Cuda 10.0 CUDNN: Cudnn 7.4.1 for Cuda 10.0 Anaconda：Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh Pycharm Pigcha 三、Tensorflow-gpu...1.15环境的配置： 其中，Tensorflow，CUDA，CUDNN均选择自己需要的版本来下载。...Tensorflow的安装：https://www.bilibili.com/video/BV1UE411N7gS Tensorflow-CUDA-CUDNN版本对照表： https://www.tensorflow.org...6.若是在Anaconda下面创建的环境，可以通过指定CUDA版本进行CUDA的安装，但是没有对应版本的CUDNN库，可以将下载的CUDNN解压，直接替换Anaconda-pkg里CUDNN的内容，CUDA...cityscapesScripts.git // DeepLab源码 git clone https://gitee.com/chanmanseui/models.git 6.Reference里面train，eval，vis指令错误的地方和更改后的指令
，本地端口 $1 是脚本的第一个参数，可以启动的时候自定义；5901是容器内的端口，作用：在容器内启动服务部署到5901端口，就可以在本地 通过 localhost:$1 访问了 $2 第二个参数，镜像名称...” tensorflow 官网中，tf1.15 只支持cuda10.0（也就是官方给你编译好的包只有基于cuda10.0的），而较新的显卡（比如 安培系列，A2000 A40等），只支持 cuda 11...如果想在 安培系列 显卡上使用 tf1.15，就只有自己重新编译安装 tf（不一定能成功，还贼麻烦），这里给大家分享一种方法：安装：nvidia tensorflow，这是英伟达官方出的一个开源项目，支持在...cuda11 上安装使用 tf1.15，与官方的 TensorFlow 1.15版本兼容。...- pip 19.0 or later 除了必须有显卡，安装了显卡驱动和cuda，其他的也可以不一致，这样需要自己编译安装，具体方法参考：https://github.com/NVIDIA/tensorflow
截至发文，tf最新版为2.3.1，以下以2.3.1举例 按照tf 1.15在pom中引入的写法，2.3.1应该是 org.tensorflow tensorflow 2.3.1 但是，遍搜maven，发现tensorflow...难道要自行build install了么 好吧，老办法，放issue 从 tensorflow issue #42670 [1]可以发现，tensorflow 2.x后，tensorflow java...api另起了一个项目叫做 tensorflow/java [2] 这下破案了 org.tensorflow <artifactId...注意windows和linux不同 参考： [1]: tensorflow issue #42670 [2]: tensorflow/java
所以我收集了一些国内比较专业的AI服务商，并且尝试总结了他们的能力区别(只代表我本人的主观判断，如有错误请联系我改正)： ?...三：使用成熟模型 除了很多限制的使用第三方接口和门槛很高的重头训练以外，我们还可以选择使用成熟的模型，tensorflow已经有js版本了，并且已经有比较多的开源模型和类库。...开始训练 基于tensorflow 1.15.x环境 ? mac下命令连接符是 \，win下是 ^ 4. 开始训练 基于tensorflow 1.15.x环境 ? 5. 优化PB文件 ? 6. ...优化PB文件 基于tensorflow.js 1.15.x环境 ? 7. 转成PB文件到json文件 ? 到这里，全部步骤已经完成了。...随着前端算力的逐渐进化，会有更多成熟的模型和算法移植到前端的领域，比如tensorflow的facemesh模型已经在内部审核当中，预计今年底明年初就可以使用了。
值得注意的是，TensorFlow 刚刚发布了 2.0 RC01 版和 1.15，谷歌表示 1.15 是 1.x 的最后一次更新了。...TensorFlow 2.0 不仅发布了 Release Candidate，与此同时，谷歌还发布了 TensorFlow 1.x 的最后一版 1.15。...支持微信的 TensorFlow 除了常规平台上的框架更新，Goldie 在 KeyNote 中还介绍了用于微信小程序的 TensorFlow.js 插件，该插件封装了 TensorFlow.js 库，...开源地址：https://github.com/tensorflow/tfjs-wechat Android 10 与 Flutter 几天前谷歌发布了 Android 10，它利用前沿机器学习技术，帮助折叠屏和...Flutter 是谷歌开源并维护的移动 UI 框架，可以快速在 iOS 和 Android 上构建高质量的原生用户界面。
假如我们得到了如下的checkpoints， [sz71z5uthg.png] 上面的文件主要可以分成三类：一种是在保存模型时生成的文件，一种是我们在使用tensorboard时生成的文件，还有一种就是...plugins这个文件夹，这个是使用capture tpuprofile工具生成的，该工具可以跟踪TPU的计算过程，并对你的模型性能进行分析，这里就不想详细介绍了。...本文主要介绍前面两种文件的作用： tensorboard文件 events.out.tfevents.*...: 保存的就是你的accuracy或者loss在不同时刻的值。...保存模型时生成的文件 checkpoint: 其实就是一个txt文件，存储的是路径信息，我们可以看一下它的内容是什么： model_checkpoint_path: "model.ckpt-5000"...model.ckpt-*.meta: 其实和上面的graph.pbtxt作用一样都保存了graph结构,只不过meta文件是二进制的，它包括 GraphDef,SaverDef等,当存在meta file
但是随着TensorFlow 2.0版本的推出，官方引入了更简洁、易用的命令式编程风格，弃用了静态图模式和Session对象。...下面是一个示例，展示如何在TensorFlow 2.0版本中运行一个简单的计算：pythonCopy codeimport tensorflow as tf# 假设我们要计算两个张量的和a = tf.constant...可以使用以下命令安装TensorFlow 1.x版本：shellCopy codepip install tensorflow==1.15 # 安装TensorFlow 1.15版本请注意，回退到TensorFlow...这个示例展示了如何使用TensorFlow 2.0及以上版本进行图像分类任务。请注意，这个示例中没有使用Session对象，而是直接在命令式编程风格下进行模型训练和预测。...在TensorFlow 1.x版本中，Session对象是非常重要的概念，用于管理和执行计算图中的操作。
裸机简介 服务器是阿里云的CentOS7.4，默认的时候选择的CUDA驱动选错了，1.5以上的tensorflow都应该选择CUDA9.0，注意不要太高，也不要太低！TF很挑剔！....tar.gz tar zxvf libiconv-1.15.tar.gz cd libiconv-1.15 ....首先去官网下载cuda的版本，如果不知道你该安装哪一个版本的CUDA，就先确定你想使用哪一个版本的tensorflow，然后去tensorflow的github里面查看configure.py这个文件：...参考资料：https://blog.csdn.net/guoyunfei20/article/details/78191599 第五步，安装keras和tensorflow 最后照着官网的安装步骤来就行了...__version__ '2.2.1' >>> 最后启动终极代码 可以看到里面已经有GPU参与的信息了，而且速度上明显感觉有质一般飞跃！爽！
最近发现很多QQ群和微信群里经常会有人问这么一个问题——“我安装TensorFlow GPU版本怎么总是提示CUDA版本不对或者cuDNN版本不对呢？”...为了解决大家这个问题，我特意把TensorFlow1.2到最新版本所需要的CUDA和cuDNN对应的版本做了个整理，希望能够对大家有帮助。...要搭建TensorFlow的GPU版本，首先需要的必备条件就是一块能够支持CUDA的NVIDIA显卡，因为在搭建TensorFlow的GPU版本时，首先需要做的一件事就是安装其基础支持平台CUDA和其机器学习库...其次还要了解一下不同的TensorFlow版本所需要对应安装的CUDA和cuDNN版本是多少，因为在TensorFlow的GPU版本安装过程中，如果对应的CUDA版本和cuDNN版本不正确的话，是无法正常使用...下表整理出了TensorFlow从1.2到最新版本的CUDA和cuDNN所对应的版本集合。
https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple some-package 注意，simple 不能少, 是 https 而不是 http 设为默认 升级 pip 到最新的版本...install pip -U pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 如果您到 pip 默认源的网络连接较差...虚拟环境 conda create -n tensorflow(只是个名字) python=3.7.3(根据ananconda的版本决定) 4,conda activate tensorflow 进入tensorflow...虚拟环境 5,安装tensorflow pip install tensorflow-gpu==版本号 # 版本1.1---》1.15 cuda 9及以下 # 版本2.0-》.......install ipykernel # 安装ipykernel模块 python -m ipykernel install --user --name=py3 # 进行配置 jupyter notebook # 启动
tf.Session()：创建一个会话 tf.Session().as_default()：创建一个默认会话 那么问题来了，会话和默认会话有什么区别呢？...TensorFlow会自动生成一个默认的计算图，如果没有特殊指定，运算会自动加入这个计算图中。...TensorFlow中的会话也有类似的机制，但是TensorFlow不会自动生成默认的会话，而是需要手动指定。...tf.Session()创建一个会话，当上下文管理器退出时会话关闭和资源释放自动完成。...，报错为尝试使用一个已经关闭的会话。
一、WIndows安装GPU版本tensorflow注意一下几个问题一般就不会出错 （1）确定自己要安装哪个版本的tensorflow-gpu； （1）根据自己要装的tensorflow-gpu版本确定要下载的...二、tensorflow-gpu版本与CUDA版本对应关系 不同版本的tensorflow-gpu与CUDA对应关系如下表所示（图片有点旧了，python版本是2.7和3.3-3.8）： 对于版本号大于...1.13的tensorflow-gpu的1.x版本，如1.14、1.15，建议安装CUDA10.0，不要安装CUDA10.1，安装后会提示缺少很多库文件，而导致GPU版本的tensorflow无法使用，...如下图所示： 如果是2.0以上的tensorflow，按下面列表安装（2021年3月更新）: TF CUDA cudnn 2.0 10.0 7.6 2.1 10.1 7.6 2.2 10.1...://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive#a-collapse742-10 目前为止（2019年11月2日），最新的cuDNN版本号是7.6.3，7.5和7.6
这次的albert某种程度上可能比bert本身更具有意义，恰逢中文预训练模型出来，还是按照之前的数据来做NER方面的fine-tune 项目相关代码获取： 关注微信公众号 datayx 然后回复...预训练小模型也能拿下13项NLP任务，ALBERT三大改造登顶GLUE基准 一键运行10个数据集、9个基线模型、不同任务上模型效果的详细对比 ?...albert-chinese-ner 下载albert中文模型，这里使用的是base 将模型文件夹重命名为albert_base_zh，放入项目中 运行 python albert_ner.py --...> 1.13, 这里运行的是1.15，不支持tf2.0 结果 Base模型下训练3个epoch后： INFO:tensorflow: eval_f = 0.9280548 INFO:tensorflow...: eval_precision = 0.923054 INFO:tensorflow: eval_recall = 0.9331808 INFO:tensorflow: global_step
准备数据 建立模型 训练模型 分析模型的结果 为此使用TensorBoard TensorBoard：TensorFlow的可视化工具包 TensorBoard提供了机器学习实验所需的可视化和工具： 跟踪和可视化指标...，例如损失和准确性 可视化模型图（操作和图层） 查看权重，偏差或其他张量随时间变化的直方图 将embedding 投影到较低维度的空间 显示图像，文本和音频数据 分析TensorFlow程序 以及更多...确认您正在运行TensorBoard 1.15或更高版本。 请注意，PyTorch使用的TensorBoard与为TensorFlow创建的TensorBoard相同。...实际上，可以说网络图和图像的batch都已添加到TensorBoard中。 运行TensorBoard 要启动TensorBoard，我们需要在终端上运行tensorboard命令。...这将启动一个本地服务器，该服务器将为TensorBoard UI和我们的SummaryWriter写入磁盘的数据提供服务。
上面是项目中需要安装的库，实际上通过下面的四个命令安装即可（其中项目tensorflow-gpu说需要在gpu显卡下运行，但是实际上在咱们自己的笔记本或者电脑上运行也可以） pip install onnxruntime...pip install face-alignment pip install pytorch pip install tensorflow==1.15 这里需要安装tensorflow版本是1，非2，...不然就出现下面的报错（原因：1和2这两个版本很很大区别） ?...这里给大家简单介绍一下相关文件夹和文件作用是什么？...Py文件: train.py：训练模型 test.py：测试模型（生成一张动漫人像图片） 主要就是这两个py文件需要去了解，即如何训练模型和使用模型（生成动漫人像图） 在项目中已提供了训练好的模型和数据集
前言 谷歌近期更新了Tensorflow Object-Detection API里面的detection_model_zoo，模型都是非常前沿的，其性能都处于该领域的领先水平，如下图所示： ?...Tensorflow Object-Detection API环境 想使用这几个最新的模型，就需要更新detection_model_zoo库及tensorflow的版本，detection_model_zoo...下载最新的即可，笔记是20200704下载的，tensorflow_gpu的版本是1.15，python3.5，CUDA10.0，cudnn7.6，其他的话，缺什么安装什么。...模型导出及部署 Tensorflow模型的导出及部署，参考了这篇知乎文章：https://zhuanlan.zhihu.com/p/70610865，按照这篇文章，可以得到MNN框架部署需要的mnn模型...笔者在RK3399测试的性能如下(未做量化，仅代表笔者的测试结果)：需要说明的是，模型在运行过程中，板子非常容易发热，而导致模型的推理时间变长。 ?
官方推荐 Docker 部署，也给了训练到部署的完整教程：Servers: TFX for TensorFlow Serving[2]。...本文只是遵照教程进行的练习，有助于了解 TensorFlow 训练到部署的整个过程。...MetaGraphDefs[6] (the models) 和 SignatureDefs[7] (the methods you can call)，了解信息。.../fashion-mnist [4]SavedModel: https://www.tensorflow.org/versions/r1.15/api_docs/python/tf/saved_model.../versions/r1.15/api_docs/python/tf/MetaGraphDef [7]SignatureDefs: https://www.tensorflow.org/tfx/tutorials
如果对 pip 包的大小敏感，可使用 tensorflow-cpu 包安装仅支持 CPU 的 TensorFlow 版本。...TensorFlow2.0 gpu版本安装 conda install cudatoolkit=10.0 cudnn=7 pip install tensorflow-gpu==2.0 TensorFlow1.15.../1.14/1.13.1 gpu版本安装 conda install cudatoolkit=10.0 cudnn=7 pip install tensorflow-gpu==1.15 1.4 最后我们测试一个使用...不建议这么操作，都在默认环境安装新的模块后面可能会有冲突。建议不同任务使用不同环境。。 使用conda install就不需要事先配置cudatoolkit和cudnn了。...（cudatoolkit和cudnn版本问题） 回复： 目前tf2.0还不支持conda install，只能使用pip install。
自定义网络层 自定义层需要继承tf.keras.layers.Layer类，重写init,build,call __init__,执行与输入无关的初始化 build，了解输入张量的形状，定义需要什么输入...myModel.build(input_shape=(None,784)) myModel.summary() 注： # 模型保存 # 1，保存模型 # model.save("xxx.h5") # tensorflow.keras.models.load_model...# 2，保存权重参数 # model.save_weights("xxxx.ckpt") # model.load_weights("xxxx.ckpt") # 3，save_model 此时保存的模型具有平台无关性...,移植性好 1.15及之后版本 # tensorflow.keras.models.save_model(model,"foldername") 生成文件夹，里面有pb文件 # tensorflow.keras.models.load_model...(“foldername”) # 此时只导入的只有model结构与weight参数 model.compile还需要自己写
晓查 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI NVIDIA最近发布了备受期待的RTX 30系列显卡。 其中，性能最强大的RTX 3090具有24GB显存和10496个CUDA核心。...国外两位AI从业者在拿到这款显卡后，第一时间测试了其在TensorFlow上的AI训练性能。 ?...由于RTX 3090现阶段不能很好地支持TensorFlow 2，因此先在TensorFlow 1.15上进行测试。 话不多说，先看数据。...随后，英伟达官方提供了支持RTX 3090的CUDA 11.1，谷歌官方在TensorFlow nightly版中提供了对最新显卡的支持。 又有用户再次测试了两款显卡的性能对比。...参考链接： https://www.pugetsystems.com/labs/hpc/RTX3090-TensorFlow-NAMD-and-HPCG-Performance-on-Linux-Preliminary
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