TensorFlow之tf.keras的基础分类

TensorFlow之tf.keras的基础分类
出自：https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/basic_classification 本指南训练神经网络模型，对运动鞋和衬衫等服装图像进行分类。如果您不了解所有细节，这是可以的，这是一个完整的TensorFlow程序的快节奏概述，详细解释了我们的细节。 本指南使用tf.keras，一个高级API，用于在TensorFlow中构建和训练模型。 一、导入库 主要使用的3个库： # TensorFlow and tf.ker...
2020年04月30日 汪洋大海 暂无评论 喜欢 0 阅读 2,108 views 次 阅读全文

使用tf.data.Dataset.from_tensor_slices五步加载数据集

使用tf.data.Dataset.from_tensor_slices五步加载数据集
前言: 最近在学习tf2 数据加载感觉蛮方便的 这里记录下使用 tf.data.Dataset.from_tensor_slices 进行加载数据集. 使用tf2做mnist（kaggle）的代码 思路 Step0: 准备要加载的numpy数据 Step1: 使用 tf.data.Dataset.from_tensor_slices() 函数进行加载 Step2: 使用 shuffle() 打乱数据 Step3: 使用 map() 函数进行预处理 Step4: 使用 batch() 函数设置 batch size 值 Step5:...
2020年04月30日 汪洋大海 暂无评论 喜欢 0 阅读 2,062 views 次 阅读全文

Tensorflow中数据集的使用方法（tf.data.Dataset）

Tensorflow中数据集的使用方法（tf.data.Dataset）
看此文章时建议配合【Tensorflow中数据集的使用方法（tf.data.Dataset）】一同观看。 使用Dataset管理数据集需要首先定义数据来源，我们可以使用numpy或者tensor定义的数据作为数据来源来定义Dataset，假设我们有如下numpy定义的代码。 1、引入必要的包 import numpy as np import tensorflow as tf 2、使用numpy构造数据集 seed = 1000 # 定义随机数产生的方式 data_si...
2020年04月30日 汪洋大海 暂无评论 喜欢 0 阅读 1,790 views 次 阅读全文

tensorflow.python.framework.errors_impl.InternalError: Blas GEMM launch failed : a.shape=(3, 16), b.shape=(16, 3), m=3, n=3, k=16 [Op:MatMul] name: MatMul/

tensorflow.python.framework.errors_impl.InternalError: Blas GEMM launch failed : a.shape=(3, 16), b.shape=(16, 3), m=3, n=3, k=16 [Op:MatMul] name: MatMul/
刚刚在运行tensorflow时又报错了，如下：   tensorflow.python.framework.errors_impl.InternalError: Blas GEMM launch failed : a.shape=(3, 16), b.shape=(16, 3), m=3, n=3, k=16 [Op:MatMul] name: MatMul/ 脚本都没任何问题，但是报这个错误就是GPU被占用。 把上次的脚本关闭就好了。
2020年04月19日 学习笔记 暂无评论 喜欢 6 阅读 5,276 views 次 阅读全文

cannot compute Pack as input #1(zero-based) was expected to be a float tensor but is a double tensor [Op:Pack] name: stack

cannot compute Pack as input #1(zero-based) was expected to be a float tensor but is a double tensor [Op:Pack] name: stack
今天在学习TensorFlow2.0的时候，运行脚本报错，似乎是数据类型的问题。先看看代码吧，代码如下：   1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 # coding: UTF-8 import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf import numpy as np   plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']   x1 = tf.constant(np.array( [137.9...
2020年04月19日 学习笔记 暂无评论 喜欢 1 阅读 5,965 views 次 阅读全文

TensorFlow核心教程 时间序列预测 Time series forecasting 模型time_series.ipynb说明

TensorFlow核心教程 时间序列预测 Time series forecasting 模型time_series.ipynb说明
Time series forecasting 本教程是使用递归神经网络（RNN）进行时间序列预测的简介。这包括两个部分：首先，您将预测单变量时间序列，然后将预测多变量时间序列。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 import tensorflow as tf   import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import os import pandas as pd   mpl.rcParams['figure.fi...
2020年04月15日 汪洋大海 暂无评论 喜欢 1 阅读 2,777 views 次 阅读全文

tf.keras.layers.LSTM 中文说明

tf.keras.layers.LSTM 中文说明
类 LSTM 长短期记忆层-Hochreiter 1997。 继承自： LSTM 别名： 类 tf.compat.v2.keras.layers.LSTM 在指南中使用： 用Keras遮罩和填充 带有Keras的递归神经网络（RNN） TensorFlow中的Keras功能API 在教程中使用： 载入文字 使用RNN进行文本分类 时间序列预测 基于可用的运行时硬件和约束，该层将选择不同的实现（基于cuDNN或纯TensorFlow）以最大化性能。如果有GPU...
2020年04月15日 汪洋大海 暂无评论 喜欢 0 阅读 2,767 views 次 阅读全文

Could not load dynamic library ‘cudart64_101.dll’; dlerror: cudart64_101.dll not found

Could not load dynamic library ‘cudart64_101.dll’; dlerror: cudart64_101.dll not found
我刚刚通过安装了Tensorflow的最新版本，pip install tensorflow并且当我运行一个程序时，都会收到日志消息： pip install tensorflow tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:55] Could not load dynamic library 'cudart64_101.dll'; dlerror: cudart64_101.dll not found 在新的Tensorflow 2.1版本中，默认的tensorflowpip包同时包含CPU和GPU版...
2020年03月23日 学习笔记 暂无评论 喜欢 7 阅读 10,554 views 次 阅读全文