Tensorflow2.0之实战汽车油耗预测 文章目录Tensorflow2.0之实战汽车油耗预测数据集代码（数据集处理）导入模块读取数据集对数据集进行处理切割测试集和训练集获取标签标准化函数构建dataset结构的训练集代码（网络搭建和训练）创建网络：测试和训练画图 完整代码在最后面 数据集 我们
项目地址：https://github.com/TrickyGo/Dive-into-DL-TensorFlow2.0 UC 伯克利李沐的《动手学深度学习》开源书一经推出便广受好评。很多开发者使用了书的内容，并采用各种各样的深度学习框架将其复现。 现在，《动手学深度学习》书又有了一个新的复现代码版本——TensorFlow2
近期学习深度学习，需要安装环境，把过程记录了下来。 1.安装anaconda最新版Anaconda3-2019.10-Windows-x86_64.exe，从官网https://www.anaconda.com/下载或者从清华的网站https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/下载最新版，（下载miniconda也可以）。然后安装。
vscode+anaconda+tensorflow2.0 搭建机器学习开发环境vscode安装anaconda的安装安装Tebsorflow2.0-cpu安装Tebsorflow2.0-gpu下载安装cuda和cudnn安装Tensorflow2.0-gpu 首先就是要下载一些软件了，直接点击连接安装就行，也可以自己百度哈。 vscode下载链接：点解下载vscode anac
介绍Tensorflow dataset空间下API的使用，dataset API主要用于读取数据。本届课程通过在房价预测问题上的实战详细的介绍如何使用tf.dataset读取csv文件和tfrecord文件。 tf.data在tensorflow中是用于处理数据的,主要用来读取数据,并在一些数据中做一些预处理,然后把数据塞给训练程
转自 https://segmentfault.com/a/1190000020447666 训练集-测试集-验证集切割 方法1：（借用三方sklearn库） 因为sklearn的train_test_split只能切2份，所以我们需要切2次： from sklearn.model_selection import train_test_split x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split
昨天把GPU版本的tf2.0 安装成功之后，现在所有的代码运行居然都在gpu上跑了，并且在对gpu使用情况没有限制的条件下，既然gpu内存跑满了，代码就崩了怎么样才能随心所欲的指定代码是在cpu还是gpu呢首先若不加任何配置情况下，是默认使用gpu的，加上下面这句代码就使用cpu了 os.environ["CU
0.前言 今年暑假买了个1660ti的游戏本学python，后来发现跑一些数据量比较大的代码和深度学习的时候太慢了，遂想装一下GPU版本，看了网上的资料搞了好几天，又是CUDA又是cudnn的，网速慢不说，装完还各种报错，最后发现随着anaconda和tensorflow的更新，现在利用anadonda只要一行命令就能完成
第1章 Tensorflow简介与环境搭建 第2章 Tensorflow keras实战 第3章 Tensorflow基础API使用 第4章 Tensorflow dataset使用 第5章 Tensorflow Estimator使用与tf1.0 第6章 卷积神经网络 第7章 循环神经网络 第8章 Tensorflow分布式 第9章 Tens
前言 TensorFlow2.0今年上半年发布后，目前学习资料逐渐多起来了，是一个入手的好时段。 这次的升级力度可以说空前，接下来的一段时间将就tensorflow2.0写一个专题：tensorflow2.0入门。 第一篇从搭建tensorflow运行环境开始 一、所需配置 Anaconda3-2019.07-Windows-x86_64 下
注：本系列所有博客将持续更新并发布在github上，您可以通过github下载本系列所有文章笔记文件。 1 均方差损失函数：MSE¶ 均方误差（Mean Square Error），应该是最常用的误差计算方法了，数学公式为： $$loss = \frac{1}{N}\sum {{{(y - pred)}^2}}
此篇教程参考自TensorFlow 2.0 + Keras Crash Course，在原文的基础上进行了适当的总结与改编，以适应于国内开发者的理解与使用，水平有限，如果写的不对的地方欢迎大家评论指出。觉得文章有用的话麻烦点赞，想看原文可以点击链接kx上网访问。 0 序 TensorFlow经过四年的发展，逐
1 pad()¶ tf.pad函数主要是用来对tensor的大小进行扩展，包括水平、垂直、深度(通道)等,方法定义如下： pad(tensor, paddings, mode="CONSTANT", name=None, constant_values=0) 输入参数： tensor:输入的tensor paddings:设置填充的大小 mode:填充
环境安装 安装gpu版本 需要安装navid两个依赖库
【AI算法推荐】：tensorflow2.0建模教程系列产品 【阅读推荐】 在tensorflow2.0模型系列产品实例教程中，前四节人们用编码演译了： 系列产品1：怎样用tf2.0开展自定层互联网的布置（add.weight） 系列产品2：怎样用tf2.0开展自定实体模型的布置（Model） 系列产品3：怎样用tf2.0保持loss涵数和
import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline import numpy as np import sklearn import pandas as pd import os import sys import time import tensorflow as tf from tensorflow import keras print(tf.__version__) 2.0.0-beta1
TensorFlow2.0 出现 AttributeError: module ‘tensorflow’ has no attribute ‘python_io’ tf.python_io出错 TensorFlow 2.0 中使用 Python_io 暂时使用如下指令： tf.compat.v1.python_io.TFRecordWriter(filename)
** 一、权重参数的保存与加载 ** network.save_weights('weights.ckpt') network.load_weights('weights.ckpt') 权重参数的保存与加载可以针对任何模型，包括自定义的。 但是在加载权重参数时，其模型的结构需要与原来的完全一致。 import tensorflow as tf from tensorflow
原文链接：http://mp.weixin.qq.com/s?src=11×tamp=1567181115&ver=1822&signature=t5n2AjpXgGKf51ckc386VEdV5Ie14eJaWVep6clBtpcP8VYfg9exhYWqXRHggLD4qpdXN-s2rUyw8*ZHnoq97GfcEFdLIVvW9oib*XrXlSXdvAFjwZKuCfBu85u0vp0k&new=1
原文链接：https://www.baidu.com/link?url=3w5go_tiqnECrC3htKq7k779BMOFff0F6FujyefkaExyb05zvhm3I3lthm8c0TP4gl6naw67KdVoWjE2O_m8vq&wd=&eqid=f5506a780004afb9000000065d652212 本文转载youlan博客：Tensorflow2.0版本高效指南 为提高 TensorFlow
1.构建一个简单的网络层 from __future__ import absolute_import, division, print_function import tensorflow as tf tf.keras.backend.clear_session() import tensorflow.keras as keras import tensorflow.keras.layers as layers # 定义网络层
下面是tensorflow2.0完全采用keras的API来实现的 from __future__ import absolute_import, division, print_function, unicode_literals !pip install -q tensorflow==2.0.0-alpha0 import tensorflow as tf mnist = tf.keras.datasets.mnist (x_train, y_train),
背景 tensorflow2.0 相比于1.0 有很大变化，1.0版本的placeholder，Session都没有了，2.0版本强推使用keras。keras是一个比较高层的api，确实挺好用的，一些基本模型使用起来很方便，本文主要写了几种常用场景下的编程规范指南，都是自己总结出来的如果大家有更好的想法可以在评论中留言。 目的
Log：求以自然底数e为底的log指数 Pow 等价于 ** :次方 Sqrt：开方 @ 等价于 mmatmul：矩阵相乘 最上面那个维度表示矩阵数量。4 表示 4个 矩阵相乘。 可以先broadcasting，再进行矩阵相乘 Relu：去掉所有负数
最左边索引为0，然后1，2，3……从左往右 最右边索引为-1，然后-2，-3……从右往左 [开始：结束] ： “开始”默认为0，“结束”默认为最后索引+1，所以全部不写返回所有元素 返回结果包含“开始”，但不包含“结束”。 Step:步长 步长为负数表示倒序 …：表示省略逻辑上全部的维度 Tf
