import tensorflow as tf a = tf.constant([1,2,3]) b = tf.constant([4,5,6]) print(a+b)
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。
模型训练好之后，我们就要想办法将其持久化保存下来，不然关机或者程序退出后模型就不复存在了。本文介绍两种持久化保存模型的方法：
在TensorFlow2.0中，Keras是一个用于构建和训练深度学习模型的高阶 API。因此如果你正在使用TensorFow2.0，那么使用Keras构建深度学习模型是您的不二选择。在Keras API中总共有如下三大块：
【新智元导读】TensorFlow2.0，终于要来了！开发团队决定于今年下半年发布TensorFlow2.0预览版，更好的满足广大用户的需求。本文介绍了TensorFlow2.0预览版的新功能和特性。
已安装python版本3.8.5，最开始误装了tensorflow2.0，发现2.0和1.0版本语句不兼容 解决办法：
Tensorflow 2.0发布已经有一段时间了，各种基于新API的教程看上去的确简单易用，一个简单的mnist手写识别只需要下面不到20行代码就OK了，
TensorFlow 2.0 安装指南：https://www.tensorflow.org/install
在TensorFlow1.0时代，采用的是静态计算图，需要先使用TensorFlow的各种算子创建计算图，然后再开启一个会话Session，显式执行计算图。
大家好，这是专栏《TensorFlow2.0》的第三篇文章，讲述如何使用TensorFlow2.0读取和使用自己的数据集。
Google于去年早些时候发布了TensorFlow 2.0，这是对现有TensorFlow 1.0的重大飞跃。
【磐创AI导读】：本系列文章介绍了与tensorflow的相关知识，包括其介绍、安装及使用等。本篇文章是本系列文章的最后一篇。查看上篇：一文上手Tensorflow2.0之tf.keras｜三。在文末作者给出了答疑群的二维码，有疑问的读者可以进群提问。想要获取更多的机器学习、深度学习资源，欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。
ERROR: Cannot uninstall ‘wrapt’. It is a distutils installed project and thus we cannot accurately determine which files belong to it which would lead to only a partial uninstall.
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/152143.html原文链接：https://javaforall.cn
这次来自谷歌的工程师Cassie Kozyrkov。她发表博文称，TensorFlow升级到2.0版本后有了翻天覆地的变化， 对新手更加友好了。
均方误差（Mean Square Error），应该是最常用的误差计算方法了，数学公式为：
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：
激活函数是深度学习，亦或者说人工神经网络中一个十分重要的组成部分，它可以对神经元的接收信息进行非线性变换，将变换后的信息输出到下一层神经元。激活函数作用方式如下公式所示：
tensorflow是谷歌开源的人工智能库，有最完善的生态支持。是进行人工智能领域开发和科研的必备工具。本文在windows10下，借助anacondaAnaconda安装和使用，安装tensorflow2.0。
深度学习中绕不开的便是对算法框架的实际使用了。如果没有娴熟的工程实践能力，很多优秀的算法设计就无法真正使用。TensorFlow2.0 正式版已发布了一段时间，然而过去使用 TensorFlow1.x 版本的开发者担心两个版本之间的差距过大以至于无法迁移已有的经验，刚入门深度学习的人则因为 TensorFlow 那不友好的 API 和设计逻辑而望而却步。
tf.logging.set_verbosity(tf.logging.ERROR) 代码作用：让tensorflow只讲错误信息进行记录。 因为Tensorflow2.0移除了一些API，其中就包括logging属性。所以如果你用tensorflow2.0的话，请参考下文解决。 解决方法： 将此代码更换为 ：tf.compat.v1.logging.set_verbosity(tf.compat.v1.logging.ERROR)
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大脑小组（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，用于机器学习和深度神经网络方面的研究，但这个系统的通用性使其也可广泛用于其他计算领域。
本公众号先后推出了由作者小猴锅倾力打造的Tensorflow2.0原创入门专栏以及上手实战专栏，均在发出后取得了不错的反响。
Keras可以看成是一种深度学习框架的高阶接口规范，它帮助用户以更简洁的形式定义和训练深度学习网络。
Tensorflow作为长盛不衰的深度学习框架，一直广泛受到工业、科研学术界的欢迎，而近期推出Tensorflow2.0更是将Tensorflow的热度填了一把火。但作为深度学习的另外两位巨头（Keras和pytorch）似乎也在逐渐的撼动Tensorflow的领主地位。这里主要介绍Tensorflow和pytorch的王者之争。
从本篇文章开始，作者正式开始讲解Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识，希望您喜欢。
之前讲解了如何构建数据集，如何创建TFREC文件，如何构建模型，如何存储模型。这一篇文章主要讲解，TF2中提出的一个eager模式，这个模式大大简化了TF的复杂程度。
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
TensorFlow 发布以来，已经成为全世界最广泛使用的深度学习库。但 Tensorflow 1.x 时代最广受诟病的问题是：学习门槛较高、API 重复且复杂、模型部署和使用不够方便。之后，谷歌下定决心改变这一问题，在今年早些时候，发布了 Tensorflow 2.0 的 Alpha 版本。Alpha 版本一经问世，便受到深度学习研究者、开发者和在校学生的好评，其简洁的 API 和快速易上手的特性吸引了更多用户的加入。今天，Tensorflow 官方发布了 2.0 时代的 Beta 版本，标志着 Tensorflow 这一经典的代码库进一步成熟。
https://github.com/dragen1860/Deep-Learning-with-TensorFlow-book
【磐创AI导读】：本系列文章介绍了与tensorflow的相关知识，包括其介绍、安装及使用等。本篇文章将接着上篇文章继续介绍它的安装及部分使用。查看上篇：文末福利｜一文上手TensorFlow2.0（一）。想要获取更多的机器学习、深度学习资源，欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。
疫情啊疫情，真是让人摸不到头脑，上一阵子刚出现了波动，现在又开始了，不过我大东北排除了特遣军前去支援武汉，真的很棒！
欢迎来到专栏《Python进阶》。在这个专栏中，我们会讲述Python的各种进阶操作，包括Python对文件、数据的处理，Python各种好用的库如NumPy、Scipy、Matplotlib、Pandas的使用等等。我们的初心就是带大家更好的掌握Python这门语言，让它能为我所用。
【磐创AI导读】：本系列文章介绍了与tensorflow的相关知识，包括其介绍、安装及使用等。本篇文章将接着上篇文章继续介绍它的使用。查看上篇：一文上手最新TensorFlow2.0系列（二）。想要获取更多的机器学习、深度学习资源，欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。
最近，专注于自然语言处理（NLP）的初创公司 HuggingFace 对其非常受欢迎的 Transformers 库进行了重大更新，从而为 PyTorch 和 Tensorflow 2.0 两大深度学习框架提供了前所未有的兼容性。
关于TensorFlow 2.0 preview,在谷歌开源战略师 Edd Wilder-James 曾将公开的一封邮件就有介绍，TensorFlow 2.0 预览版将在今年正式发布，并称其是一个重大的里程碑。将会把重点放在易用性上，而 Eager Execution 将会是 TensorFlow 2.0 的核心功能。
将hugging face的权重下载到本地，然后我们之后称下载到本地的路径为llama_7b_localpath
一个可以自己进行训练的中文聊天机器人， 根据自己的语料训练出自己想要的聊天机器人，可以用于智能客服、在线问答、智能聊天等场景。目前包含seq2seq、seqGAN版本和tf2.0版本。
前不久，Keras的爸爸François Chollet在GitHub上发起了一个提议：
TensorFlow推出2.0版本后，TF2.0相比于1.x版本默认使用Keras、Eager Execution、支持跨平台、简化了API等。这次更新使得TF2.0更加的接近PyTorch，一系列烦人的概念将一去不复返。本文推荐一位大神写的TF2.0的样例代码，推荐参考。
我们在 Meta AI Research 和 FAIR 的团队开发了一个称为 SAM 的分割基础模型，其中包括一个可提示的分割任务、一个分割模型和一个数据引擎。 我们的数据集拥有超过 10 亿个masks和 1100 万张图像。
原文地址：https://stackoverflow.com/questions/37383812/tensorflow-module-object-has-no-attribute-placeholder
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