
TensorFlow从入门到放弃
菜菜2022
这个作者很懒,什么都没留下…
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【安装】Tensorflow CPU版本安装笔记
前言 相对于GPU版本来说,CPU版本的安装就十分简便了。 环境要求及操作步骤 确保pip版本19.0+ 升级 pip 版本(可选,如果pip版本大于19.0, 可忽略此步骤) python -m pip install --upgrade pip 安装tensorflow2.3的CPU版本 pip install tensorflow-cpu==2.3.0 -i https://pypi.douban.com/simple/ 总结 #pip更新是可选的 python -m pip instal原创 2021-02-06 16:00:47 · 184 阅读 · 2 评论 -
【安装】Tensorflow GPU版本安装笔记
总结下来就是三行命令 在执行下面三行命令之前确保开发机器满足下面的条件 conda install cudatoolkit=10.1 conda install cudnn=7.6.5 pip install tensorflow-gpu==2.3.0 -i https://pypi.douban.com/simple/ 安装环境要求 OS |Ubuntu| 16.04+ | |–|--| |Windows | 7+| macOS| 10.12.6(Sierra)+ Raspbian|9.0+ P原创 2021-02-06 15:56:14 · 214 阅读 · 0 评论 -
【琐碎】查看tensorflow安装版本、位置信息及是GPU版本还是CPU版本
import os from tensorflow.python.client import device_lib os.environ["TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL"] = "99" if __name__ == "__main__": rs=device_lib.list_local_devices() print(type(rs)) print(rs) 运行结果 <class 'list'> [name: "/device:CPU:0" devic原创 2021-02-06 14:27:07 · 783 阅读 · 0 评论 -
【小白入门tensorflow】tensor的shape
获取一个tensor类型变量的shape import tensorflow as tf import numpy a=tf.random.normal([4,28,28,3]) print(type(a)) print(a.shape) print(a[1].shape) print(a[1,2].shape) print(a[1,2,3].shape) print(a[1,2,1,1].shape) 之前报错是因为我把shape写成了shape(),感觉在入门深度学习的路上又像我当初入门C语言的时候,原创 2020-10-03 14:57:22 · 1002 阅读 · 0 评论