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  • 2024-11-20利用 TensorFlow Profiler:在 AMD GPU 上优化 TensorFlow 模型
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  • 2024-11-19哋它亢编程语言机器学习框架(如TensorFlow、PyTorch等)
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  • 2024-11-16手写体识别Tensorflow实现
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  • 2024-11-15Tensorflow基本概念
    简介:本文从Graph讲到Session,同时讲解了tf.constant创建tensor的用法和variable需要初始化的知识点,可以给你打好一个学习Tensorflow的基础。本文都是基于TensorFlow1.14.0的版本下运行。本专栏将会系统的讲解TensorFlow在1.14.0版本下的各种用法并且会讲解各种常用的神经网
  • 2024-11-13TensorFlow\Keras实战100例——GAN生成图像
     一.原理说明GAN包括两个主要部分:生成器(Generator)鉴别器(Discriminator)。生成器负责创建新颖的图像,而鉴别器负责了解生成的图像有多好。我们要为GAN图像生成构建的整个架构如下图所示。二.数据说明MINST数据集是机器学习领域一个经典的数据集,其中包括70000个样本,包
  • 2024-11-082025年入门深度学习或人工智能,该学PyTorch还是TensorFlow?
    随着2025应用人工智能和深度学习技术的举世泛气,还在迷茫于该选择哪个深度学习框架吗?PyTorch和TensorFlow是并立于深度学习世界两座巨塔,但是越来越多人发现,在2025年,PyTorch似乎比TensorFlow更为流行和被接受。下面我来分析一下这两个深度学习框架的发展历史,应用差异和现状,以
  • 2024-11-08TensorFlow介绍
    TensorFlow是一个开源的机器学习框架,由Google开发并维护。它是一个基于数据流图的计算库,能够用于构建和训练各种机器学习模型。TensorFlow的核心功能是进行张量(Tensor)操作,它使用计算图来表示和执行数值计算。TensorFlow的基本概念包括:1.张量(Tensor):是多维数组的一种表示形式,
  • 2024-11-07TensorFlow+Keras自然语言处理实战 (王晓华)
    书:pan.baidu.com/s/1tIHXj9HmIYojAHqje09DTA?pwd=jqsoTensorFlow与Keras框架概述:介绍TensorFlow和Keras的发展历程、基本特性和在自然语言处理中的应用优势。环境搭建与基础配置:详细指导读者如何从零开始搭建TensorFlow和Keras所需的运行环境,包括Python、Anaconda、PyCharm等
  • 2024-11-03人工智能学习框架综述:特性、应用及未来趋势(有代码哦~)
    人工智能(AI)的发展在很大程度上得益于强大、高效的学习框架,这些框架为研究人员和工程师提供了集成化的工具,用以构建、训练和部署深度学习和机器学习模型。本文将对几大主流人工智能学习框架的特性、使用场景及未来趋势进行介绍,帮助读者理解如何选择和应用这些工具。一、人工智
  • 2024-10-26TensorFlow面试整理-分布式
     在深度学习的训练过程中,随着数据量和模型的复杂性增加,单个GPU或CPU无法满足高效训练的需求。TensorFlow提供了强大的分布式训练功能,通过并行处理加速训练过程。分布式训练可以在多个GPU、多个机器甚至是TPU上运行。以下是分布式训练的关键概念及其使用方法
  • 2024-10-24【深度学习代码调试5】标准化数据集:TensorFlow Datasets (TFDS)自动化数据加载与预处理
    【标准化数据集】TensorFlowDatasets、TFDS:自动化数据加载与预处理写在最前面1.什么是TensorFlowDatasets(TFDS)?主要特点:2.TFDS的核心API:`tfds.builder`和`download_and_prepare``tfds.builder`:创建数据集构建器示例:`download_and_prepare`:下载与准备数据集
  • 2024-10-21全网最详细深度学习环境配置(Pycharm+anaconda+pytorch+TensorFlow+cuda+cudnn+改变虚拟环境包位置)
    目录1.版本说明2.安装Pycharm3.安装anaconda1.安装2.配置路径3.修改镜像源4.修改默认虚拟环境安装位置1.查看conda信息2.修改对应文件的权限3.再次查看信息5.配置Pycharm环境4.安装torch5.安装TensorFlow+cuda+cudnn1.打开对应的文件CUDA2.打开CUDNN3.安装T
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    项目描述基于opencv,Keras,Tensorflow的人脸识别安装好Anaconda,否则很多科学计算的库要手动安装很麻烦安装好TensorFlow,下面是最简便的方法(但是安装的是cpu版本,但速度相对于GPU版的稍微慢#安装TensorFlowcpu版pipinstalltensorflow#安装keras框架pipinstallkeras#安
  • 2024-10-12Python知识点:基于Python技术,如何使用TensorFlow进行自动驾驶模型训练
    开篇,先说一个好消息,截止到2025年1月1日前,翻到文末找到我,赠送定制版的开题报告和任务书,先到先得!过期不候!使用TensorFlow进行自动驾驶模型训练的Python技术详解自动驾驶技术是人工智能领域的一个重要应用,它涉及到多个复杂的机器学习任务,如图像识别、决策制定和运动控制。Te
  • 2024-10-11TensorFlow 学习笔记
    Tensorflow是谷歌开发的一款机器学习软件包。2019年,谷歌将Keras集成到Tensorflow中,并发布了Tensorflow2.0。Keras是FrançoisChollet独立开发的一个框架,为Tensorflow创建了一个简单的、以层为中心的接口。张量(Tensor)是数组的另一个名称。TensorFlow.orgimportte
  • 2024-10-11tensorflow案例1--天气识别,包含(Tensorflow的检查是否GPU、图像数据加载与划分、拿取动态加载的数据、内存优化、神经网络构建、模型超参数设计、模型训练)API讲解
  • 2024-10-11Bi-LSTM-CRF实现中文命名实体识别工具(TensorFlow)
    关于深度实战社区我们是一个深度学习领域的独立工作室。团队成员有:中科大硕士、纽约大学硕士、浙江大学硕士、华东理工博士等,曾在腾讯、百度、德勤等担任算法工程师/产品经理。全网20多万+粉丝,拥有2篇国家级人工智能发明专利。社区特色:深度实战算法创新获取全部完整项目
  • 2024-10-11机器学习四大框架详解及实战应用:PyTorch、TensorFlow、Keras、Scikit-learn
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  • 2024-10-09TensorFlow Serving: 高性能机器学习模型部署利器
    servingTensorFlowServing简介TensorFlowServing是一个专为生产环境设计的灵活、高性能机器学习模型服务系统。它主要处理机器学习的推理(inference)阶段,负责管理训练后模型的生命周期,并通过高性能的引用计数查找表为客户端提供版本化访问。虽然TensorFlowServing原生支持Ten
  • 2024-10-09TFLearn: 高级API深度学习库
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  • 2024-10-09解析 Keras 图像预处理导入路径及问题探讨
    一、检查导入路径是否正确确保你的导入语句是正确的。对于TensorFlow2.x及以上版本,正确的导入方式可能如下:fromtensorflow.keras.preprocessing.imageimportImageDataGenerator如果你的TensorFlow版本较旧或者安装有问题,可能需要调整导入路径。二、简单方法(查找正
  • 2024-10-05TensorFlow-图像深度学习实用手册-全-
    TensorFlow图像深度学习实用手册(全)零、前言TensorFlow是谷歌广受欢迎的机器学习和深度学习产品。它已经迅速成为一种流行的工具选择,用于执行快速、高效和准确的深度学习任务。本书向您展示了现实世界项目的实际实现,教您如何利用TensorFlow的功能来执行高效的深度学习。在本
  • 2024-09-27【鸟类识别系统】计算机毕设项目+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+模型训练+Python+TensorFlow
    一、介绍鸟类识别系统。本系统采用Python作为主要开发语言,通过使用加利福利亚大学开源的200种鸟类图像作为数据集。使用TensorFlow搭建ResNet50卷积神经网络算法模型,然后进行模型的迭代训练,得到一个识别精度较高的模型,然后在保存为本地的H5格式文件。在使用Django开发Web网
  • 2024-09-24TensorFlow 中 Sequential 模型的安装与运行问题
            在安装和运行TensorFlow中的Sequential模型时,可能会遇到一些问题。例如,在安装过程中,可能会出现包找不到的情况,需要确定正确的频道来安装所需的包。同时,还可能遇到依赖冲突等问题,需要根据具体情况进行解决,如创建新的conda环境、检查conda配置或使用特定