Muzi_Water的博客

原始时间序列数据如下所示，我们将纬度、经度、高度作为输入其轨迹经纬度如下图所示：用keras创建一个三层的LSTM网络训练模型如下图所示：import numpy as npfrom keras.layers.core import Dense, Activation, Dropoutfrom keras.layers import LSTMfrom keras.m...

在Anaconda创建的环境中安装包时，如果报错如下ERROR: Could not install packages due to an EnvironmentError: [WinError 5] 拒绝访问。那么在 pip install 后面加上 --user即可解决问题。...

用tensorflow最怕的就是无意间的一更新然后就出现了各种问题导致不能用了，归根结底还是版本不兼容的问题作祟！！！无奈又重新安装了一次，根据上次的经验，我先安装了matplotlib，但是时隔多日它的版本升级到，自动安装的版本是3.1.1，引发了新的问题RuntimeError: implement_array_function method already has a docstring...

1.打开cmd2.执行命令 nvcc --version

最近在学习ImageAI对图片的处理，在此记录下学习过程。参考：ImageAI 的 Github 链接目标：用自己的图片库实现液晶屏异常预测。1. 将自己的图片整理成224×224（模型默认）像素的大小，新建一个tf-train目录（名字随便起），在该目录下分为train和test两个目录，目录下将正常的图片放在normal文件夹下，将存在异常的图片放在abnormal文件夹下，文件夹...

tensorflow错误：“tensorflow.python.framework.errors_impl.ResourceExhaustedError: OOM when allocating tensor with shape[32,256,55,55]”解决方法：减少批处理Batch 的大小 降低全连接层的维度 增加池化 层 缩小输入图片大小总之呢，就是显卡内存不能满足此次训...

初次使用tensorflow-gpu时用的sess = tf.Session()启动图，这时总报如下错误但是程序逻辑是没有问题的，后来发现是需要为其分配显存，因此需要将sess = tf.Session()改为：config = tf.ConfigProto()config.gpu_options.allow_growth=Truesess = tf.Session(config...

鉴于我自己踩过的坑，提醒大家千万不要直接pip install tensorflow-gpu而不指定版本！！！我一开始用最新的1.13.1版本总是报“ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块。”的错误，果断的卸载后安装了1.11.0版本，直接就OK啦！注：如果需要matplotlib包，请在安装tensorflow-gpu之前安装，因为conda insta...

利用基本的LSTM循环网络实现对 “international-airline-passengers.csv“ 的预测 ，该数据是 1949到1960共12年,每年12个月的数据,一共 144 个数据。在 SeriesPredictor 类中定义了模型构建、模型训练、模型测试的方法来实现预测，plot_result 方法实现了预测结果的折线图绘制。import numpy as npimp...

在实际中，通常需要将经过大量训练的较好模型参数保存起来，在实际应用以训练好的模型进行预测。TensorFlow中提供了模型保存的模块 tensorflow.train.Saver()1. 导入tensorflow模块                   import tensorflow as tf2. 创建模型保存的Saver对象      saver = tf.train.Sa...

tile( input, multiples, name=None )     按multiples设定的各维度扩展倍数进行数据扩展参数：input --> 输入tensor            multiples   --> 指定各维度要扩展的倍数            name -->名称（可选）import tensorflow as tfdata ...

tensorflow.squeeze(input, squeeze_dims=None, name=None)参数： input  -->  输入的tensor             squeeze_dims = None  -->默认None是删除input中所有大小是1的维度，若指定位置则删除所指定位置大小是1的维度             name -->名称...

nump.expand_dims(array, axis)，tensorflow.expand_dim(tensor, axis)这两个expand_dims函数都是在原始数据的基础上，添加第axis维.不同点在于处理的数据类型不同，前者是处理array类型的数据，后者是处理tensor类型的数据。nump.expand_dims(array, axis) 用法原始数据 ...

tf.cast(x, DstT, name)参数： x --> 张量Tensor             DstT  --> tf.DType 要转换的目标类型             name  --> 运算名称（可选）一般用于真实值和预测值比较后的布尔型转换为浮点型进行后续计算。import tensorflow as tfimport numpy a...

tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2（）的用法tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2（_sentinel, labels, logits, dim, name）  计算 softmax(logits) 和 labels 之间的交叉熵参数：_sentinel -->内部，一般不使用。...

Tensorflow 随机张量tf.random_normal(shape, mean, stddev, dtype, seed, name)    正太分布：生成100个均值为0、标准差为1的随机数。import tensorflow as tfimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltnorm = tf.ra...