zywvvd的博客

准备尝试升级TensorFlow 1.14 到2.2，需要同时升级本地和服务器的环境，本文记录主要过程。环境需求当前TensorFlow最高版本 2.2.+ ，需要CUDA 10.1，cudnn 7.6官网下载 ：https://developer.nvidia.com/显卡驱动需要满足CUDA版本要求Linux下载 cuda_10.1.243_418.87.00_linux.run 并安装（之前装过并运行过TensorFlow，相关库不过时的话可以不特意去装 cudnn）过程.

在测试TensorFlow可用性时(tf.test.is_gpu_available())出现错误Could not load dynamic library'libnvinfer.so.6'，本文记录解决方法。错误原因没有安装 TensorRT关于NVIDIA TensorRT:NVIDIA TensorRT是一种高性能神经网络推理(Inference)引擎，用于在生产环境中部署深度学习应用程序，应用有图像分类、分割和目标检测等，可提供最大的推理吞吐量和效率。TensorRT是第一款.

在Keras网络训练过程中，fit-generator为我们提供了很多便利。调用fit-generator时，每个epoch训练结束后会使用验证数据检测模型性能，Keras使用model.evaluate_generator提供该功能。然而我遇到了需要提取验证集y_pred的需求，在网上没有找到现有的功能实现方法，于是自己对源码进行了微调，实现了可配置提取验证集模型预测结果的功能，记录如下。原理简介通过查看源代码，发现Keras调用了model.evaluate_generator验证数据，该函数.

作者：-牧野- 来源：优快云 原文：https://blog.youkuaiyun.com/dcrmg/article/details/79776876tensorflow数据读取机制tensorflow中为了充分利用GPU，减少GPU等待数据的空闲时间，使用了两个线程分别执行数据读入和数据计算。具体来说就是使用一个线程源源不断的将硬盘中的图片数据读入到一个内存队列中，另一个线程...

转自：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42052460/article/details/80714539tensorflow中协调器 tf.train.Coordinator 和入队线程启动器 tf.train.start_queue_runnersTensorFlow的Session对象是支持多线程的，可以在同一个会话（Session）中创建多个线程，并行执行。...

Tensorboard 方便而美丽，但是可远观不可亵玩有点不爽，还是数据落在自己手里比较踏实参考：https://blog.youkuaiyun.com/nima1994/article/details/82844988#commentBox可以方便地读取Tensorboard数据上代码from tensorboard.backend.event_processing import even...

参考：https://blog.youkuaiyun.com/C_chuxin/article/details/85269471Keras中计算神经网络的梯度函数K.gradients（y，x）【功能】用于求y关于x 的导数（梯度），【输入】(y和x可以是张量tensor也可以是张量列表，形如 [tensor1, tensor2, …, tensorn]），【返回】返回的是一个张量列表，...

Tensorflow 几个最新版本的更新大力推崇 Keras 相当于官宣啊相信Keras的可用性给大家做深度学习带来方便 畅快的同时逐渐会变成主流的开发组件0、官方资料Imagenet的图像识别任务目睹了近几年人工神经网络的进展其中有很多里程碑式的进展 keras在应用模块（keras.applications）中提供了带有预训练权值的深度学习模型，这些模型可以用来进行预...

人工神经网络已然成为现今最流行的机器学习工具，框架平台也在不断地完善升级，对GPU的依赖也越来越严重，在框架们升级的过程中会改进原有版本的错误并且提供很多美好的合理的新特性，会给使用者带来更多的便利，也让使用者对这个框架更有信心，让框架更加光彩夺目。但是事实上，在大家为新版本的Pytorch和Tensorflow千呼万唤始出来欢呼雀跃的时候，角落里却有一小撮人为莫名其妙的环境错误抓耳挠腮。因为框...

在tensorflow中，我们可以使用 tf.device() 指定模型运行的具体设备，可以指定运行在GPU还是CUP上，以及哪块GPU上。设置使用GPU使用 tf.device('/gpu:1') 指定Session在第二块GPU上运行： import tensorflow as tf with tf.device('/gpu:1'): v1...

原文：https://blog.youkuaiyun.com/ei1990/article/details/779480011、tf.train.Supervisor()import tensorflow as tfimport numpy as npimport oslog_path = 'ckptdir/'log_name = 'liner.ckpt'x_data = np.rand...

TensorFlow 1.0 (February 2017)以后 出现了高级API tf.layers.batch_normalization .使用简单方便# Set this to True for training and False for testingtraining = tf.placeholder(tf.bool)x = tf.layers.dense(input

Python 读取图片一般有 opencv 和 matplotlib两种包可用，在此介绍后一种在Ubuntu下的环境配置方法首先安装numpy和scipy然后 sudo pip install matplotlib这时候可能仍然无法使用matplotlib库的pyplot读取图像因为Tkinter没有在系统python中默认安装为安装Tk

转自：http://www.cnblogs.com/tengge/p/6376073.html打开Python Shell，执行以下代码：import tensorflow as tfimport numpy as np#输入数据x_data = np.linspace(-1,1,300)[:, np.newaxis]noise = np.random.normal(0,0...

原文链接：http://blog.youkuaiyun.com/qiqiaiairen/article/details/53184216class tf.train.Saver保存和恢复变量最简单的保存和恢复模型的方法是使用tf.train.Saver 对象。构造器给graph 的所有变量，或是定义在列表里的变量，添加save 和 restore ops。saver 对象提

一、Tensor 之间的运算规则相同大小 Tensor 之间的任何算术运算都会将运算应用到元素级不同大小 Tensor(要求dimension 0 必须相同) 之间的运算叫做广播(broadcasting)Tensor 与 Scalar(0维 tensor) 间的算术运算会将那个标量值传播到各个元素Note： TensorFLow 在进行数学运算时，一定要求各个 Tensor 数据类型一致

区别NHWC[batch, in_height, in_width, in_channels]NCHW[batch, in_channels, in_height, in_width]  转换NHWC –> NCHW：import tensorflow as tfx = tf.reshape(tf.range(24), [1, 3, 4, 2]...

原文：https://www.cnblogs.com/huwtylv/p/10204295.htmlimport tensorflow as tfdef model_1(): with tf.variable_scope("var_a"): a = tf.Variable(initial_value=[1, 2, 3], name="a") vars...

原文：https://www.cnblogs.com/hejunlin1992/p/8082535.htmlTensorFlow-SlimTF-Slim是Tensorflow中一个轻量级的库，用于定义、训练和评估复杂的模型。TF-Slim中的组件可以与Tensorflow中原生的函数一起使用，与其他的框架，比如与tf.contrib.learn也可以一起使用。Usage使用...

转自：http://blog.youkuaiyun.com/phdat101/article/details/52442738正常情况下，使用tf.initialize_all_variables()初始化变量，在完全构建好模型并加载之后才运行这个操作。生成数据的主要方法如下1）如果需要利用已经初始化的参数给其他变量赋值TF的变量有个initialized_value()属