以下是看代碼的過程中遇到的相關知識點，都是轉載。
環境 linux Ubuntu18.04 cuda10.2 cudnn7 1.安裝Anaconda 下載Anaconda3-xxx-Linux-x86_64.sh 運行命令安裝：bash Anaconda3-5.2.0-Linux-x
tf.lin_space(start, stop, num, name=None) create a sequence of num evenly-spaced values are generated beginning at
1、安裝Tensorflow $ sudo easy_install pip$ sudo easy_install --upgrade six$ sudo pip install tensorflow 當前最新的tensorflow版本1
關於ImportError: libcudnn.so.7: cannot open shared object file錯誤以及非root用戶安裝cudnn 使用 Tensorflow 的時候出現了錯誤Tensorflow:Imp
爲什麼使用tensorflow 初入此行，覺得machine learing的思想還挺好，準備開始學習下，至於爲什麼選擇tensorflow，個人沒什麼經驗去做比對，只是個感覺： 1. tensorflow是google brai
目錄： 1.快速安裝Tensorflow 2.import問題解決 感謝博客https://blog.csdn.net/weixin_38109583/article/details/93376954提供的鏡像鏈接 #########
今天在升級tensorflow 後，運行相關腳本 ，有兩個報錯 一個是報如下 報AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'decode_raw' 網上度娘沒查到，
1."win+R"輸入“cmd”打開終端 2.輸入 >>>python >>> from tensorflow.python.client import device_lib >>> print(device_lib.list_local
在學習Tensorflow的過程中，發現大多數教程都是基於現有的數據集進行訓練、優化。 例如：MNIST識別教程，一個 (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() 即
ImageDataGenerator屬於Keras的圖片預處理模塊，在Tensorflow 2.0中已集成了Keras的API。 本文利用ImageDataGenerator來完成一個基本的機器學習流程： 檢查並瞭解數據 建立輸入管道 建
前言 這是使用tensorflow 搭建一個簡單的迴歸模型，用於熟悉tensorflow的基本操作和使用方法。 模型說明 這是一個簡單的線性迴歸模型 損失函數是均方誤差 這個有機器學習基礎的同學應該很熟悉了。 模型數據 造
one-hot向量 one-hot向量將類別變量轉換爲機器學習算法易於利用的一種形式的過程，這個向量的表示爲一項屬性的特徵向量，也就是同一時間只有一個激活點（不爲0），這個向量只有一個特徵是不爲0的，其他都是0，特別稀疏。 舉個例
https://www.tensorflow.org/install/source#common_installation_problems 經過測試的構建配置 Linux CPU 版本 Python 版本 編譯器 構建工具 tensor
import tensorflow as tf #通過tf.get_variable的方式創建過濾器的權重變量和偏置項變量 filter_weight = tf.get_variable('weights',[5,3,3,16]
tf.clip_by_value(A, min, max)：輸入一個張量A，把A中的每一個元素的值都壓縮在min和max之間。 小於min的讓它等於min，大於max的元素的值等於max。 例如： import tensorflow a
