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搜索资源列表

  1. 用于将旧代码升级到TensorFlow1.0版本的tf_upgrade.py

  2. 这是 TensorFlow 官方发布的将旧代码升级以适应新的TensorFlow1.0版本的Python API，使用方法见压缩包中的README文件。

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2017-02-16
    • 文件大小：11264
    • 提供者：u010099080

  1. tensorflow----tf_upgrade.py

  2. 在github下载的tf_upgrade.py在升级代码时会报错（本人系统是win10 64位，安装的是tensorflow1.0），对源代码520行进行修改后可以输出结果，但是输出后的文件在win10下直接运行会报错，将文件里的内容复制到新建的py文件中即可运行。

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2017-03-14
    • 文件大小：25600
    • 提供者：qq_23926575

  1. TensorFlow1.2版本CIFAR10代码

  2. TensorFlow1.2版本CIFAR10代码，之前网上的版本基本上都不能用了 MacOS升级TensorFlow1.2: pip install --upgrade tensorflow

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2017-06-16
    • 文件大小：12288
    • 提供者：weixin_39080281

  1. Tensorflow cudnn5.1 cuda8.0 windows10 x64

  2. 运行GPU版本的tensorflow时cudnn升级报错

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2017-08-10
    • 文件大小：55574528
    • 提供者：u011463646

  1. Ubuntu 16.04×86_64配置TensorFlow-GPU 1.6.0

  2. Ubuntu 16.04×86_64 + NVIDIA GeForce GTX 1080Ti + CUDA 9.0 + cuDNN 7.0 配置TensorFlow-GPU 1.6.0 本教程配置环境为： • Ubuntu 16.04×86_64 LTS、NVIDIA GeForce GTX 1080Ti • CUDA 9.0 、cuDNN 7.0、TensorFlow-GPU 1.6.0 文中首先介绍了配置之前的相关准备工作，包括查看 NVIDIA 显卡型号和对应驱动是否安装、验证 NVID

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-03-19
    • 文件大小：594944
    • 提供者：qq_41667926

  1. 浅谈tensorflow使用张量时的一些注意点tf.concat,tf.reshape,tf.stack

  2. 有一段时间没用tensorflow了，现在跑实验还是存在一些坑了，主要是关于张量计算的问题。tensorflow升级1.0版本后与以前的版本并不兼容，可能出现各种奇奇怪怪的问题。 1 tf.concat函数 tensorflow1.0以前函数用法：tf.concat(concat_dim, values, name=’concat’)，第一个参数为连接的维度，可以将几个向量按指定维度连接起来。 如： t1 = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]] t2 = [[7, 8, 9], [1

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-17
    • 文件大小：46080
    • 提供者：weixin_38550146

  1. tensorflow 1.0用CNN进行图像分类

  2. tensorflow升级到1.0之后，增加了一些高级模块： 如tf.layers, tf.metrics, 和tf.losses，使得代码稍微有些简化。 任务：花卉分类 版本：tensorflow 1.0 数据：flower-photos 花总共有五类，分别放在5个文件夹下。 闲话不多说，直接上代码，希望大家能看懂：） 复制代码 # -*- coding: utf-8 -*- from skimage import io,transform import glob import os imp

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-25
    • 文件大小：48128
    • 提供者：weixin_38681719

  1. TensorFlow写卷积神经网络_数据集MNist_详细说明

  2. 导入包和MNist from __future__ import division, print_function #__future__的作用是升级py2到py3的一些用法，division：精确除法 import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #从当前文件夹中找到MNis

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：179200
    • 提供者：weixin_38660069

  1. TensorFlow写卷积神经网络_数据集MNist_详细说明

  2. 导入包和MNist from __future__ import division, print_function #__future__的作用是升级py2到py3的一些用法，division：精确除法 import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #从当前文件夹中找到MNis

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：179200
    • 提供者：weixin_38537684

  1. 解决tensorflow添加ptb库的问题

  2. ptb数据集是语言模型学习中应用最广泛的数据集，常用该数据集训练RNN神经网络作为语言预测，tensorflow对于ptb数据集的读取也定义了自己的函数库用于读取，在python 1.0定义了models文件用于导入ptb库函数，然而当python升级后，导入models文件时就会出现：ModuleNotFountError错误，这时需要靠自己下载导入，github上有人共享了models文件，但是不清楚如何安装，网上教程很多，但是安装了还有很多的错误，本人捣鼓了一天算将其成功导入，因此写成教程

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-20
    • 文件大小：49152
    • 提供者：weixin_38623272

  1. keras-spp 升级至tensorflow-gpu-2.3版本

  2. spp是个非常好用的扩展层，但在github上下载的源码不适用tensorflow-gpu-2.0以上版本，此版本在原版基础上进行了修改，并进行了适当优化，能够适应最新版本的tensorflow。

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2021-01-07
    • 文件大小：15360
    • 提供者：u011616825

  1. 将TensorFlow 1.x升级代码到TensorFlow 2.x版本的方法汇总

  2. 下面将升级代码到TensorFlow 2.x版本的方法汇总起来，有如下几点。 1.最快速转化的方法 在代码中没有使用contrib模块的情况下，可以在代码最前端加上如下两句，直接可以实现的代码升级。 import tensorflow.compat.v1 as tftf.disable_v2_behavior() 这种方法只是保证代码在TensorFlow 2.x版本上能够运行，并不能发挥TensorFlow的最大性能。 2.使用工具进行转化的方法 在代码中没有使用contrib模块的情况下，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：48128
    • 提供者：weixin_38690508

  1. quantum-neural-networks:该存储库包含用于产生论文“连续变量量子神经网络”中给出的结果的源代码。 由于后续界面的升级，这些脚本仅适用于<= 0.10.0的Strawberry Fields版本。-tens

  2. 连续变量量子神经网络 该存储库包含用于产生给出的结果的源代码。 要求 为了构建和优化变分量子电路，这些脚本和笔记本使用了的TensorFlow后端。 另外，matplotlib是生成输出图所必需的。 由于随后的界面升级，这些脚本仅适用于以下配置 草莓田0.10.0版 TensorFlow版本1.3 Python版本3.5或3.6 您可以通过运行python --version来检查您的Python python --version 。 可以通过从此存储库的主目录运行pip install

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-24
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42160398

  1. TensorFlow-Roadmap:使用TensorFlow进行组织且有用的深度学习资源-源码

  2. TensorFlow路线图 为了支持该项目的维护和升级，请考虑。 任何程度的支持都是这里的巨大贡献 :red_heart: 下载免费的TensorFlow路线图电子书 目录 该项目的目的是向开发人员和研究人员介绍一种捷径，以查找有关TensorFlow的有用资源。 这个开源项目有不同的动机。 如今，深度学习备受关注，快速，优化实现算法和设计体系结构的关键必要条件是软件环境。 TensorFlow旨在促进这一目标。 TensorFlow的强大优势在于灵活性，它正在设计高度模块化的模型，这对于

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-09
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：weixin_42131705

  1. 摆好正确姿势看Google神级深度学习框架TensorFlow的实践思路

  2. 在2015年11月9号Google发布了人工智能系统TensorFlow并宣布开源，此举在深度学习领域影响巨大，也受到大量的深度学习开发者极大的关注。当然，对于人工智能这个领域，依然有不少质疑的声音，但不可否认的是人工智能仍然是未来发展的趋势。而TensorFlow能够在登陆GitHub的当天就成为最受关注的项目，作为构建深度学习模型的最佳方式、深度学习框架的领头者，在发布当周轻松获得超过1万个星数评级，这主要是因为Google在人工智能领域的研发成绩斐然和神级的技术人才储备。当然还有一点是在围

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38504687

  1. 深度学习利器：TensorFlow与NLP模型

  2. 自然语言处理（简称NLP），是研究计算机处理人类语言的一门技术，NLP技术让计算机可以基于一组技术和理论，分析、理解人类的沟通内容。传统的自然语言处理方法涉及到了很多语言学本身的知识，而深度学习，是表征学习（representationlearning）的一种方法，在机器翻译、自动问答、文本分类、情感分析、信息抽取、序列标注、语法解析等领域都有广泛的应用。2013年末谷歌发布的word2vec工具，将一个词表示为词向量，将文字数字化，有效地应用于文本分析。2016年谷歌开源自动生成文本摘要模型及

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：696320
    • 提供者：weixin_38546817

  1. 适用于AI-ML-DL的Tensorflow简介：深入了解Esta的新知识。使用TensorFlow实施基本原理，使用Modo que puedas comenzar改进尖锐的aplicar modelos可以解决实际问题。 完全不动产的基

  2. AI-ML-DL的Tensorflow简介 TensorFlow可以用于TensorFlow的基本实现，而Mod que puedas comenzar可以简化可升级的问题，是真正的问题。 在神经疾病方面的推荐，基本推荐和特殊目的的推荐。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-18
    • 文件大小：8192
    • 提供者：weixin_42129113

  1. rpi-tensorflow：已弃用-Tensorflow的Docker映像，使用数据流图进行数值计算的开源软件库，可让您通过JupyterLab玩和学习不同的机器学习技术，该技术是开放源Web应用程序，可让您创建和共享包含实时代码，方程式

  2. 已淘汰-请注意 请注意，此存储库已被弃用，不会被长期开发，已被新的存储库所代替： 适用于ARM的增压机器学习工具箱 带有的ARM设备的图像，使用数据流图进行数值计算的开放源代码软件库，通过它您可以通过玩和学习独特的机器学习技术，而是允许您创建和共享文档的开源Web应用程序包含实时代码，方程式，可视化效果和说明文字。 计算叙事是协作数据科学的引擎。 所有这些都使用Python 2.7语言。 基于Python 3.4而不是2.7 图像非常相似。 意识到！ 您应该仔细阅读每种工具的使用说明文件！ 最

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：188416
    • 提供者：weixin_42144201

  1. 摆好正确姿势看Google神级深度学习框架TensorFlow的实践思路

  2. 在2015年11月9号Google发布了人工智能系统TensorFlow并宣布开源，此举在深度学习领域影响巨大，也受到大量的深度学习开发者极大的关注。当然，对于人工智能这个领域，依然有不少质疑的声音，但不可否认的是人工智能仍然是未来发展的趋势。而TensorFlow能够在登陆GitHub的当天就成为最受关注的项目，作为构建深度学习模型的最佳方式、深度学习框架的领头者，在发布当周轻松获得超过1万个星数评级，这主要是因为Google在人工智能领域的研发成绩斐然和神级的技术人才储备。当然还有一点是在围

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38688855

  1. python2.6.6如何升级到python2.7.14

  2. 其实网上有很多关于python2.6.6 升级到python2.7的文章，但是我对比这些类似的文章升级之后，发现其中有错误的地方，于是决定还是自己写一个真正的升级过程。 我的虚拟机里安装的是CentOS 6.5里面默认安装的Python2.6.6,因为要学习TensorFlow,所以决定升级到2.7 1、下载安装包 其实在python官网上有个目录列举出了各个版本的下载安装包，点击这里，可以看到 这里是按照发布时间排列的，往下拉可以找到已经发布的各个版本，我们找到2.7.14,这个是比较重要的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：190464
    • 提供者：weixin_38547887
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