秋水顽石

前言由于服务器端是没有浏览器的（纯命令模式），我们需要进行相应的配置，才可以在本地浏览器，使用tensorboard查看服务器运行的训练过程。方案：Xshell隧道配置打开Xshell，右击相应的会话，在弹出的对话框中选择属性->连接->SSH->隧道->添加。在侦听端口和目标端口中填入相同的端口，此处填写了6006;（这里的端口号，也可以随便换成其他的，只要保证两处相同即可）。服务器端启动tensorboard使用以下语句启动：tensorboard --lo

引言使用公用的服务器，免不了要建立自己的虚拟环境，以防止和其他同学安装软件包的时候，发生冲突。最近，由于需要，使用conda创建了虚拟环境，但是在我创建又删除这样的几轮操作之后，不知什么原因，在我再次使用conda创建虚拟环境或者使用conda进行安装软件包的时候，出现了以下错误提示。经络一天试坑 解决方案，终于解决完毕，想必这算是比较全面的一个解决方案了。撸起袖子加油干起来！错误提示我的虚...

文章目录参数讲解代码讲解：单层RNN多层RNN多层LSTM参考参数讲解函数原型为：tf.nn.dynamic_rnn( cell,#RNNCell的一个实例. inputs,#RNN的一个输入 #如果time_major == False(默认), 则是一个shape为[batch_size, max_time, input_size]的Tensor,或者...

原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/xierhacker/article/details/53860379文章目录一.Graph二、Session(tf.Session)一.Graph一个TensorFlow的运算，被表示为一个数据流的图。一幅图中包含一些操作（Operation）对象，这些对象是计算节点。前面说过的Tensor对象，则是表示在不同的操作（operatio...

文章目录引言配置参考资料引言本文主要是介绍在Ubuntu系统下安装torch-gpu版和tensorflow-gpu版.配置因为两者均是GPU版本和python版，因此所需要的配置环境几乎一模一样。在正式安装torch和tensorflow之前，需要安装以下软件：安装cuda安装cuDNN(注意和cuda版本相对应起来)安装Anconda(同样主要要和cuda版本对应起来)参...

一、前言还是到了深度学习这一模块，再不学习一下真的是跟不上浪潮了，在这还是要抓住浪潮的尾巴。关于 TensorFlowTensorFlow是一个采用数据流图（data flow graphs），用于数值计算的开源软件库。节点（Nodes）在图中表示数学操作，图中的线（edges）则表示在节点间像话联系的多维数据组，即张量(tensor)。它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算，例如台式计算机中的一

前言　　总是在选择使用什么系统的问题上纠结来纠结去，通过实验验证我还是倾向于使用Win吧，主要是捣鼓乌班图还得cd来cd去，一个嫌麻烦的患者，还需要慢慢医治，进入正题…….. 　　前面有一篇文章已经简单介绍过TensorFlow了，可以点击这里查看。再稍微简单说一下，TensorFlow是谷歌开发的，其命名来源于本身的运行原理：tensor(张量)意味着N维数组（可以看下面的例子），flow（流）

关于TensorFlow　　　tensorflow是谷歌旗下的一个开源的机器学习框架。这个框架的基本的工作原理就是：由多张数组构成的张量（tensor）在图（graph）结点之间定向流动（flow），从输入到输出。所以我们经常说神经网络算法是一种端到端的算法：数据从输入进入到到数据流图中，最终再从数据流图中输出，中间的流动过程就是我们的神经网络结构，并且这种结构可以自动学习（比如自动提取...