tf.train.get_global_step()在TensorFlow中做什么？ - 腾讯云开发者社区

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TensorFlow Serving在Kubernetes中的实践

在model_servers的main方法中，我们看到tensorflow_model_server的完整配置项及说明如下： tensorflow_serving/model_servers/main.cc...其实TensorFlow Serving的编译安装，在github setup文档中已经写的比较清楚了，在这里我只想强调一点，而且是非常重要的一点,就是文档中提到的： Optimized build...TensorFlow Serving on Kubernetes 将TensorFlow Serving以Deployment方式部署到Kubernetes中，下面是对应的Deployment yaml...把它部署在Kubernetes中是那么容易，更是让人欢喜。...目前我们已经在TaaS平台中提供TensorFlow Serving服务的自助申请，用户可以很方便的创建一个配置自定义的TensorFlow Serving实例供client调用了，后续将完善TensorFlow

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在anaconda中安装卸载TensorFlow

进入Anaconda Prompt控制台查看python版本 Python –version 创建TensorFlow环境 Conda create –name tensorflow2.0 python...==3.7 激活该环境 Activate tensorflow2.0 下载TensorFlow pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow==...2.4.0 查看 conda list 测试 python import tensorflow as tf 查看tensorflow版本 pip show tensorflow 卸载anaconda...sudo pip uninstall protobuf sudo pip uninstall tensorflow 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/152143

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洪灾、山火、暴雪，在VRAR中我们能为环保做什么？

在纪录片《最后一次攀登》（The Last Ascent）中，Will Gadd和他的团队探索了周围的冰柱，又一次攀登了乞力马扎罗山峰。这次，他攀的是梅斯纳尔路线，这条路线自80年代以来仅攀登过一次。...在攀登过程中，Gadd明显感觉到了与之前攀登时的区别，由于冰川融化，大量冰块流失，他已不能继续攀登。 AR中的气候变化，或许比现实更有效 ?...视频中的AR互动，给你更多反思《最后一次攀登》是全球首个可以在AR同步的视频体验，其AR技术由计算机视觉公司Eye candylab开发，在影片中增加了互动和沉浸式体验来增强主旨的感染力。 ?...在点开动画后，动画效果会充满整个屏幕，并列举出冰雪融化的数量，还会有小鱼在周围游来游去。 ?...在如今的生活中随处可见保护环境的宣传标语，校园里也有关于保护环境的专业部门，但是，这似乎已经变成了一种形式，就像我们整天说要保护环境，减少污染，事实却是车辆购买率持续升高，环境污染日渐严重。 ?

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Create an op on tensorflow; 在tensorflow 1.72.0 中创建一个 Op操作

最近项目，需要创建一个 tensorflow 的一个自定义操作，用来加速tensorflow的处理效果；下面对创建过程中，遇到的问题和资源进行简要记录，进行备忘： OP 创建参考链接： https:/.../www.tensorflow.org/guide/create_op （官方教程） Tensorflow上手3: 实现自己的Op https://github.com/tensorflow/custom-op... （官方模板，看完上面的教程，使用该模板就可以很方便得在docker 容器中进行尝试构建；较为推荐）何时定义一个新的OP: 现有的operation 组合不出来需要的OP；现有的operation...tensorflow/tensorflow:custom-op-ubuntu16 docker run -it -v ${PWD}:/working_dir -w /working_dir tensorflow.../tensorflow:custom-op-ubuntu16 docker run -it tensorflow/tensorflow:custom-op-ubuntu16 /bin/bash 使用清华镜像临时下载

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用 TensorFlow hub 在 Keras 中做 ELMo 嵌入

我们有时用Keras快速构建模型原型，这里只要少许改几个地方就能将Keras与Tensorflow hub提供的模型整合!...ELMo嵌入在很多NLP任务中的表现均超越了GloVe和Word2Vec嵌入的效果。 ?...test_text = np.array(test_text, dtype=object)[:, np.newaxis]test_label = test_df['polarity'].tolist() 在Keras...中实例化ELMo嵌入需要自建一个层，并确保嵌入权重可训练: class ElmoEmbeddingLayer(Layer): def __init__(self, **kwargs):...Tensorflow hub上有很多模型，可以多拿这些模型来试试!

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在tensorflow中安装并启动jupyter的方法

博主遇到一个问题，在anaconda中安装并配置好tensorflow和opencv后，直接输入jupyter notebook启动jupyter notebook在jupyter notebook中输入命令...，如import tensorflow并不能调用tensorflow的开发包。...原因是：如果此时直接启动jupyter，此时的jupyter是基于整个anaconda的python，而不是对应的tensorflow虚拟环境，因此进入此虚拟环境后需要重新安装jupyter notebook.../bin/activatesource activate tensorflow进入虚拟环境以后，输入命令：conda install jupyter直到安装包下载完成，在tensorflow目录下就安装了...jupyter，此时在tensorflow虚拟环境下，输入命名：jupyter notebook此时就可以调用tensorflow和opencv的库，如下图：?

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在TensorFlow 2中实现完全卷积网络（FCN）

在本教程中，将执行以下步骤：使用Keras在TensorFlow中构建完全卷积网络（FCN）下载并拆分样本数据集在Keras中创建生成器以加载和处理内存中的一批数据训练具有可变批次尺寸的网络使用...具体来说，希望(height, width, num_of_filters)最后一个卷积块的输出中的高度和宽度为常数或1。滤波器的数量始终是固定的，因为这些值是在每个卷积块中定义的。...在传统的图像分类器中，将图像调整为给定尺寸，通过转换为numpy数组或张量将其打包成批，然后将这批数据通过模型进行正向传播。在整个批次中评估指标（损失，准确性等）。根据这些指标计算要反向传播的梯度。...可以在Colab本身中修改python脚本，并在选择的数据集上训练不同的模型配置。完成训练后，可以从Colab中的“文件”选项卡将最佳快照下载到本地计算机。...该脚本使用TensorFlow 2.0中的新功能，该功能从.h5文件中加载Keras模型并将其保存为TensorFlow SavedModel格式。

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深度学习软件开放平台TensorFlow可以用来做什么

文/腾讯《一线》薛芳 1月19号在北京开幕的极客公园创新者大会上。Google Brain首席工程师陈智峰发表了《寻找答案从定义问题开始——TensorFlow可以用来做什么》演讲。...比如说，开发者可以在主要的开发环境中使用TensorFlow。...TensorFlow在谷歌公司内部的应用推广是非常全面和彻底的，比如说TensorFlow很早就帮助Google的核心业务（搜索和广告），实施了深度学习的模型，并且在核心业务上体现了他们的性能。...在垃圾邮件过滤也使用了TensorFlow训练的模型，同时在安卓的应用程序推荐上，也上线了TensorFlow的模型等等。...过去一年中，TensorFlow主要推进的项目是TensorFlow Lite模式，这个模式是专门针对移动和嵌入式应用场景打造的机器学习平台，它的目标是希望把部署机器学习在云端训练的模型，更加简单、高效的迁移到移动端上进行部署

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Google Brain陈智峰：TensorFlow可以用来做什么？

2018 年 1 月 19 日，极客公园创新大会 IF 2018 在北京召开，Google Brain 首席工程师陈智峰分享了《寻找答案从定义问题开始——TensorFlow 可以用来做什么？》...它能够为我们做什么？我们可以怎么来应用它？其实，深度学习并不是一个突然出现的技术领域，它的核心算法就是神经网络，是一种机器学习的模型。...在这个过程中，我们也迭代开发了好几代支持深度学习的软件系统，这些最终导致了我们在 2015 年 10 月开源了 TensorFlow，借此希望能够进一步推进深度学习的应用和研究。...基于这个想法，TensorFlow 一直很重视多种程序语言开发环境的支持。比如说，开发者可以在 Python, C++, Java, Go, C# 等很多开发环境中使用 TensorFlow。...TensorFlow 能做哪些事情？ TensorFlow 在 Google 内部的应用和推广是非常全面的，也相当的有效。

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Postgre中FDW能做什么?

FDW是外部数据包装器，早在2003年SQL标准中添加一个访问远程数据的规范，这个称为SQL外部数据管理。...PostgreSQL从9.1版本已经开发出了FDW.在PostgreSQL中配置安装后，就可以访问远程服务器上的外部表了，比如有2个远程服务器(1个Postgres和1个Mysql)，FDW可以做到Postgres...目前Postgres官方维护了postgres_fdw和file_fdw,这些fdw的扩展位于postgres源码目录的contrib中....基于PG有这个功能，如果想要数据融合，很容易在PG上实现，只要开发对应的FDW功能即可。

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在TensorFlow 2.0中实现自动编码器

https://www.tensorflow.org/install 在深入研究代码之前，首先讨论一下自动编码器是什么。自动编码器处理机器学习中的大量数据，这自然会导致更多的计算。...在TensorFlow中，上述等式可表示如下， def loss(model, original): reconstruction_error = tf.reduce_mean(tf.square...最后为了在TensorBoard中记录训练摘要，使用tf.summary.scalar记录重建误差值，以及tf.summary.image记录原始数据和重建数据的小批量。...希望在本文中已经涵盖了足够的内容，让您了解有关自动编码器的更多信息！...TensorFlow： 2015 年异构系统上的大规模机器学习。 Chollet，F。（2016年5月14日）。在Keras建立自动编码器。

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【官方教程】TensorFlow在图像识别中的应用

在过去几年里，机器学习在解决这些难题方面取得了巨大的进步。其中，我们发现一种称为深度卷积神经网络的模型在困难的视觉识别任务中取得了理想的效果 —— 达到人类水平，在某些领域甚至超过。...我们也会讨论如何从模型中提取高层次的特征，在今后其它视觉任务中可能会用到。...我们希望这段代码能帮助你把TensorFlow融入到你自己的产品中，因此我们一步步来解读主函数：命令行指定了文件的加载路径，以及输入图像的属性。...如果你现有的产品中已经有了自己的图像处理框架，可以继续使用它，只需要保证在输入图像之前进行同样的预处理步骤。...实现迁移学习的方法之一就是移除网络的最后一层分类层，并且提取CNN的倒数第二层，在本例中是一个2048维的向量。

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理解CheckPoint及其在Tensorflow & Keras & Pytorch中的使用

Checkpointing Tutorial for TensorFlow, Keras, and PyTorch This post will demonstrate how to checkpoint...TensorFlow View full example on a FloydHub Jupyter Notebook TensorFlow provides different ways to save...We're now set up to save checkpoints in our TensorFlow code....Resuming a TensorFlow checkpoint Guess what?...Here are the steps to run the TensorFlow checkpointing example on FloydHub.

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TensorFlow Lite在Kika Keyboard中的应用案例分享

2017 年 5 月，Kika 技术团队基于 TensorFlow Mobile 研发了 Kika AI Engine，将其应用于 Kika 的全系输入法产品中。...在 Kika 将 TF Mobile 部署到移动端的过程中，除了 CPU 占用偏高，还有由于 TF Mobile 内存管理与内存保护设计的问题，导致：内存保护机制不完善，在实际内存不是很充足的情况（尤其对于部分低端机型以及在内存消耗较大的应用...如何应对 op 缺失的情况对于移动端用 TF Lite 部署最友好的开发姿势是在设计模型之处就了解当前的 TF Lite版本哪些 op 是缺失或者功能不完整的，然后在模型设计过程中：尽量避免使用这些...补充的方式有两种：直接开发一个全新的 op；在 TF Lite 之外的上层 api 中实现 (此时可能需要拆解模型)。两种方式各有优劣，具体的需要根据功能的复杂度和业务逻辑决定。...后续 Kika 技术团队将持续带来关于 Kika 在 TF Lite 和 TF Serving 实践中的经验分享。 ---- 声明：本文系网络转载，版权归原作者所有。如涉及版权，请联系删除！

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在vue中如何使用中央事件总线？vue是做什么的？

那么在vue中如何使用中央事件总线？一起来看看下文是如何介绍的。在vue中如何使用中央事件总线？...首先可以在项目中创建一个js文件，这里举例说明为bus.js，然后可引入vue并创建出一个vue实例，导出实例后即可；随后在需要通信的两个组件之中分别引入bus.js；通过vue实例方法就可以发送事件名称和需要传递的数据...vue是做什么的？ vue实际上就是一款比较流行的前端框架，可以为web开发得到更好的组织与简化的作用。...上文中为大家介绍了在vue中如何使用中央事件总线的相关问题，希望能够给各位前端及开发人士提供参考。...实际上，在开发项目中并不是每一个都需要在vue中使用中央事件总线，只有当数据和业务逻辑极为复杂的情况下我们才会采用这种方式，写出来的代码也比较简洁、直观。

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TensorFlow与PyTorch在Python面试中的对比与应用

本篇博客将深入浅出地探讨Python面试中与TensorFlow、PyTorch相关的常见问题、易错点，以及如何避免这些问题，同时附上代码示例以供参考。一、常见面试问题1....框架基础操作面试官可能会询问如何在TensorFlow与PyTorch中创建张量、定义模型、执行前向传播等基础操作。...忽视动态图与静态图：理解TensorFlow的静态图机制与PyTorch的动态图机制，根据任务需求选择合适的框架。忽视GPU加速：确保在具备GPU资源的环境中合理配置框架，充分利用硬件加速。...忽视版本兼容性：关注框架版本更新，了解新特性与潜在的API变动，避免代码在不同版本间出现兼容性问题。结语掌握TensorFlow与PyTorch是成为一名优秀Python深度学习工程师的必备技能。...深入理解上述常见问题、易错点及应对策略，结合实际代码示例，您将在面试中展现出扎实的深度学习框架基础和出色的模型构建能力。

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tensorflow中取值

最近在写用tensorflow的程序时，中途遇到想取出tensorflow中的返回值是什么，可是其返回值也是一个tensor。...tf.cast(value,dtype=int) tf.to_int32(value) 可是，着两条语句返回的都是一个tensor的信息，最后找到了这篇博客，两种方法都可以得到同样的结果： import tensorflow...tf.Variable也可以用同样的方式获得，输出结果与前一致： import tensorflow as tf a = tf.Variable(1.) b = tf.Variable(6.) c =

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在pytorch中实现与TensorFlow类似的same方式padding

文章来自Oldpan博客:https://oldpan.me/archives/pytorch-same-padding-tflike 前言 TensorFlow中在使用卷积层函数的时候有一个参数padding...0.3.1)中还是没有这个功能的，现在我们要在pytorch中实现与TensorFlow相同功能的padding=’same’的操作。...pytorch中padding-Vaild 首先需要说明一点，在pytorch中，如果你不指定padding的大小，在pytorch中默认的padding方式就是vaild。...pytorch中padding-same 这里我们借用TensorFlow中的核心函数来模仿实现padding=same的效果。...self.weight, self.bias, self.stride, self.padding, self.dilation, self.groups) 然后在实际使用中

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TensorFlow可以做什么？让Google Brain首席工程师告诉你

编辑 | 明明 1月19日，在极客公园创新者大会IF2018的现场，Google Brain首席工程师陈智峰发表题为：《找答案从定义问题开始 ——TensorFlow 可以用来做什么？》...它能够为我们做什么？如何把这个技术应用到实际场景当中去？深度学习并不是一个突然出现的技术领域，它的核心算法就是神经网络。...在垃圾邮件过滤中，我们也使用了TensorFlow训练的模型，同时在安卓的应用程序推荐上，也上线了TensorFlow的模型等等。...目前该计划已经积累了上百亿个观察数据，几个月前这个TensorFlow的模型，帮助科学家发现了2500光年以外的开普勒90星系中的第八颗行星。...Lite模式另外，TensorFlow在过去一年中主要推进的项目是TensorFlow Lite模式，这个模式是专门针对移动和嵌入式应用场景打造的机器学习平台，它的目标是希望把在云端训练的机器学习模型

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在TensorFlow2.x中执行TensorFlow1.x代码的静态图执行模式

在TensorFlow2.x中执行TensorFlow1.x代码的静态图执行模式改为图执行模式 TensorFlow2虽然和TensorFlow1.x有较大差异，不能直接兼容。...但实际上还是提供了对TensorFlow1.x的API支持 ---- TensorFlow 2中执行或开发TensorFlow1.x代码，可以做如下处理：导入TensorFlow时使用 import...tensorflow.compat.v1 as tf 禁用即时执行模式 tf.disable_eager_execution() 简单两步即可举例 import tensorflow.compat.v1

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