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摘要: 所用示例代码托管在:http://www.github.com/dashnowords/blogs 博客园地址:《大史住在大前端》原创博文目录 目录 一. 上手TensorFlow.js 二. 使用TensorFlow.js构建卷积神经网络 卷积神经网络 搭建LeNet-5模型 三. 基于迁移学习的 阅读全文
posted @ 2022-06-29 13:51 China Soft 阅读(450) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: TensorFlow基础篇——(二)TensorFlow和keras中参数配置的用法TensorFlow和keras中GPU使用的设置方法一: 在终端显式指定方法二 :在Python代码中指定方法三 :使用深度学习工具提供的 API指定Pytorch中GPU使用的设置tf.ConfigProto的用 阅读全文
posted @ 2022-06-29 00:30 China Soft 阅读(469) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: tensorflow中model.fit()用法model.fit()方法用于执行训练过程 model.fit( 训练集的输入特征, 训练集的标签, batch_size, #每一个batch的大小 epochs, #迭代次数 validation_data = (测试集的输入特征,测试集的标签), 阅读全文
posted @ 2022-06-29 00:29 China Soft 阅读(2376) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: # 导入time模块import time# 程序开始时间begin_time = time.time()# 这里是需要测量时间的代码块time.sleep(5)# 程序结束时间end_time = time.time()# 运行时间run_time。round()函数取整run_time = ro 阅读全文
posted @ 2022-06-29 00:02 China Soft 阅读(1129) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 文章目录1.导入tf.keras2.构建简单模型2.1模型堆叠2.1.1dense :全连接层2.2网络配置3.训练和评估3.1设置训练流程3.2输入Numpy数据3.2.1fit参数详解3.3tf.data输入数据3.3.1构造dataset3.4评估与预测3.5 Sequential模型线性回归 阅读全文
posted @ 2022-06-28 23:48 China Soft 阅读(803) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: #import keras #import numpy as np #import matplotlib.pyplot as plt #from keras.models import Sequential #全连接层 #from keras.layers import Dense import n 阅读全文
posted @ 2022-06-28 23:47 China Soft 阅读(34) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: https://blog.51cto.com/domi/3044567 问题描述: 安装 tensorfolw-gpu2.1.0 之后调用 显示 GPU False,不能调用GPU 在命令行中 import tensorflow 时显示 “ Could not load dynamic librar 阅读全文
posted @ 2022-06-28 23:36 China Soft 阅读(97) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: https://blog.csdn.net/linxi4165/article/details/124765941 pip install tensorflow-gpu==2.3.0 --default-timeout=100 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn 阅读全文
posted @ 2022-06-28 23:25 China Soft 阅读(16) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: https://blog.csdn.net/qq_42250789/article/details/107070520 目录 一、查看是否用了GPU跑代码 二、用GPU跑代码,观察GPU情况 三、设置用GPU跑代码的方法 四、查看/安装cuda、cudnn版本 五、代码一些问题 错误1:No mod 阅读全文
posted @ 2022-06-28 23:18 China Soft 阅读(958) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: https://blog.csdn.net/To_be_little/article/details/124438800 目录1、查看GPU的数量2、设置GPU加速3、单GPU模拟多GPU环境1、查看GPU的数量import tensorflow as tf# 查看gpu和cpu的数量gpus = 阅读全文
posted @ 2022-06-28 23:16 China Soft 阅读(499) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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