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tensorflow 开源时间

Google开源了其第二代深度学习技术TensorFlow——被使用在Google
搜索、图像识别以及邮箱的深度学习框架。这在相关媒体圈、工程师圈、人工智能公司、人工智能研究团队里有了一些讨论。比较有趣的是,微软亚洲研究院立刻向
媒体发邮件表示,我们发布了开源分布式机器学习工具包(DMTK)。
对于大众来说,这件事让人
“困惑”。从“深度学习”到“分布式系统”,太多概念大众一知半解,现今给出的资料又让人难以理解。而对于“Google开源
TensorFlow”这一事件,各个公司、团队、学术权威也是众说纷纭。因此,出门问问为大家“破雾”,并讲一讲这次开源意味着什么。
什么是深度学习?

度学习系统是什么?深度学习理论于2006年被提出,它通过模拟“人脑的神经网络”
来解释图像、声音和文本等数据。但是目前的计算机还达不到模拟人脑数量庞大的神经元(千亿级),因此便有了用到成千上万大型计算机(计算平台集群)来吸收
数据对其进行自动分类的“分布式深度学习系统”。
TensorFlow的起源
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tensorflow pcA

TensorFlow 是谷歌基于DistBelief 进行研发的第二代人工智能学习系统,其命名来源于本身的运行原理。Tensor(张量)意味着N维数组,Flow(流)意味着基于数据流图的计算,TensorFlow 为张量从流图的一端流动到另一端计算过程。
TensorLayer 是为研究人员和工程师设计的一款基于谷歌 TensorFlow 开发的深度学习与强化学习库。 它提供高级别的(Higher-Level)深度学习API,这样不仅可以加快研究人员的实验速度,也能够减少工程师在实际开发当中的重复工作。 TensorLayer 非常易于修改和扩展,这使它可以同时用于机器学习的研究与应用。 此外,TensorLayer 提供了大量示例和教程来帮助初学者理解深度学习,并提供大量的官方例子程序方便开发者快速找到适合自己项目的例子。
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tensorflow数据集下载

第一步:找到tensorflow-master\tensorflow\examples\tutorials\mnist下的mnist_with_summaries.py文件。找到文件末尾处下面几行语句。
parser.add_argument('--log_dir',type=str,default='/tmp/tensorflow/mnist/logs/mnist_with_summaries',
help='Summarieslogdirectory')12
我们需要修改以下路径,比如修改成下面的路径:
parser.add_argument('--log_dir',type=str,default='C:/tmp/tensorflow/mnist/logs/mnist_with_summaries',
help='Summarieslogdirectory')12
即将训练时记录的数据保存在C:/tmp/tensorflow/mnist/logs/mnist_with_summaries路径下,可
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tensorflow图像标注

Google开源了其第二代深度学习技术TensorFlow——被使用在Google
搜索、图像识别以及邮箱的深度学习框架。这在相关媒体圈、工程师圈、人工智能公司、人工智能研究团队里有了一些讨论。比较有趣的是,微软亚洲研究院立刻向
媒体发邮件表示,我们发布了开源分布式机器学习工具包(DMTK)。
对于大众来说,这件事让人
“困惑”。从“深度学习”到“分布式系统”,太多概念大众一知半解,现今给出的资料又让人难以理解。而对于“Google开源
TensorFlow”这一事件,各个公司、团队、学术权威也是众说纷纭。因此,出门问问为大家“破雾”,并讲一讲这次开源意味着什么。
什么是深度学习?

度学习系统是什么?深度学习理论于2006年被提出,它通过模拟“人脑的神经网络”
来解释图像、声音和文本等数据。但是目前的计算机还达不到模拟人脑数量庞大的神经元(千亿级),因此便有了用到成千上万大型计算机(计算平台集群)来吸收
数据对其进行自动分类的“分布式深度学习系统”。
TensorFlow的起源
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tensorflow amd 显卡

安装GPU版本的tensorflow就可以了pip install --upgrade 还需要安装GPU加速包,下载 CUDA 和 cuDNN 的安装包了,注意版本号分别是 CUDA 8.0 和 cuDNN 5.1。
如果都安装成功,运行程序时会自动使用GPU计算



  gpu是显卡,cpu是处理器,都属于硬件。tensorflow是ai是软件,本质上的区别
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tensorflow零基础

首先肯定要python基础的
其次数学基础,包括微积分,线性代数,概率论,统计学等等
人工智能算法基础:监督学习,非监督学习,半监督学习,深度学习。。。。
机器学习知识图谱



  源码就是指编写的最原始程序的代码。运行的软件是要经过编写的,程序员编写程序的过程中需要他们的“语言”。音乐家用五线谱,建筑师用图纸,那程序员的工作的语言就是“源码”了。
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tensorflow 0.10

Ubuntu安装tensorflow先安装python-dev,再安装tensorflow就好了$ sudo apt-get install python-dev



  打开命令行(cmd)
输入 pip install tensorflow 进行下载安装
这个包在pypi库中,所以可以直接pip安装
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tensorflow sess run

下载windows原装镜像,提取sources目录下的install.wim文件,放到U盘中,第一个选项就是选择U盘中的WIM文件,其余不用修改,直接点开始安装



  import tensorflow as tf hello = tf.constant('hello, tensorflow!') sess = tf.session() print sess.run(hello) 首先,通过tf.constant创建一个常量,然后启动tensorflow的session,调用sess的run方法来启动整个graph。
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怎么使用tensorflow

基本使用
使用TensorFlow,你必须明白TensorFlow:
使用图(graph)来表示计算任务.
在被称之为会话(Session)的上下文(context)中执行图.
使用tensor表示数据.
通过变量(Variable)维护状态.
使用feed和fetch可以为任意的操作(arbitraryoperation)赋值或者从其中获取数据.
综述
TensorFlow是一个编程系统,使用图来表示计算任务.图中的节点被称之为op
(operation的缩写).一个op获得0个或多个Tensor,执行计算,
产生0个或多个Tensor.每个Tensor是一个类型化的多维数组.
例如,你可以将一小组图像集表示为一个四维浮点数数组,
这四个维度分别是[batch,height,width,channels].
<hrstyle="border:none;border-bottom:2pxdashed#000
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tensorflow csdn

安装e79fa5e98193e78988e69d8331333363363562tensorflow
pipinstall--upgradehttps://storage.googleapis.com/tensorflow/Linux/cpu/tensorflow-0.8.0-cp27-none-linux_x86_64.whl
错误:oserrornosuchfileordirectorysite-packages/setuptools-21.0.0-py2.7.egg
解决:pipinstall--upgradehttps://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.8.0-cp27-none-linux_x86_64.whl
--ignore-installed
Python2.7.3(default,Apr262016,11:18:30)
[GCC4.4.720120313(RedHat4.4.7
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tensorflow tflearn

首先它们都是把神经网络抽象成不同的Layer,以便用户自定义网络。
Keras
优点:Theano时代就推出了,使用者较多,有个人维护的中文文档,虽然更新很慢。纯scikit-learn式编程,隐藏了数据流的细节,数据流没有叙述的很清楚,到目前为止,并没有理解keras的时间数据输入方式...
缺点:运行TensorFlow时很慢,拓展性差(国外测评说是因为Keras最开始只是为了Theano而开发的,TensorFlow发布后才写支持TensorFlow的代码,所以为了兼容牺牲了效率)。不适合科研单位和企业,换句话说毕业以后要重新学另外一个框架.....复杂的情况会出现error,这时候调试只能靠运气了。。
TensorLayer
优点:对学术界的优势是灵活性很强,甚至可以很简单地实现动态网络结构(NeuralModularNetwork)....对工业界的优势是运行速度快。教程很强大,还包含了GoogleTensorFlow官网的模块化实现。同时提供scikit-learn式的API,和专业级的API,适合
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tensorflow 硬件要求

TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统,需要一个类似工作站的电脑配置运行的,就算低一些的配置也是i78700K这种类似的配置,因为越深入预算配置要求越高,给你一个配置单参考下:
英特尔i78700K处理器,
华硕Z370-P主板,
金士顿16GDDR42400内存条X2根,
技嘉GTX1080TiGamingOC11G显卡,
浦科特M9PeG256GM.2接口固态硬盘,
希捷1TB机械硬盘,
酷冷至尊冰神B240CPU水冷散热器,
海韵FOCUS+750FX750W电源,
美商海盗船SPEC-05机箱。
楼主,
tensorflow是谷歌基于distbelief进行研发的第二代人工智能学习系统。
该软件对于硬件配置并不是十分高。
i3标准版处理器+gtx950m独立显卡+4g配置即可。目前
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tensorflow 手写识别

基本使用 使用 TensorFlow, 你必须明白 TensorFlow: 使用图 (graph) 来表示计算任务. 在被称之为 会话 (Session) 的上下文 (context) 中执行图. 使用 tensor 表示数据. 通过 变量 (Variable) 维护状态. 使用 feed 和 fetch 可以为任意的操作(arb...



  可以装xp虚拟机。微软的官网上边有下载。不要自己乱下载,不然会有很多未知问题。现在较流行的是vmware7.0 。window xp pro 镜像文件。下载好备用。(找一个“电脑疯子”xp镜像文件,600m的纯净版最好。)记好路径。
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tensorflow 资料

TensorFlow是编程语言Python,C++,CUDA。
TensorFlow?是一个基于数据流编程(dataflowprogramming)的符号数学系统,被广泛应用于各类机器学习(machinelearning)算法的编程实现,其前身是谷歌的神经网络算法库DistBelief。
Tensorflow拥有多层级结构,可部署于各类服务器、PC终端和网页并支持GPU和TPU高性能数值计算,被广泛应用于谷歌内部的产品开发和各领域的科学研究。
TensorFlow由谷歌人工智能团队谷歌大脑(GoogleBrain)开发和维护,拥有包括TensorFlowHub、TensorFlowLite、TensorFlowResearchCloud在内的多个项目以及各类应用程序接口(ApplicationProgrammingInterface,API)。
自2015年11月9日起,TensorFlow依据阿帕奇授权协议(Apache2.0opensourcelicense)开放源代码。
扩展资料:
T
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tensorflow cuda 7.5

1、安装CudaSDK
官网下载和安装CudaToolkit,选择合适的系统版本下载,本文为介绍基于ubuntu系统的版本,个人建议下载runfile(local)的InstallerType。关于显卡驱动的安装可以参见(链接-安装最新Nvidia显卡驱动)
如果下载文件runfile(local),大小约为1G+,文件名称格式为‘cuda_x.x.xx_linux.run’(其中x为数字,表示版本),按照下载页面安装指导安装即可。
#shell
sudoRun`sudoshcuda_x.x.xx_linux.run`1212
安装过程中会设置安装路径,如果是7.5版本,那么默认安装在路径‘/usr/local/cuda-7.5’,并在‘/usr/local/cuda’做一份映射,此项为可选项目,如果不想覆盖前版,可以不做映射。
安装完成需要添加路径,特别是在安装不同版本的cuda共存情况下。需要在profile或.bashrc中添加一下内容:
#添加cuda路径
PATH=$PATH
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fast rcnn tensorflow

RCNN:RCNN可以看作是RegionProposal+CNN这一框架的开山之作,基本上所有top的方法都是这个框架,可见其影响之大。RCNN的主要缺点是重复计算,后来MSRA的kaiming组的SPPNET做了相应的加速。 Fast-RCNN:RCNN的加速版本,...



  首先进入 faster rcnn 的官网啦,

  先用提供的 model 自己测试一下效果嘛。。。

  按照官网安装教程,安装基本需求。
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tensorflow bazel安装

普通电脑PC怎样跑TensorFlow的GPU模式
在Mac电脑上面编译GPU版本TensorFlow的方法
基本使用
使用TensorFlow,你必须明白TensorFlow:
使用图(graph)来表示计算任务.
在被称之为会话(Session)的上下文(context)中执行图.
使用tensor表示数据.
通过变量(Variable)维护状态.
使用feed和fetch可以为任意的操作(arbitraryoperation)赋值或者从其中获取数据.
1、先查看是否是带cuda的gpu,检测方法:https://developer.nvidia.com/cuda-gpus,下载软件进行测试。
2、如果测试带cuda的gpu,并且计算能力大于3.5,就可以使用了。
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tensorflow cnn 例子

预测一个样本的时候同样可以看做是预测一批样本, 只不过这一批只有一个
X-test = [ x0,x1,x2 ... ]
model.predict(X-test)
或者 model.predict( [ x0 ] )
或者 model.predict( X-test[0:1] )
都是可以的



  RCNN:RCNN可以看作是RegionProposal+CNN这一框架的开山之作,基本上所有top的方法都是这个框架,可见其影响之大。RCNN的主要缺点是重复计算,后来MSRA的kaiming组的SPPNET做了相应的加速。 Fast-RCNN:RCNN的加速版本,
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tensorflow gpu 编译

Tensor-flow 默认使用一个gpu进行运算(如果有gpu)。
具体的调用会在程序里。
如果要使用多gpu要相应修改程序。
至于哪部份会放到gpu上跑,一般来说是model training的部分,因为这部分程序是computation intense。
可以把其他部分放到gpu上运行,但是由于cpu-gpu的通信时间较长,会使得程序执行的更慢。



  基本使用
使用 tensorflow, 你必须明白 tensorflow:

使用图 (graph) 来表示计算任务.
在被称之为 会话 (session) 的上下文 (context) 中执行图.
使用 tensor 表示数据.
通过 变量 (variable) 维护状态.
使用 feed 和 fetch 可以为任意的操作(arbitrary operation) 赋值或者从其中获取数据.
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tensorflow 百度云

可以用whereis命令来查看,
命令主要存在的目录:
/bin源中安装
/sbin源中安装
/usr/bin源中安装
/usr/sbin源中安装
/usr/local/bin用户自行编译的程序,和系统无关连,可直接删除(即卸载)
/usr/local/sbin
/opt/someProg/bin有时候编译安装的程序会被放在此目录下.也可编译时,指定
安装在/local目录中.
当然这里只是可执行文件,需要的组件可能放在别的目录,如配置目录会放在/etc中.
开发unix时,受制于当时的硬件,磁带存储的限制,一个磁带无法存储整个文件系统,
所以unix的目录树中好像都有两个相似的.虽然现在硬件不再成为问题,但是这种设计
却一直沿用.
回答不容易,希望能帮到您,满意请帮忙采纳一下,谢谢!
首先下载anaconda在
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