不负如来不负卿

改一行代码就行，将import tensorflow as tf改成import tensorflow.compat.v1 as tf就可以了。

今天在用tensorflow（1.15.4版本）编写代码时，报错：InvalidArgumentError: placeholder tensor 'Placeholder_1' with dtype float and shapedebug发现是我把权重初始化弄成了占位符。。。。W = tf.placeholder(tf.float32, [784, 10])改成W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10]))...

将from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data替换成from tensorflow_core.examples.tutorials.mnist import input_data

今天用tensorflow==1.15.4版本写代码时忽然发现，FailedPreconditionError: Attempting to use uninitialized in Tensorflow恍然，需要初始化。在session建立之后先进行变量初始化。self.sess = tf.InteractiveSession()tf.global_variables_initializer().run()...

指定gpu两种方式：1、设置环境变量，直接在命令行中使用，set CUDA_VISIBLE_DEVICES=1终端执行脚本，CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python script.py2、在程序中指定，osimport osos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "5"Ref:1、https://www.jianshu.c...

今天，在使用jiagu时import出现ImportError: cannot import name 'monitoring' from 'tensorflow.python.eager'，错误原因：版本问题解决方案：pip install tensorflow==1.13.1Ref:1、 https://github.com/tensorflow/tensorflow/issu...

模型压缩一二三之tensorflow模型开始压缩安装Bazel拉取tensorflow源码构建graph构建量子压缩安装Bazel具体安装见我的博客之模型压缩一二三之Bazel安装拉取tensorflow源码新建一个目录，mkdir folder;然后 cd folder;进入folder目录之后拉取tensorflow源码：git clone https://github.com/...

查看ckpt模型参数和数值import osfrom tensorflow.python import pywrap_tensorflowcheckpoint_path = os.path.join("<你的模型的目录>", "./model.ckpt-11000") # Read data from checkpoint filereader = pywrap_tens...

tensorflow整个运行是按Graph来运行，一般是采用with方式来运行图，但图资源占用依然存在。在图运行之后加入图销毁会有助于内存释放，增加运行速度。这个在项目测试中感觉有所提升，大概提升几十毫秒左右。具体格式为：with tf.Session() as sess: ... tf.get_default_graph().finalize() # addRef...

今天在安装使用bert-as-service时报错，报错信息如下：AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute '__version__'一看，懵逼了，啥，tensorflow么有__version__方法，打开Python解释器看下，import tensorflowtensorflow.__version__我去，还真没...

最近学习BERT，训练用GPU，预测默认也走GPU，比较耗费资源，启用GPU加载也会有很多信息，想用CPU，设定如下就好：预测代码之前加入os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="-1"get了，game over。...

有时，我们直接pip install速度会特别慢，添加源会快一些。比如，添加清华源，pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple <要安装的包名>。for example，pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow...

卷积神经网络练习卷积输出维度的理解problemansweranalysis卷积参数共享的理解problem设置输出层问题及解答问题1：无共享参数的卷积层参数个数提示1question1answer1analysis1问题2：有共享参数的卷积层参数个数提示2question2answer2analysis2卷积神经网络可视化卷积输出维度的理解卷积神经网络中，我们都知道一个输入后都会有一个卷积层...

一个 epoch（代）是指整个数据集正向反向训练一次。它被用来提示模型的准确率并且不需要额外数据。本节我们将讲解 TensorFlow 里的 epochs，以及如何选择正确的 epochs。下面是训练一个模型 10 代的 TensorFlow 代码：from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_dataimport tensorf...

我们先来看一个引子：&amp;nbsp;&amp;nbsp;&amp;nbsp;&amp;nbsp;&amp;nbsp;&amp;nbsp;Mini-batching在这一节，你将了解什么是 mini-batching，以及如何在 TensorFlow 里应用它。Mini-batching 是一个一次训练数据集的一小部分，而不是整个训练集的技术。它可以使内存较小、不能同时训练整个数据集的电脑也可以训练模型。Mini-batching 从运...

神经网络激活函数有很多，我们来看下：1、我们常用激活函数是S型函数，也就是sigmod(x)。S 型函数并非是唯一可以使用的激活函数，实际上它具有一些不足。&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;从图中可以看出，S 型函数的导数最大值为 0.25（如上所示）。这意味着，当你用 S 型函数单元进行反向传播时，网络上每层出现的错误至少减少 75%，如果...

今天从头开始学习深度学习时发现，Hello World出现错误。报：2018-10-15 23:27:11.665115: I C:\tf_jenkins\workspace\rel-win\M\windows\PY\36\tensorflow\core\platform\cpu_feature_guard.cc:137] Your CPU supports instructions that t...

文章目录先说占位符feed_dict先说占位符&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;tensorflow里对于暂时不进行赋值的元素有一个称呼叫占位符。所谓占位符，顾名思义，先占着茅坑不拉屎，等需要时再赋值。所需要的命令为tf.placeholder，具体代码为：import tensorflow as tfa = tf.placeholder(tf.flo...