安装Tensorflow(Linux ubuntu)

目录目录1下载TensorFlow安装文件源代码1tensorflow 源码地址2tensorflow whl文件地址2安装依赖首先安装bazel1安装JDK81ubuntu14042ubuntu15103安装protobuftensorflow依赖1默认安装步骤需root权限2修改安装路径非root用户需要修改安装路径3还需要重新配置Python否则可能会在import tensorflow时候

centos6离线配置TensorFlow的各种tar依赖包

        如果你在centos上离线配置tensorflow时,遇到一个执行workspace.bzl的操作,而你不能连接网络时,会使得这个文件中提供的url地址(像如:http://pilotfiber.dl.sourceforge.net/project/swig/swig/swig-3.0.8/swig-3.0.8.tar.gz)无效下载各种依赖包。        你需要自己利用一个可

TensorFlow Lite模型生成以及bazel的安装使用、出现的问题及解决方案整合

2018.03.12前提由于要完成一个项目的原因,开始查找将tensorflow模型转换成lite格式,但是网上资料相对较少,又有一些细节没写,我作为一个新手实在是吃力,花了一个多星期,终于生成成功,以此记录总结一下,请多多指教。我原先的模型是有tensorflow 的 /tensorflow-master/tensorflow/examples/image_retraining/retrain.

编译安装tensorflow 过程记录

前言使用pip方式安装的tensorflow在cpu下运行提示:Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: SSE4.1 SSE4.2 AVX AVX2 FMA查阅相关资料之后,发现是目前版本的tensorflow不能很好的支持这些CPU指令集,然而我又极度想提高程序的速度,

tensorflow离线源码安装

从源码离线编译安装tensorflow,记录踩过的坑:1.tensorflow的外部依赖tensorflow的外部依赖很多,所依赖的外部库均在WORKSPACE文件和//tensorflow/workspace.bzl文件中给出了url地址使用如下命令可以拉取全部的external外部依赖bazel fetch //...http://blog.csdn.net/huang_yx005/artic

TensorFlow学习笔记(一):快速安装与使用TensorFlow

(2016年9月更新)目前,tensorflow可以使用Anaconda(一个基于python的环境),对于tensorflow来说,可以比较顺利的安装python的相关依赖包,避免各种因为python版本冲突造成的麻烦,经过测试,国内可以访问相关资源。实践了一下,步骤如这个博客所示:http://blog.csdn.net/nxcxl88/article/details/52704877下面的这

Anaconda和tensorflow离线安装

工欲善其事,必先利其器。相信很多人在初次接触Python时,在开始编程前,都需要先安装相应的工具。对于Python而言也不例外,Python官方下载安装:https://www.python.org/downloads/但是,Python使用过程中存在的一个最大的问题,就是需要不断安装编程过程中可能涉及到函数包,这是一个很烦心的过程。因此,可能大家可能就在想,是否存在一款既支持Python编译,同

Tensorflow安装在windows 上面出现ImportError: DLL load failed: 动态链接库(DLL)初始化例程失败。

      最近开始学习tensorflow,电脑是win10 64位系统的,已经安装了python3.6.1 32位的,tensorflow只支持python64位的,所以直接安装了Python64位3.6.1。直接使用pip install tensorflow安装,安装的是1.8.0版本,安装好后在命令行中执行import tensorflow出现问题,无法成功,现象如下:Microsoft

tensorflow学习笔记--embedding_lookup()用法

embedding_lookup( )的用法 首先看一段网上的简单代码:#!/usr/bin/env/python# coding=utf-8import tensorflow asimport numpy asNone51, 2, 3, 0, 3, 2, 1]}))代码中先使用palceholder定义了一个未知变量input_ids用于存储索引,和一个已知变量embedding,是一个5*5的

tensorflow学习日记02

损失函数tf.python.ops.nn_ops.sparse_softmax_cross_rntropy_with_logits(logits, labels, name=None)def sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(logits, labels, name=None):#logits是最后一层的z(输入)#Each entry in `la

30、Tensorflow:tensorflow-BatchNormalization(tf.nn.moments及tf.nn.batch_normalization)

批标准化批标准化(batch normalization,BN)一般用在激活函数之前,使结果x=Wx+bx=Wx+b 各个维度均值为0,方差为1。通过规范化让激活函数分布在线性区间,让每一层的输入有一个稳定的分布会有利于网络的训练。优点: 加大探索步长,加快收敛速度。更容易跳出局部极小。破坏原来的数据分布,一定程度上防止过拟合。解决收敛速度慢和梯度爆炸。tensorflow相应APImean, v

tensorflow 的 Batch Normalization 实现(tf.nn.moments、tf.nn.batch_normalization)

tensorflow 在实现 Batch Normalization(各个网络层输出的归一化)时,主要用到以下两个 api:统计矩,mean 是一阶矩,variance 则是二阶中心矩tf.nn.batch_normalizationhttps://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/nn/batch_normalizationγ⋅x−μσ+βγ⋅σx−μ​

tensorflow-BatchNormalization(tf.nn.moments及tf.nn.batch_normalization)

批标准化批标准化(batch normalization,BN)一般用在激活函数之前,使结果x=Wx+bx=Wx+b 各个维度均值为0,方差为1。通过规范化让激活函数分布在线性区间,让每一层的输入有一个稳定的分布会有利于网络的训练。优点: 加大探索步长,加快收敛速度。更容易跳出局部极小。破坏原来的数据分布,一定程度上防止过拟合。解决收敛速度慢和梯度爆炸。tensorflow相应APImean, v

Tensorflow的tf.nn.moments函数

tf.nn.moments函数1.官方的输入定义如下: def moments(x, axes, name=None, keep_dims=False)x理解为输出数据,形如[batchsize,height,width,kernels]axes表示在哪个维度上求解,是个list,例如[0,1,2]这个函数的输出有两个:Two Tensor objects: mean and variance.解

TensorFlow 中计算输入张量的矩(均值和方差) tf.nn.moments 的基本用法及实例代码

一、环境TensorFlow API r1.12CUDA 9.2 V9.2.148cudnn64_7.dllPython 3.6.3Windows 10 二、官方说明计算输入张量 x 的平均值和方差https://tensorflow.google.cn/api_docs/python/tf/nn/moments按照 axis 指定的轴计算输入张量 x 中的平均值和方差如果在批量标准化 batch

机器学习常见的算法面试题总结

参考:https://bbs.aliyun.com/read.php?spm=5176.100258.100258.9.8icSkL&tid=294564&displayMode=1&page=1&toread=1#tpc朴素贝叶斯P(A∩B)=P(A)*P(B|A)=P(B)*P(A|B)所以有:P(A|B)=P(B|A)*P(A)/P(B)对于给出的待分类项,求

2018 年大疆机器学习算法工程师春季提前批笔试题

一、单项选择题SVM 分类和深度学习分类 C. SVM 是凸问题,深度学习都是非凸问题 L1 和 L2 正则化区别 相同点:都用于避免过拟合不同点:L1可以让一部分特征的系数缩小到0,从而间接实现特征选择。所以L1适用于特征之间有关联的情况。 所以L2适用于特征之间没有关联的情况3.L1和L2的结合L1和L2的优点可以结合起来,这就是Elastic Net SVM 决策边界 二、多项选择题无监督

机器学习入门之《统计学习方法》笔记——朴素贝叶斯法

  朴素贝叶斯(naive Bayes)法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。目录朴素贝叶斯法参数估计极大似然估计学习与分类算法算法 朴素贝叶斯算法贝叶斯估计小结参考文章朴素贝叶斯法  设输入空间X⊆RnX⊆RnX\subseteq \mathbb{R}^n 为nnn 维向量的集合,输出空间为类标记集合Y={c1,c2,...,cK}Y={c1,c2,...,cK}Y=\left \{

机器学习(六)统计学习理论

统计学习理论的意义统计学习理论提供了机器学习的一个理论基础。通过理论推导,从本质上说明了机器学习为什么会出现过拟合现象,以及过拟合与模型选择、训练数据之间有什么关系。数学推导设训练集S={(xi,yi)}mi=1S={(xi,yi)}i=1mS=\{(x_i, y_i) \}_{i=1}^m,所有的(xi,yi)(xi,yi)(x_i,y_i)独立同分布(Independent and ident

统计机器学习理论

统计机器学习(另外一个可能是图模型,按照Jordan的说法是统计机器学习属于频率主义,而图模型属于贝叶斯主义),对于每一个做统计机器学习的研究者来说,他们大致可以分为两类:一类做统计学习理论相关工作,如泛化界、约简或一致性;一类做优化算法,如支持向量机、Boosting等。作为一个纯统计机器学习的学者来说,我想这两块内容都得了解。优化算法的门槛低点,可能比较容易上手,了解他们并不太难,比如支持向量