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：?
在事情发酵后，TensorFlow 团队终于回复了，表示已经在改，但对应的功能将在 2.4 版本中才能用。 谷歌团队 2015 年发布的 TensorFlow 框架是目前机器学习领域最流行的框架之一。...最近，机器学习工程师 Santosh Gupta 在使用 TensorFlow 时发现了一个问题：使用 Keras 功能 API 创建的模型自定义层中的权重无法进行梯度更新。...到底是什么惊天大 bug？ 那么这个令人震惊的 bug 到底是什么呢？...而 Tensorflow 中出现的这个 bug，导致使用者在功能性 API 中使用自定义图层时 trainable_variables 缺少权重。...一种解决方法是改用 Keras 子类创建模型。模型子类化导致所有权重出现在 trainable_variables 中。
TensorFlow中实现这些优化方法的一般步骤，先贴上代码（该代码是整个可以运行dome的优化部分，也就是说单独无法运行） # 构建训练操作 def _build_train_op(self):...= tf.trainable_variables() grads = tf.gradients(self.cost, trainable_variables) # 设置优化方法 其实是在实例化对象...其中需要的注意的地方是第一个参数：zip(grads, trainable_variables)，这个东西的目的是为了把梯度和参数关联起来，因为我们知道，在梯度下降过程中，要训练的变量个数决定了loss...除此之外，TensorFlow还提供了很多其他的优化方法，比如： adagrad：在TensorFlow中的 tf.train.AdagradOptimizer类下封装。...Adam：在TensorFlow中的 tf.train.AdamOptimizer类下封装。 具体可以参考TensorFlow Training
这一话题在Reddit机器学习板块上被热议，引起不少TensorFlow用户共鸣。 ? 具体来说，就是在API中使用自定义层，会导致trainable_variables中的权重无法更新。...Gupta还自己用Transformer库创建模型的bug在Colab笔记本中复现了，有兴趣的读者可以前去观看。...改用此方法后，所有的权重都将出现在trainable_variables中。...为了绝对确保用函数式API和子类方法创建的模型完全相同，Gupta在每个Colab笔记本底部使用相同的输入对它们进行了推理，模型的输出完全相同。...另外还有不少网友也反映，谷歌的框架不太完善，管理方式一团糟，是在让用户帮他们测试TensorFlow的bug。
如果没有指定TRAINABLE_VARIABLES，也可以传递一个显式的变量列表。...定义了以下标准键:GLOBAL_VARIABLES:默认的变量对象集合，在分布式环境中共享(模型变量是这些对象的子集)。有关详细信息，请参见tf.compat.v1.global_variables。...通常，所有的TRAINABLE_VARIABLES变量都在MODEL_VARIABLES中，而所有MODEL_VARIABLES变量都在GLOBAL_VARIABLES中。...regularization_loss:在构建图期间收集的正则化损失。...= 'trainable_variables' TRAIN_OP = 'train_op' UPDATE_OPS = 'update_ops'这是一个tensorflow的计算图中内置的一个集合，其中会保存一些需要在训练操作之前完成的操作
/ AI学习路线之TensorFlow篇 神经网络示例 使用TensorFlow v2构建一个两层隐藏层完全连接的神经网络（多层感知器）。...这个例子使用低级方法来更好地理解构建神经网络和训练过程背后的所有机制。 神经网络概述： ? MNIST数据集概述： 此示例使用手写数字的MNIST数据集。...在此示例中，每个图像将转换为float32并归一化为[0,1]，并展平为784个特征的一维数组（28 * 28） ?...optimizer = tf.optimizers.SGD(learning_rate) # 优化过程 def run_optimization(x, y): # 将计算封装在GradientTape中以实现自动微分...0.882812 step: 1900, loss: 1.563029, accuracy: 0.921875 step: 2000, loss: 1.569637, accuracy: 0.902344 # 在验证集上测试模型
通过将低频使用的方法放到子包的方法来清理tf.*，例如tf.math。...在TensorFlow 2.0中，你可以用tf.function来装饰一个Python函数来使用JIT编译，这样TensorFlow会将它当成一个单独的图来执行。...在TensorFlow 2.0中，用户应该讲代码按需重构为一些小函数。...你可以通过下面方法来使用TensorFlow 2.0的tf.summary： from tensorflow.python.ops import summary_ops_v2 你可以使用tf.summary...Metrics是有状态的，它们会累积值并在你调用.reuslt()方法时返回一个累计结果。你可以用.reset_states()方法来清除累积的值。
/ 使用TensorFlow v2构建一个两层隐藏层完全连接的神经网络（多层感知器）。...这个例子使用低级方法来更好地理解构建神经网络和训练过程背后的所有机制。 神经网络概述 ? MNIST 数据集概述 此示例使用手写数字的MNIST数据集。...在此示例中，每个图像将转换为float32并归一化为[0,1]，并展平为784个特征的一维数组（28 * 28） ?...optimizer = tf.optimizers.SGD(learning_rate) # 优化过程 def run_optimization(x, y): # 将计算封装在GradientTape中以实现自动微分...step: 2900, loss: 53.471252, accuracy: 0.941406 step: 3000, loss: 43.869728, accuracy: 0.949219 # 在验证集上测试模型
(虽然我知道怎么解决)，官方手册也查不到相应说明，这个东西到底好用在哪里?...还会报错 contiguous(虽然我知道怎么解决)，官方手册也查不到相应说明，这个东西到底好用在哪里？...这个东西到底好用在哪里? 还是说就是定义网络结构简单? PyTorch 到底好在哪，其实我也只是有个朦胧的感觉，总觉的用的舒服自在，用其它框架的时候总是觉得这里或者那里别扭。...快速 在大多数人写的代码中 PyTorch 都比 TensorFlow 快，并不是说 TensorFlow 慢，只是你要用 TensorFlow 写出同等速度的代码会稍微困难一些（单单是数据加载这一块就会难倒许多人...（http://t.cn/RMeTElK） 属于动态图的未来：横向对比 PyTorch 与 Keras（http://t.cn/RWWGwIu） PyTorch 和 TensorFlow 到底哪个更好？
本指南基于您对 TensorFlow 1.x 有一定的了解的前提，为您介绍在 TensorFlow 2.0 中的开发有什么不同。...API 整理 在 TensorFlow 2.0 中，有许多 1.X 的 API 被删除或移动 了。...自动应用这些重命名，最简单的方法是使用 TensorFlow 2.0 升级脚本。...相比之下，TensorFlow 2.0 executes eagerly（如正常使用 Python 一样）在 2.0 的版本中，其 graphs（抽象语法树）和 sessions 在实现的细节上应该是一样的...在 TensorFlow 2.0 中，用户应该根据需求将代码重构为更小的函数。
使用自定义模型类从头开始训练线性回归，比较PyTorch 1.x和TensorFlow 2.x之间的自动差异和动态模型子类化方法。 ?...在TensorFlow训练循环中，我们将特别明确地使用GradientTape API来记录模型的正向执行和损失计算，然后从该GradientTape中获得用于优化权重和偏差参数的梯度。...一旦我们有了权重和偏差梯度，就可以在PyTorch和TensorFlow上实现我们的自定义梯度派生方法，就像将权重和偏差参数减去这些梯度乘以恒定的学习率一样简单。...此处的最后一个微小区别是，当PyTorch在向后传播中更新权重和偏差参数时，以更隐蔽和“魔术”的方式实现自动差异/自动graf时，我们需要确保不要继续让PyTorch从最后一次更新操作中提取grad，这次明确调用...在下面的代码片段中，我们将分别使用Tensorflow和PyTorch trainable_variables和parameters方法来访问模型参数并绘制学习到的线性函数的图。
在最近的一篇文章中，我们提到，TensorFlow 2.0经过重新设计，重点关注开发人员的工作效率、简单性和易用性。...已经解释了制定TensorFlow 2.0的变化和思考。本指南展现了在TensorFlow 2.0中开发应该是什么样的。前提假设您对TensorFlow 1.x有一定的了解。...自动替换为新方法的最简单方法是使用v2升级脚本。 Eager执行 TensorFlow 1.X要求用户调用tf. API手动将抽象语法树（图）拼接在一起。...相比之下，TensorFlow 2.0立即执行（就像Python通常做的那样），在tf 2.0中，图形和会话感觉更像实现细节。...在TensorFlow 2.0中，用户应将其代码重构为较小的函数，这些函数根据需要调用。
要明白这个，正确的提问是，学人工智能难在哪里？...学人工智能难在哪里 学人工智能的过程分为几个步骤， · 弄明白人工智能是什么 · 分清人工智能包括哪些实现手段 · 从具体例子出发，学会其中一种AI算法 这三个步骤，在国内的环境下目前还没有比较好的资源能够帮助开发者通过自学来掌握...但Tensorflow处于一个快速发展的阶段，很可能你遇到了一个Tensorflow的问题，上Google搜到了对应的解决方案和API，但你在实现的时候发现这个API不见了。...AI到底是什么 人工智能是个科幻的词。但目前现实中的人工智能很骨感，不要以为AI就像电影里一样，能对话，有自主意识，距离这个目标还有很远的路。...如何学AI 知道什么属于AI，那么学AI就是个方法的问题了。 不建议初学者直接学各种网络，什么卷积啊，循环卷积，对抗生成，这些属于进阶。
文章内容：TensorFlow 变量 变量 变量（Variable）是 TensorFlow 中程序处理的共享持久状态的最佳方法。...变量必须要先被 初始化(initialize) ，而且可以在训练时和训练后保存(save)到磁盘中。之后可以再恢复(restore)保存的变量值来训练和测试模型。...支持将变量存放在集合（collection）中，以便于在不同地方使用。...TensorFlow 中每个集合都是一个列表，并且有一个名称（可以是任何字符串）。可以通过 tf.get_collection 方法来获取不同名称的集合。...在低级TensorFlow API中编程（需要自己明确地创建图和会话），必须显式初始化变量。
在 Github 上有一个 TensorFlow 2.0 的教程 repo： ?...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： ?...有一种混合 eager 和 graph 模式简单方法是在 eager 模式下运行，并使用defun ： TensorFlow 将自动开始创建图形，会话，提供数据，并获得最终的张量。 ?...（）和tf.get_variable（），比较难理解，而且非常复杂， 在 TensorFlow 2.0 将完全放弃这种方法，避免依赖于全局状态等等。...它需要查找 trainable_variables（）列表才能知道。 这种设计并不理想，它依赖于附加到图表的一组 collections，并且在程序中使用全局状态是不好的。
简洁高效的指导手册 TensorFlow 2.0，摈弃了TensorFlow 1.x的诸多弊病，进一步整合TensorFlow和Keras，号称能像Numpy一样畅爽运行，快速、可扩展、可投入生产。...哪里不会点哪里。 代码实现力图简洁高效，表意清晰，高度可复用。每个完整项目代码总行数不过百行。 简洁明了。不追求面面俱到。 整份手册包含以下几个部分： ?...从TensorFlow基础知识到模型在实际环境中的部署，再到训练与加速的细节，这份指南涵盖的内容十分完备。 并且，在每一章的开头，都设置了前置知识模块，方便读者查缺补漏。 ?...在讲解的过程之中，作者也穿插补充了相关的概念、知识以及更多函数调用细节。 ? ? ? 用Keras实现卷积神经网络CNN 北大学霸出品 ?...传送门 中文指南：https://tf.wiki/ GitHub地址：https://github.com/snowkylin/tensorflow-handbook 推荐阅读写 Python 到底用什么编辑器好
其实对于Xavier的性能到底可以跑成什么样子，这里有一些文章： NVIDIA Jetson Xavier性能到底有多强？这篇评测告诉你！...Xavier 具备深度学习加速器 NVDLA，全称 NVIDIA DeepLearning Accelerator，以推动在定制硬件设计中采用高效的 AI 推理。...在英伟达的开发套件 Jetson AGX Xavier 中，它能为 AI 模型提供 7.9 TOPS/W 的最佳峰值效率。 问题来了，我如何让Xavier发挥这些特定的优势呢？...边缘计算笔记（一）: Jetson TX2上从TensorFlow 到TensorRT 边缘计算笔记（二）: 从tensorflow生成tensorRT引擎的方法 边缘计算笔记（三）：从Tensorflow...生成TensorRT引擎的方法（完结篇） 也建议初学者可以在百度或者Google上搜索TensorRT，可以看到别人写的教程或者代码来学习。
转自量子位，作者栗子 如何能让一个小姐姐属于你？ 把她变成二次元的人类，就可以解锁一个老婆了。 韩国游戏公司 NCSOFT，曾经开源过一只技艺精湛的 AI。...重要的是，它是用无监督方法训练的，连成对的数据都不需要。 现在，团队已经把 TensorFlow 实现和 PyTorch 实现，都放上了 GitHub。...这也会引导生成器，把注意力集中在重要的区域。 再看生成器： ? 它的辅助分类器，会找出属于三次元妹子的重要区域。然后，把两个领域的重要区域作比对，注意力模块就知道，生成器的注意力该集中在哪了。...四是 CAM 损失，给出一张图激活图，生成器和判别器会知道它们需要提升哪里。或者说，知道两个领域之间，当前最大的区别在哪里。...(b) 列是本文主角，在穿越次元的任务上，表现明显优于各路前辈。在其他任务上，生成效果也总体超过前辈。 然后，再来看一下注意力模块 (CAM) 到底有没有作用。 右边两列，差别尽显。
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