TensorFlow001

最新推荐文章于 2025-09-18 19:29:02 发布
原创 最新推荐文章于 2025-09-18 19:29:02 发布 · 250 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文介绍如何在CentOS系统上安装EPEL软件源，并通过此源安装Python包管理工具pip，最终利用pip安装不同版本的TensorFlow。
部署运行你感兴趣的模型镜像 


EPEL 是yum的一个软件源，里面包含了许多基本源里没有的软件。
centos 6 64位
安装EPEL 源命令如下
sudo yum -y install epel-release


pip 是一个Python包管理工具，主要是用于安装 PyPI 上的软件包，可以替代 easy_install 工具，安装pip需要安装epel。

yum -y install python-pip


安装TensorFlow需要9.0.1，使用
pip install -U pip
更新pip到9.0.1


pip install https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.5.0-cp27-none-linux_x86_64.whl

可以安装最简单的tensorflow的版本，其他请见文档



                

        

    


      

        
您可能感兴趣的与本文相关的镜像

        

          

            

              TensorFlow-v2.15
            

            

              

                
TensorFlow-v2.15

                

                    
TensorFlow

                

              

              
TensorFlow 是由Google Brain 团队开发的开源机器学习框架,广泛应用于深度学习研究和生产环境。 它提供了一个灵活的平台,用于构建和训练各种机器学习模型

            

          

          

            
          

        

      

  



    



                



	

		

			

				
					
DDPG tensorflow 2.0

				
			

			

				

					qq_42412225的博客
				

				

					05-02
					
					2849
					
				

			

		

		

			
				
DDPG的tensorflow2.0实现

			
		

	



                

            
              



	

		

			

				
					
tensorflow-001-Train

				
			

			

				

					ENJOY-NOW
				

				

					11-29
					
					658
					
				

			

		

		

			
				
global_step = tf.Variable(0, name='global_step', trainable=False)
	lr = tf.train.exponential_decay(0.001, global_step, 200, 0.95, staircase=True)
	optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(lr)
	#t

			
		

	



              


  
              

                


	

		

			

				
					
Tensorflow001-汗水和眼泪已经分不清了之编译x86的Tensorflow源码 （build from source x86) C++ Window 10

				
			

			

				

					dreamer_170717的博客
				

				

					09-04
					
					684
					
				

			

		

		

			
				
怕热的我，有时候还真喜欢这个大家都怕冷都要把空掉关掉的密闭的办公室，因为这样子我就可以泪流满面，不是，是汗流满面才对。然后骂咧咧的说道：天啊，好热啊。
升级还是向下兼容？这是一个问题，就好像，改朝换代还是新朝当政，也是一个问题。在我看来向下兼容就是妥协。当需要向下兼容，更多是因为没人维修了，也不愿意跟上新的版本了，这样子不好，我还再敲30年代码啊！我不想去开菜鸟驿站。
这就引到了该文章的目的：
如何编一个x86（向下兼容）的tensorflow.lib，然后可以在X86（win32）的C++上使用。
清单1

			
		

	





	

		

			

				
					
tensorflow使用详解

				
			

			

				

					技术人集结地
				

				

					04-28
					
					1709
					
				

			

		

		

			
				
可在Java生态中高效实现TensorFlow模型部署。持续关注TensorFlow官方文档（https://www.tensorflow.org）获取最新API更新。支持版本：TensorFlow Java API 支持 TF v1.x 和 v2.x（推荐2.10+）Eager Execution：即时运算模式（TF 2.x默认启用）类型匹配：Java float对应TF的。Tensor（张量）：N维数组，包含。模型兼容性：确保导出模型时指定。计算图：静态图模式

			
		

	



		

			
		



	

		

			

				
					
TensorFlow实战指南

				
			

			

				

					2503_91821476的博客
				

				

					09-18
					
					1159
					
				

			

		

		

			
				
本文系统介绍了TensorFlow 2025的最新特性与工业应用实践。重点解析了三大核心改进：DTensor API实现分布式训练突破、oneDNN性能优化带来4倍加速、Keras v3格式支持复杂模型保存。通过图像分类和音高识别两个实战案例，展示了TensorFlow在CV和音频领域的应用优势。文章还分享了大规模训练优化策略、工业部署经验以及边缘计算实践，对比分析了TensorFlow与PyTorch的适用场景。最后推荐了学习资源，指出多模态融合和自监督学习是未来发展方向。TensorFlow 2025在

			
		

	





	

		

			

				
					
TensorFlow

				
			

			

				

					weixin_41924879的博客
				

				

					07-09
					
					1388
					
				

			

		

		

			
				
TensorFlow是一个基于数据流编程（dataflow programming）的符号数学系统，被广泛应用于各类机器学习（machine learning）算法的编程实现，其前身是谷歌的神经网络算法库DistBelief 。Tensorflow拥有多层级结构，可部署于各类服务器、PC终端和网页并支持GPU和TPU高性能数值计算，被广泛应用于谷歌内部的产品开发和各领域的科学研究。...

			
		

	





	

		

			

				
					
tensorflow学习001

				
			

			

				

					跟着互联网
				

				

					02-17
					
					179
					
				

			

		

		

			
				
centos7安装python3.6和tensorflow，学习tensorflow需要先学会环境的安装，本文介绍Centos7下安装tensorflow

确认Centos7操作系统

# cat /etc/redhat-release
CentOS Linux release 7.6.1810 (Core)

1、安装python3.6

安装依赖

# yum -y install zlib...

			
		

	





	

		

			

				
					
TensorFlow 技术总结

				
			

			

				

					weixin_40426261的博客
				

				

					06-16
					
					1523
					
				

			

		

		

			
				
TensorFlow 是由谷歌开发的一款开源机器学习框架，广泛应用于各类机器学习任务，包括深度学习、强化学习和传统的机器学习任务。TensorFlow 因其高性能、灵活性和广泛的社区支持，成为了学术界和工业界的主流选择。以下是对 TensorFlow 技术的详细总结，包括其历史、特点、核心组件、应用场景、实际应用中的经验和技巧。一、TensorFlow 简介历史背景
TensorFlow 由谷歌大脑团队开发，最初发布于2015年。它是 DistBelief 的继任者，DistBelief 是谷歌内部使用的第

			
		

	





	

		

			

				
					
GNN Tensorflow packages

				
			

			

				

					天狼啸月1990的博客
				

				

					11-21
					
					2104
					
				

			

		

		

			
				
tensorflow packages for GNN models

			
		

	





	

		

			

				
					
tensorflow models-master.7z.001

				
			

			

				

					02-05
				

			

		

		

			
				
上传大小受限制，分成了两个包，models-master.7z.001、models-master.7z.002请全部下载后解压。    This repository contains a number of different models implemented in [TensorFlow]...

			
		

	





	

		

			

				
					
tensorflow2中文教程

				
			

			

				

					05-07
				

			

		

		

			
				
tensorflow2_tutorials_chinese tensorflow2中文教程，持续更新（不定期更新）  tensorflow 2.0 正式版已上线， 后面将持续根据TensorFlow2的相关教程和学习资料。  最新tensorflow教程和相关资源，请关注微信公众号...

			
		

	





	

		

			

				
					
ubuntu20.04 tensorFlow环境搭建001

				
			

			

				

					07-15
				

			

		

		

			
				
ubuntu20.04 tensorFlow环境搭建001

			
		

	





	

		

			

				
					
tensorflow-object-detection-api-model.zip.001

				
			

			

				

					12-31
				

			

		

		

			
				
这个是tensorflow的object-detection-api模块，是tensorflow的github上的models文件。这里是里面为训练mobilnet-ssd改了些文件和又些数据集和图片，方便自己测试，和重现我博客中的训练例子。由于文件较大我分卷压缩...

			
		

	





	

		

			

				
					
五次多项式换道转向避撞轨迹规划可视化Matlab代码（分析不同车速与路面附着系数对换道时间、距离及横向加速度的影响）

				
			

			

				

					11-27
				

			

		

		

			
				
五次多项式换道转向避撞轨迹规划可视化Matlab代码（分析不同车速与路面附着系数对换道时间、距离及横向加速度的影响）内容概要：本文介绍了一套基于五次多项式插值的换道转向避撞轨迹规划方法，并提供了完整的Matlab可视化代码实现。该方法用于自动驾驶或智能车辆在紧急避障场景下的平滑轨迹生成，重点分析了不同初始车速与路面附着系数对换道过程的影响，包括换道所需时间、行驶距离及横向加速度的变化规律，从而评估轨迹的安全性与舒适性。文中通过仿真展示了在多种工况下轨迹的动态特性，帮助理解车辆动力学约束与路面条件对路径规划的影响。;  
适合人群：具备一定车辆动力学基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事自动驾驶路径规划的工程技术人员。;  
使用场景及目标：①研究自动驾驶车辆在避障换道过程中的轨迹生成与优化；②分析车速与路面摩擦系数对换道性能（如时间、距离、横向加速度）的影响；③为智能驾驶系统提供可验证的轨迹规划算法原型与仿真平台；  
阅读建议：建议结合Matlab代码逐段运行并调整参数（如车速、附着系数），观察仿真结果变化，深入理解五次多项式在横向轨迹规划中的应用优势与局限，同时可扩展至更复杂的动态环境或多车协同场景。

			
		

	





	

		

			

				
					
中国移动数据分类分级及重要数据管控指导意见(1).docx

				
			

			

				

					11-27
				

			

		

		

			
				
中国移动数据分类分级及重要数据管控指导意见(1)

			
		

	





	

		

			

				
					
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化，用于纳米定位系统的预测控制研究（Matlab代码实现）

					
最新发布

				
			

			

				

					11-27
				

			

		

		

			
				
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化，用于纳米定位系统的预测控制研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开，旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论，将非线性系统动态近似为高维线性系统，进而利用递归神经网络（RNN）建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用，并提供了完整的Matlab代码实现，便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。;  
适合人群：具备自动控制、机器学习或信号处理背景，熟悉Matlab编程，从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。;  
使用场景及目标：①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模；②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能；③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案；  
阅读建议：建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节，重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器（MPC）的集成方式，鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。

			
		

	





	

		

			

				
					
鄱阳湖水系.zip

				
			

			

				

					11-27
				

			

		

		

			
				
水系流域矢量数据，坐标系wgs84，是流域范围，数据格式shp格式

			
		

	





	

		

			

				
					
基于STM32的宠物定位系统

				
			

			

				

					11-27
				

			

		

		

			
				
基于STM32的宠物定位系统

			
		

	





	

		

			

				
					
【提高晶格缩减(LR)辅助预编码中VP的性能】向量扰动(VP)预编码在下行链路中多用户通信系统中的应用（Matlab代码实现）

				
			

			

				

					11-27
				

			

		

		

			
				
【提高晶格缩减(LR)辅助预编码中VP的性能】向量扰动(VP)预编码在下行链路中多用户通信系统中的应用（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“提高晶格缩减(LR)辅助预编码中向量扰动(VP)预编码性能”的研究展开，重点探讨了其在下行链路多用户通信系统中的应用。通过Matlab代码实现，展示了如何利用混合框架优化大规模MIMO系统中的数据检测问题，提升VP预编码在LR辅助下的性能表现。文中结合通信系统设计与信号处理技术，提供了完整的仿真方案，涵盖算法设计、性能评估及优化路径，旨在降低系统干扰、提升传输效率与通信可靠性。;  
适合人群：具备通信工程、电子信息或相关专业背景，熟悉MIMO通信系统与信号处理基础的研究生、科研人员及从事无线通信系统仿真的技术人员。;  
使用场景及目标：①研究多用户MIMO系统中预编码技术的性能优化；②深入理解向量扰动与晶格缩减在预编码中的协同机制；③通过Matlab实现算法仿真，支持学术复现与工程验证。;  
阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐模块分析算法实现流程，重点关注LR辅助VP预编码的核心优化逻辑，并参考文档中提供的仿真设置进行参数调优与性能对比，以深化对通信系统预编码机制的理解。

			
		

	





	

		

			

				
					
使用TensorFlow实现手写数字识别

				
			

			

				

					
				

			

		

		

			
				
TensorFlow提供Python接口，因此Python自然成为使用TensorFlow构建模型的首选语言。Python简洁易读的语法，丰富的库支持（如NumPy、Pandas、Matplotlib等），使得Python和TensorFlow结合成为开发机器学习项目的强大...

			
		

	



              




          




        



    





    



      

      

        
      

      





	

		评论	
	

  

	
    

      

      

      

        
        

          
          

            

              成就一亿技术人!
            

            

              拼手气红包6.0元
            

          

        

        

          

            还能输入1000个字符
          

          

             
          

          

            

              红包
              添加红包
            

            

              表情包
              插入表情
              

                

              

            

            

              表情包
              代码片
              

                
              

            

            

              
              
              
              
              
              
              
            

          

        

      

    

		

			

			

			

					 条评论被折叠 查看
			

			

				
			

		

	

	




  

    

      添加红包
      
    

    

      

        
        

          
          
        

        
请填写红包祝福语或标题

      

      

        
        

          
          个
        

        
红包个数最小为10个

      

      

        
        

          
          元
        

        
红包金额最低5元

      

      

        
        

          当前余额3.43元
          前往充值 >
        

      

      

        

          需支付：10.00元
        

        
        
      

    

  





  

    
    
  

  

    
    
  








  

    

      

        

          

            
            
成就一亿技术人!

          

          

        

        

          

          

            领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝
            规则
          

        

      

      

        

          

            
              
            
            

              
hope_wisdom
 发出的红包
            

          

        

        

          

          

          

        

      

    

    

  



      
      

      
实付元

      
使用余额支付

      

        

          

            
            点击重新获取
          

        

        
扫码支付

      

      

        
          
            
          
          
        
      

      

        
        钱包余额
          0
          

            
            

              

                
抵扣说明：

                
 1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
 2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

              

            

          

      

      余额充值