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TensorFlow如何使用
在Python3.6里装了
tensorflow
,怎么在Python10中
使用
?
答:
1. 在 Python 3.6 中安装
TensorFlow
。2. 打开命令提示符或终端窗口,进入 Python 3.6 的安装路径(通常为 `C:\Program Files\Python36\` 或 `/usr/local/lib/python3.6/` 等),找到 TensorFlow 的安装路径(通常为 `C:\Program Files\Python36\Lib\site-packages\
tensorflow
` 或 `/usr/l...
tensorflow
训练好的模型,怎么 调用
答:
除了显式调用 close 外, 也可以
使用
"with" 代码块来自动完成关闭动作.with tf.Session() as sess: result = sess.run([product]) print result在实现上,
TensorFlow
将图形定义转换成分布式执行的操作, 以充分利用可用的计算资源(如 CPU或GPU). 一般你不需要显式指定使用 CPU 还是 GPU, TensorFlow 能自动检...
怎么用python写
tensorflow
答:
TensorFlow使用
Session执行图, 使用Variable维护状态.tf.constant是只能输出的ops, 常用作数据源. 下面我们构建一个只有两个constant做输入, 然后进行矩阵乘的简单图: from
tensorflow
import Session, device, constant, matmul'''构建一个只有两个constant做输入, 然后进行矩阵乘的简单图:'''#如果不使用with session(...
tensorflow
训练好的模型,怎么调用?
答:
训练完一个模型后,为了以后重复
使用
,通常我们需要对模型的结果进行保存。如果用
Tensorflow
去实现神经网络,所要保存的就是神经网络中的各项权重值。建议可以使用Saver类保存和加载模型的结果。1、使用tf.train.Saver.save()方法保存模型 tf.train.Saver.save(sess, save_path, global_step=None, latest_...
如何
在Jupyter Notebook中
使用Tensorflow
答:
,我
使用
了Anaconda来安装配置
TensorFlow
打开终端 运行下面的命令来启用TensorFlow source activate
tensorflow
现在我们已经进入了TensorFlow的环境,我们要在这个环境中安装iPython和jupyter,运行下面的命令conda install ipython以及conda install jupyter 下面的步骤基本上按照Using a virtualenv in an IPython ...
Java
怎样
调用
TensorFlow
答:
tensorflow
训练模型通常
使用
Python api编写,这些模型保存后可以在Java中调用。python中训练完成,模型保存使用如下api保存:1234 保存二进制模型output_graph_def = tf.graph_util.convert_variables_to_constants(sess, sess.graph_def, output_node_names=['y_conv_add'])with tf.gfile.FastGFile('/...
【
TensorFlow
基本功】正太分布的
使用
答:
在TF中会大量使用到正态分布,熟练的使用它,也是使用TF的基本功之一。下面来看一下在Python中
如何使用
。用numpy来获取一个标准正态分布的样例 一维正太分布如上面定义所说,正如一个“钟形”或者如下两者 和 效果都如之前的图片 mu控制函数中心位置左右移动,如下mu=6的场景 sigma=10的场景 记住这个...
TensorFlow怎样
入门,怎样快速学习?
答:
1.吴恩达深度学习笔记中的
TensorFlow
部分。2.TensorFlow2.0样例(github标星34000+)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。3.《简单粗暴TensorFlow 2.0》的作者,是...
tensorflow
中TFRecord是怎么用的
答:
那么
使用
tfrecord和直接从硬盘读取原生数据相比到底有什么优势呢?其实,
Tensorflow
有和tfrecord配套的一些函数,可以加快数据的处理。实际读取tfrecord数据时,先以相应的tfrecord文件为参数,创建一个输入队列,这个队列有一定的容量(视具体硬件限制,用户可以设置不同的值),在一部分数据出队列时,tfrecord...
如何
从零
使用
Keras +
TensorFlow
开发一个复杂深度学习模型?
答:
Keras 是提供一些高可用的 Python API ,能帮助你快速的构建和训练自己的深度学习模型,它的后端是
TensorFlow
或者 Theano 。本文假设你已经熟悉了 TensorFlow 和卷积神经网络,如果,你还没有熟悉,那么可以先看看这个10分钟入门 TensorFlow 教程和卷积神经网络教程,然后再回来阅读这个文章。在这个教程中,...
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