prefix=/usr/local/net-snmp --with-python-modules --with-persistent-directory=/usr/local/net-snmp [root@test ~]# make [root@test ~]# make install [root@test ~]# echo '/usr/local/net-snmp/lib/' >> /etc/ld.so.conf.d/server.conf [root@test ~]# ldconfig [root@test ~]# echo 'export PATH=/usr/local/net-snmp/sbin/:${PATH}' >> /etc/profile [root@test ~]# echo 'export PATH=/usr/local/net-snmp/bin/:${PATH}' >> /etc/profile [root@test ~]# source /etc/profile [root@test ~]# cd python [root@test ~]# python setup.py install [root@test ~]# cp -r netsnmp /usr/local/python/lib/python2.7/site-packages/ [root@test ~]# cp build/lib.linux-x86_64-2.7/netsnmp/client_intf.so /usr/local/python/lib/python2.7/site-packages/netsnmp/
2:运行下载好的Anaconda,执行命令:bash XXXXXXXXX(就是Anaconda文件的名字)
下载补丁和 OPatch 停止集群件备份家目录 两节点 GI、DB OPatch 替换 复制 oui-patch.xml 到远程节点 2 注意权限 补丁分析 使用 root 用户分析补丁 33806152 OCW 分析 ACFS 补丁分析 Tomcat 补丁分析 DBWLM 补丁分析 节点一分开打各个补丁 root 自动打补丁 33806152 OCW 补丁 ACFS 补丁 Tomcat 补丁 DBWLM 补丁 节点二应用补丁 Root 打补丁 33803476 检查补丁信息 手动打补丁 OJVM 补丁 检查数据库补丁信息 补丁回退 其他补丁相关的资料
近来入坑了TITAN 1080显卡,在Ubuntu 16.04下为装好驱动以使用Gpu版TensorFlow可不简单,踩了许多坑之后写下此篇为记录。 下载Cuda 按装官方教程,我们可以应该安装Cu
调研发现,物联网在传统工业中一般采用云-边-端的架构,其应用模式逐渐固化。其中云平台主要进行数据的存储;边缘端作为大脑,不仅能够给底层设备下发控制指令,还可以对智能传感器发送的数据进行特征提取,并将结果反馈给云平台。边缘网关可以作为一款可自由裁剪的微型电脑,能够安装Linux系统,执行各种复杂指令,具体的框架如下图所示:
本文主要介绍安装docker-ce与nvidia-docker的过程。注意不是docker.io, 因为nvidia-docker是基于docker-ce的,ce比io要新。
自从12年AlexNet获得ImageNet大赛的冠军后,深度学习开始流行起来,也因为硬件的快速发展GPU并行计算配合易用的API,让深度学习以及神经网络大放光彩。
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。
最近看到一个有趣的项目pix2pix-tensorflow。大概功能是用户在网页上画一只猫的轮廓,然后它就可以输出与这个轮廓很相似的猫的清晰图片。出于好奇,就想研究一下这个项目是如何实现的,于是跳入了tensorflow机器学习这个坑。 tensorflow是什么 TensorFlow是一个开源软件库,用于各种感知和语言理解任务的机器学习。目前被50个团队用于研究和生产许多Google商业产品,如语音识别、Gmail、Google 相册和搜索,其中许多产品曾使用过其前任软件DistBelief。Tenso
TensorFlow 使用图来表示计算任务. 图中的节点被称之为 op (operation 的缩写). 一个 op 获得 0 个或多个 Tensor, 执行计算, 产生 0 个或多个 Tensor. 每个 Tensor 是一个类型化的多维数组. 例如, 你可以将一小组图像集表示为一个四维浮点数数组, 这四个维度分别是 [batch, height, width, channels].
中午吃过饭后,家人都去午休了,我就躺在沙发上看电视,然后稀里糊涂睡着了,突然自己问自己今天写点什么呢,然后在迷糊中突然想到了TensorFlow,好了,那今天就看看它吧。 什么是TensorFlow,如果按照标准的官方说法,就是一个采用数据流图(data flow graphs),用于数值计算的开源软件库。数据流图的概念稍后来讲。 TensorFlow到底有多火呢,按照github 2016年的数据是29622个星,2017年这个数字飙升到了8万多,毫无疑问,是2017年最闪亮的项目。 Tensor
作者:叶 虎 编辑:李文臣 PART 01 Tensorflow简介 引言 实践深度学习肯定要至少学习并掌握一个深度学习框架。这里我们介绍一个最流行的深度学习框架:Tensorflow。Tensorf
OpenCV是一个开源的计算机视觉库,OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。
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计算,例如台式计算机中的一个或多个CPU(或GPU)、服务器、移动设备等等。TensorFlow 最初由Google Brain 小组(隶属于Google机器智能研究机构)的研究员和工程师们开发出来,用于机器学习和深
在测试环境中进行了多轮测试,使用sqlldr批量加载数据,csv文件大概有120G左右,在一致的数据量的情况下,测试环境都在一个小时左右,但是在生产环境中竟然跑了将近2个小时,性能差了一倍。而且生产环境的服务器配置还要好一些。对于这个奇怪的问题,尽管说数据第一轮数据迁移已经完成了,对于之后的数据迁移还是很好的参考和经验借鉴。 今天对生产环境和测试环境中的信息进行了比对。先拿到对应的awr报告。 测试环境的数据库情况如下。 Host NamePlatformCPUsCoresSocketsMemory (GB
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
安装TesorFlow真的是个大坑,整整搞了两天,还没安好GPU版,可能是Mac mini没有独立显卡,但是奇怪的是安装过程中它并没有报错,还安装了NVDIA的驱动,cuda8.0,为了配合cuda8.0我硬生生安了个Xcode7.3,满怀期待地跑smaples,结果一个大大的Error……
tensorboard可对网络和各种参数进行可视化,可以方便的进行网络结构调整和调参,尤其是应对复杂网路,下面用一个例子介绍tensorboard在Linux中的使用方法。
在写项目中发现需要使用到一些ssh去操作Linux的一些命令。然后对此展开了一个研究调研,看一下有能否哪一些框架适合现在去做一些对应的ssh的操作。这一些复杂的命令,选择一个合适的框架是非常重要的。有的时候当你可能去实现某一些业务的时候,发现其中的某一个类没有你想要的方法。这就比较苦恼,也不可能短时间内去跟作者提issue。因为那需要很漫长的时间。
笔记内容:Ubuntu上安装TensorFlow(python2.7版) 笔记日期:2018-01-31
https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda2-5.3.0-Linux-x86_64.sh
剖析第一个例子 学习《机器学习》,很多IT高手是直接去翻看TensorFlow文档,但碰壁的很多。究其原因,TensorFlow的文档跨度太大了,它首先假设你已经对“机器学习”和人工智能非常熟悉,所有的文档和样例,都是用于帮助你从以前的计算平台迁移至TensorFlow,而并不是一份入门教程。 所以本文尽力保持一个比较缓慢的节奏和阶梯,希望弥合这种距离。本文定位并非取代TensorFlow文档,而是希望通过对照本文和TensorFlow文档,帮助你更顺利的进入Google的机器学习世界。 基于这个思路,
原文出处:http://www.cnblogs.com/jacklu/p/6377820.html
本文介绍了如何通过配置Windows系统环境来学习TensorFlow,包括安装CUDA、cuDNN、Anaconda环境和Python版本等。作者选择了Windows系统环境作为学习TensorFlow的起点,并通过安装CUDA和cuDNN来优化环境。最后,作者通过Anaconda环境配置了Python环境,并安装了TensorFlow CPU版本和GPU版本,成功进行了TensorFlow的测试。
Ubuntu 16.04 + cuda9.0 + cudnn7.0 或 Ubuntu 16.04 + cuda8.0 + cudnn5.1
TensorFlow 安装的前提是系统安装了 Python 2.5 或更高版本,教程中的例子是以 Python 3.6(Anaconda 3 版)为基础设计的。为了安装 TensorFlow,首先确保你已经安装了 Anaconda。可以从网址(https://www.anaconda.com/distribution/#download-section)中下载并安装适用于 Windows/macOS 或 Linux 的 Anaconda。
人工智能突然火了起来,至今已经有无数的智能化产品别大家认识及使用。比如:之前的李世石与AlphaGo大战、无人驾驶、无人超市,以及现在的无人酒店(阿里)、智慧小区,乃至于现在的仿人机器人等产品,都在不断实现科幻片中我们觉得不可能的技术,现在都在一一实现。
首先,我的服务器分配的IP是10.0.3.153,端口是9380至9389,服务器的域名为ras.sysu.edu.cn
http://www.eygle.com/special/Use.Orastress.2.Test.Oracle.db.htm
经过了一年的休整,终于博客也要恢复原先坑着的系列了,《简明机器学习教程》也会恢复更新。说实在的,第二篇的原稿我其实在第一篇之后一星期就写出来了,但是后来因为原稿遗失与学业繁忙就一直拖了下来。历经一年,我对机器学习与这系列教程又有了些新的思考,所以我决定做出些许调整。首先,本系列不再单独分理论、实践篇,而是采用交织在一起的形式。其次,将matlab更换为tensorflow(python)。教程的定位依旧是面向初学者,所以会加入大篇幅的前置介绍。这篇就是为了之后内容而对tensorflow进行先行的介绍。
本文讲解了如何安装cuda、cudnn以及如何在服务器上创建并管理虚拟环境,我们只有学会这些基本的使用方法,才能进入深度学习环境,开始我们的学习与研究,所以这部分内容是基本而十分重要的。
生成对抗网络如今在计算机视觉的很多领域中都被广泛应用,需要每一个学习深度学习相关技术的算法人员掌握,我们公众号和知识星球讲述了非常多的理论知识,在这个《百战GAN》专栏中,我们会配合各类实战案例来帮助大家进行提升,本次项目开发需要以下环境:
早在去年年底,LMDeploy 已经悄悄地支持了多模态(视觉)模型(下文简称 VLM)推理,只不过它静静地躺在仓库的 examples/vl 角落里,未曾与大家正式照面。
下载可以去官网上下载,直接搜索找与你电脑对应的版本就好,国内清华镜像网站是:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
作为一个小前端,最近想折腾下深度学习方面的东西,这不 TensorFlow 刚发布了 1.0 嘛。于是就想在我的 Mac Book 上跑一跑。
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