• 2024-07-03在Ubuntu上用Docker轻松实现GPU加速的TensorFlow
    前言在深度学习和机器学习的世界中,GPU的使用可以显著加速模型训练和推理的速度。NVIDIAContainerToolkit允许我们在Docker容器中使用NVIDIAGPU,从而简化了在GPU上运行TensorFlow等深度学习框架的过程。本文将详细介绍如何在Ubuntu上配置NVIDIAContainerToolkit并运行GP
  • 2024-07-03Tensorflow模型转换onnx模型
    1.查看pb文件的输入输出一般cv相关的输入只有一个输入,即图片,但输出却可能有多个,可以查看训练模型等确定输出。importtensorflow.compat.v1astfPATH_TO_CKPT="/xxx/yyyy/resnet.pb"defcreate_graph():withtf.gfile.FastGFile(PATH_TO_CKPT,'rb')asf:
  • 2024-07-02Python TensorFlow双向Bi-LSTM长短期记忆神经网络深度学习可视化用户传感器活动数据
    全文链接:https://tecdat.cn/?p=36613原文出处:拓端数据部落公众号在本文中,我们旨在利用深度学习技术,特别是TensorFlow框架下的Keras库,对WISDM(无线传感器数据挖掘)数据集进行活动识别。WISDM数据集包含了从用户身上佩戴的加速度传感器收集的三轴加速度数据,这些数据被用于识别用户的
  • 2024-07-02windows10用conda搭建tensorflow的gpu环境
    在tensorflow官方网址上也列举了很多方法,但都很麻烦,包括docker也没有办法在win10下应用gpu来计算。记录我的检查过程。在官网搜集有用的资料。“在Windows环境中从源代码构建”中提到了经过测试后,可用的配套版本,找到一个最新的是:|版本|Python版
  • 2024-07-02解决TensorFlow中的FailedPreconditionError:未初始化的变量
    解决TensorFlow中的FailedPreconditionError:未初始化的变量
  • 2024-07-01tensorflow-gpu配置
    1.安装Anaconda下载地址:Anaconda|TheOperatingSystemforAI2.查询tensorflow-gpu不同版本所对应的python、cuDNN和CUDA的版本官网:在Windows环境中从源代码构建 | TensorFlow(google.cn) 3.使用conda安装相应的库#tensorflow_gpu-2.3.0condainitcondacrea
  • 2024-07-01feature column
    embedding_column和featurecolumn是什么区别?embedding_column是featurecolumn的一种类型embeddingcolumn体现在graph上和代码上是这样的这是一个featurecolumn的例子,能够能好的理解featurecolumn和embeddingcolumn的关系Featurecolumn的计算大概分两步第一步
  • 2024-06-24'MMDetection3D'+'waymo-open-dataset-tf-2-6-0'+'pytorc2.3.1+cu121'安装
    安装pytorc2.3.1+cu121步骤1.创建并激活一个conda环境condacreate-nmmdpython=3.8-ycondaactivatemmd步骤2.基于PyTorch官方说明安装PyTorch,例如:pip3installtorchtorchvisiontorchaudio--index-urlhttps://download.pytorch.org/whl/cu121步骤3.验
  • 2024-06-23大数据主流技术演进历程:从传统数据处理到智能数据分析
    大数据技术的发展历程充满了创新和变革。从最初的批处理系统到如今的实时数据分析平台,技术的演进不仅推动了数据处理能力的提升,也改变了各行各业的运营模式。本文将深入探讨大数据主流技术的演进历程,分析其技术亮点、实际应用以及对行业的深远影响。一、传统数据处理阶段
  • 2024-06-23【昆虫识别系统】图像识别Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+机器学习+TensorFlow+ResNet50
    一、介绍昆虫识别系统,使用Python作为主要开发语言。通过TensorFlow搭建ResNet50卷积神经网络算法(CNN)模型。通过对10种常见的昆虫图片数据集('蜜蜂','甲虫','蝴蝶','蝉','蜻蜓','蚱蜢','蛾','蝎子','蜗牛','蜘蛛')进行训练,得到一个识别精度较
  • 2024-06-23大模型基本概念学习 - Checkpoint、PyTorch、 TensorFlow、Transformers、ModelScope
    文章目录前言一、checkpoint二、TensorFlow1.简介2.主要特点3.示例代码三、PyTorch1.简介2.主要特点3.示例代码四、TensorFlow和PyTorch区别五、Transformers六、Transformers通过配置或自动检测来决定使用PyTorch或TensorFlow1.自动检测2.通过环境变量配
  • 2024-06-22anaconda安装①tensorflow-cpu 1.12.0py3.6②tensorflow-gpu 2.4.0③pytorch 2.4.1 通用 cuda 11.0,cudnn 8.0,py38
    本机环境:Win10、rtx4060tianaconda常用命令condaenvlist#查看已有环境名称condaenvlistcondaactivateenv_name #激活环境condaactivateenv_namecondadeactivateenv_name#退出环境condadeactivateenv_namecondacreate-nenv_namepython=3.x#创建p
  • 2024-06-22【球类识别系统】图像识别Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+TensorFlow
    一、介绍球类识别系统,本系统使用Python作为主要编程语言,基于TensorFlow搭建ResNet50卷积神经网络算法模型,通过收集'美式足球','棒球','篮球','台球','保龄球','板球','足球','高尔夫球','曲棍球','冰球','橄榄球',&#
  • 2024-06-22【球类识别系统】图像识别Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+TensorFlow
    一、介绍球类识别系统,本系统使用Python作为主要编程语言,基于TensorFlow搭建ResNet50卷积神经网络算法模型,通过收集‘美式足球’,‘棒球’,‘篮球’,‘台球’,‘保龄球’,‘板球’,‘足球’,‘高尔夫球’,‘曲棍球’,‘冰球’,‘橄榄球’,‘羽毛球’,‘乒乓球
  • 2024-06-22【猫狗识别系统】图像识别Python+TensorFlow+卷积神经网络算法+人工智能深度学习
    猫狗识别系统。通过TensorFlow搭建MobileNetV2轻量级卷积神经算法网络模型,通过对猫狗的图片数据集进行训练,得到一个进度较高的H5格式的模型文件。然后使用Django框架搭建了一个Web网页端可视化操作界面。实现用户上传一张图片识别其名称。一、前言本研究中,我们开发了一个基于深
  • 2024-06-21深度学习--tensorflow中操作张量的高频率api--87
    目录1.创建张量2.shape操作3.数学运算4逻辑运算5.张量之间的操作6.数据类型的转换7.聚合(规约)操作8argmax1.创建张量tf.constant(value,dtype=None,shape=None,name='Const')tf.zeros(shape,dtype=tf.float32,name=None)tf.ones(shape,dtype=tf.float32,name
  • 2024-06-21【TensorFlow深度学习】开源社区支持与GitHub上贡献代码的流程
    开源社区支持与GitHub上贡献代码的流程开源社区支持与GitHub上贡献代码的流程:携手共创软件未来1.开源社区支持的意义2.如何在GitHub上找到合适的项目3.贡献代码的流程3.1.Fork与Clone3.2.创建分支3.3.修改代码3.4.提交与推送3.5.创建PullRequest
  • 2024-06-21【TensorFlow深度学习】量化压缩技术在降低模型体积中的应用
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  • 2024-06-18TensorFlow Object Detect API 实战与踩坑经验分享
    Apple-Banan-OrangeDetection全部代码已上传到本人github项目,欢迎来玩呀━(`∀´)ノ亻!简介本项目起源于本人《人工智能原理》一课的大作业,要求识别苹果、香蕉、橙子三种水果,并用IOU、Precision、Recall、mAP四个指标进行评估(谁拿前3个作为最终指标啊)。一通搜索下来
  • 2024-06-17PyTorch与TensorFlow模型互转指南
    在深度学习的领域中,PyTorch和TensorFlow是两大广泛使用的框架。每个框架都有其独特的优势和特性,因此在不同的项目中选择使用哪一个框架可能会有所不同。然而,有时我们可能需要在这两个框架之间进行模型的转换,以便于在不同的环境中部署或利用两者的优势。本文将详细介绍如何
  • 2024-06-16GPU版PyTorch安装、GPU版TensorFlow安装(详细教程)
    目录一、介绍PyTorch、TensorFlow 1. PyTorch2.TensorFlow二、GPU版PyTorch安装1.确定CUDA版本2.确定python版本3.安装PyTorch3.1使用官网命令安装(速度慢)3.2本地安装(速度快)4.检验是否安装成功三、GPU版TensorFlow安装1.确定CUDA版本2.确定TensorFlow版本3.安
  • 2024-06-16【TensorFlow深度学习】使用Horovod加速TensorFlow分布式训练
    使用Horovod加速TensorFlow分布式训练使用Horovod加速TensorFlow分布式训练:并行计算的高效实践Horovod简介安装与环境准备示例代码结构性能优化建议结语使用Horovod加速TensorFlow分布式训练:并行计算的高效实践在深度学习领域,随着模型复杂度的日益增加,单机训练已
  • 2024-06-12人工智能——机器学习——神经网络(深度学习)
    一.人工智能:人工智能是让机器获得像人类一样具有思考和推理机制的智能技术,这一概念最早出现在1956年召开的达特茅斯会议上。其中深度学习可以理解为神经网络。刚开始只有神经网络的概念,随着神经网络的层数增加,就逐渐将神经网络叫做深度学习。神经网络发展简史:神经网络的
  • 2024-06-11TensorFlow、Keras的LSTM神经网络预测和异常检验股市价格时间序列数据可视化python实例附代码数据
    全文链接:https://tecdat.cn/?p=36448原文出处:拓端数据部落公众号本文旨在探讨如何利用TensorFlow和Keras中的LSTM神经网络来预测和检验股市价格时间序列数据,并通过Python编程语言和可视化技术来展示预测结果和异常检验的效果。具体而言,本文将首先介绍LSTM神经网络的基本原理和Te
  • 2024-06-11在Python中使用GPU进行并行计算的方法
    在Python中使用GPU进行计算通常涉及到一些特定的库,如NumPy、SciPy的GPU加速版本(如CuPy、PyCUDA等)或深度学习库(如TensorFlow、PyTorch等)。这些库能够利用GPU进行并行计算,从而加速数据处理和模型训练等任务。以下是一个使用TensorFlow和PyTorch在Python中利用GPU进行计算的详细