1  conda create -n TF_2C python=3.6 2 activate TF_2C 3 pip install tensorflow==2.0.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple   4 测试 输出TensorFlow版本：print(tf.__version__)   5 安装其他  （1）安装matplotlib          python -m pip install -U pip setuptools           python -m pip install matplotlib    

Pytorch深度学习（4） — BN层及ResNet + DenseNet实现1.批量归一化(BN)2.ResNet2.1 残差块2.2 ResNet 模型实现结构：3.DenseNet 稠密连接网络3.1 稠密块（DenseBlock）3.3 过滤层（transition_block）3.4 DenseNet模型总实现 1.批量归一化(BN) nn.BatchNorm2d(6) — 卷积层使用，超参数为输出通道数 nn.BatchNorm1d(120) – 全连接层使用，超参数为输出单元个数 2.ResNet 2.1 残差块 输入为X + Y，因而X Y的输出通道要一致 可以用1*1

我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧~ #!/usr/bin/env python # encoding: utf-8 ''' @author: lele Ye @contact: 1750112338@qq.com @software: pycharm 2018.2 @file: 13mnist.py @time: 2018/12/17 10:23 @desc: ''' import tensorflow as tf import scipy.misc import matplotlib.pyplot as plt import random # 读取图像可任意大小 filenames

PyTorch | （1）初识PyTorch PyTorch | （2）PyTorch 入门-张量 PyTorch | （3）Tensor及其基本操作 Tensor attributes: 在tensor attributes中有三个类，分别为torch.dtype, torch.device, 和 torch.layout 其中， torch.dtype 是展示 torch.Tensor 数据类型的类，pytorch 有八个不同的数据类型,下表是完整的 dtype 列表. Torch.device 是表现 torch.Tensor被分配的设备类型的类，其中分为’cpu’ 和 ‘cuda’

1.Anaconda的下载与安装 选择相应的Anaconda进行安装，下载地址点击这里，下载对应系统版本的Anaconda。可以进入官网或者国内清华镜像网站进行下载 ，国内清华镜像网站是：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/，现有版本比较丰富，适用于Linux、windows以及MacOSX的64位或者32位系统。可根据自身情况选择下载，我下载的是windows64位系统的4.3.0版本。下载下来和正常的软件一样安装即可。 值得注意的是，在安装界面这一步的时候最好将第一项勾选上，即将Anaconda添加至系统的环境变量，若

基础知识看的差不多的了，所以最近开始玩一些有趣的项目。因为现在tensorflow已经作为keras的后端，将其集成了过来，API是在tf.keras下面，所以keras的项目也可以使用，只需要稍作修改即可 为了方便移植，我们一般都是直接从import导入模块的地方对代码进行微调，这样下面的代码基本上不用修改。本来想着直接在keras前面加上tensorflow就可以了，但是好像出了点问题。我在尝试之后，总结了一下需要注意的点： 在jupyter notebook中以下两种导入方式都是可以的： from tensorflow.keras.layers import Conv2D from te

本文实例为大家分享了tensorflow使用CNN分析mnist手写体数字数据集，供大家参考，具体内容如下 import tensorflow as tf import numpy as np import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True) trX, trY, teX, teY = mnist.tr

VGG16卷积神经网络–TensorFlow2结果展示loss和acc曲线计算参数程序 结果展示 loss和acc曲线 epoch = 10 acc = 90.02% 计算参数 程序 # -*- coding: utf-8 -*- Created on Tue Apr 14 2020 @author: jiollos # 导入包 import tensorflow as tf import os import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt from tensorflow.keras.layers impor

word 插入EndNote参考文献 规范 （geebinf modified by zz.ens）

内存溢出问题是参加kaggle比赛或者做大数据量实验的第一个拦路虎。 以前做的练手小项目导致新手产生一个惯性思维——读取训练集图片的时候把所有图读到内存中，然后分批训练。 其实这是有问题的，很容易导致OOM。现在内存一般16G，而训练集图片通常是上万张，而且RGB图，还很大，VGG16的图片一般是224x224x3，上万张图片，16G内存根本不够用。这时候又会想起——设置batch，但是那个batch的输入参数却又是图片，它只是把传进去的图片分批送到显卡，而我OOM的地方恰是那个“传进去”的图片，怎么办？ 解决思路其实说来也简单，打破思维定式就好了，不是把所有图片读到内存中，而是只把所有图片的