装TensorFlow出现了这些问题是什么情况呀

(TF2.1) C:\Users\lenovo>pip install tensorflow==2.1
Requirement already satisfied: tensorflow==2.1 in f:\anaconda3\envs\tf2.1\lib\site-packages (2.1.0)
Requirement already satisfied: termcolor>=1.1.0 in f:\anaconda3\envs\tf2.1\lib\site-packages (from tensorflow==2.1) (1.1.0)
Requirement already satisfied: protobuf>=3.8.0 in f:\anaconda3\envs\tf2.1\lib\site-packages (from tensorflow==2.1) (3.11.3)
Requirement already satisfied: absl-py>=0.7.0 in f:\anaconda3\envs\tf2.1\lib\site-packages (from tensorflow==2.1) (0.9.0)
Requirement already satisfied: opt-einsum>=2.3.2 in f:\anaconda3\envs\tf2.1\lib\site-packages (from tensorflow==2.1) (3.2.1)
Requirement already satisfied: google-pasta>=0.1.6 in f:\anaconda3\envs\tf2.1\lib\site-packages (from tensorflow==2.1) (0.2.0)
Requirement already satisfied: wheel>=0.26; python_version >= "3" in f:\anaconda3\envs\tf2.1\lib\site-packages (from tensorflow==2.1) (0.34.2)
Requirement already satisfied: wrapt>=1.11.1 in f:\anaconda3\envs\tf2.1\lib\site-packages (from tensorflow==2.1) (1.12.1)
Requirement already satisfied: gast==0.2.2 in f:\anaconda3\envs\tf2.1\lib\site-packages (from tensorflow==2.1) (0.2.2)
Requirement already satisfied: six>=1.12.0 in f:\anaconda3\envs\tf2.1\lib\site-packages (from tensorflow==2.1) (1.14.0)
Requirement already satisfied: numpy=1.16.0 in f:\anaconda3\envs\tf2.1\lib\site-packages (from tensorflow==2.1) (1.18.4)
Requirement already satisfied: tensorboard=2.1.0 in f:\anaconda3\envs\tf2.1\lib\site-packages (from tensorflow==2.1) (2.1.1)
Requirement already satisfied: tensorflow-estimator=2.1.0rc0 in f:\anaconda3\envs\tf2.1\lib\site-packages (from tensorflow==2.1) (2.1.0)
Requirement already satisfied: grpcio>=1.8.6 in f:\anaconda3\envs\tf2.1\lib\site-packages (from tensorflow==2.1) (1.28.1)
Requirement already satisfied: astor>=0.6.0 in f:\anaconda3\envs\tf2.1\lib\site-packages (from tensorflow==2.1) (0.8.1)
Requirement already satisfied: scipy==1.4.1; python_version >= "3" in f:\anaconda3\envs\tf2.1\lib\site-packages (from tensorflow==2.1) (1.4.1)
Requirement already satisfied: keras-applications>=1.0.8 in f:\anaconda3\envs\tf2.1\lib\site-packages (from tensorflow==2.1) (1.0.8)
Requirement already satisfied: keras-preprocessing>=1.1.0 in f:\anaconda3\envs\tf2.1\lib\site-packages (from tensorflow==2.1) (1.1.0)
Requirement already satisfied: setuptools in f:\anaconda3\envs\tf2.1\lib\site-packages (from protobuf>=3.8.0->tensorflow==2.1) (46.1.3.post20200330)
Requirement already satisfied: markdown>=2.6.8 in f:\anaconda3\envs\tf2.1\lib\site-packages (from tensorboard=2.1.0->tensorflow==2.1) (3.2.1)
Requirement already satisfied: google-auth=1.6.3 in f:\anaconda3\envs\tf2.1\lib\site-packages (from tensorboard=2.1.0->tensorflow==2.1) (1.14.1)
Requirement already satisfied: google-auth-oauthlib=0.4.1 in f:\anaconda3\envs\tf2.1\lib\site-packages (from tensorboard=2.1.0->tensorflow==2.1) (0.4.1)
Requirement already satisfied: werkzeug>=0.11.15 in f:\anaconda3\envs\tf2.1\lib\site-packages (from tensorboard=2.1.0->tensorflow==2.1) (1.0.1)
Requirement already satisfied: requests=2.21.0 in f:\anaconda3\envs\tf2.1\lib\site-packages (from tensorboard=2.1.0->tensorflow==2.1) (2.23.0)
Requirement already satisfied: h5py in f:\anaconda3\envs\tf2.1\lib\site-packages (from keras-applications>=1.0.8->tensorflow==2.1) (2.10.0)
Requirement already satisfied: pyasn1-modules>=0.2.1 in f:\anaconda3\envs\tf2.1\lib\site-packages (from google-auth=1.6.3->tensorboard=2.1.0->tensorflow==2.1) (0.2.8)
Requirement already satisfied: rsa=3.1.4 in f:\anaconda3\envs\tf2.1\lib\site-packages (from google-auth=1.6.3->tensorboard=2.1.0->tensorflow==2.1) (4.0)
Requirement already satisfied: cachetools=2.0.0 in f:\anaconda3\envs\tf2.1\lib\site-packages (from google-auth=1.6.3->tensorboard=2.1.0->tensorflow==2.1) (4.1.0)
Requirement already satisfied: requests-oauthlib>=0.7.0 in f:\anaconda3\envs\tf2.1\lib\site-packages (from google-auth-oauthlib=0.4.1->tensorboard=2.1.0->tensorflow==2.1) (1.3.0)
Requirement already satisfied: chardet=3.0.2 in f:\anaconda3\envs\tf2.1\lib\site-packages (from requests=2.21.0->tensorboard=2.1.0->tensorflow==2.1) (3.0.4)
Requirement already satisfied: idna=2.5 in f:\anaconda3\envs\tf2.1\lib\site-packages (from requests=2.21.0->tensorboard=2.1.0->tensorflow==2.1) (2.9)
Requirement already satisfied: certifi>=2017.4.17 in f:\anaconda3\envs\tf2.1\lib\site-packages (from requests=2.21.0->tensorboard=2.1.0->tensorflow==2.1) (2020.4.5.1)
Requirement already satisfied: urllib3!=1.25.0,!=1.25.1,=1.21.1 in f:\anaconda3\envs\tf2.1\lib\site-packages (from requests=2.21.0->tensorboard=2.1.0->tensorflow==2.1) (1.25.9)
Requirement already satisfied: pyasn1=0.4.6 in f:\anaconda3\envs\tf2.1\lib\site-packages (from pyasn1-modules>=0.2.1->google-auth=1.6.3->tensorboard=2.1.0->tensorflow==2.1) (0.4.8)
Requirement already satisfied: oauthlib>=3.0.0 in f:\anaconda3\envs\tf2.1\lib\site-packages (from requests-oauthlib>=0.7.0->google-auth-oauthlib=0.4.1->tensorboard=2.1.0->tensorflow==2.1) (3.1.0)

(TF2.1) C:\Users\lenovo>python
Python 3.7.7 (default, Apr 15 2020, 05:09:04) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)] :: Anaconda, Inc. on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.

import tensorflow as tf
Traceback (most recent call last):
File "F:\anaconda3\envs\TF2.1\lib\site-packages\tensorflow_core\python\pywrap_tensorflow.py", line 58, in
from tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal import *
File "F:\anaconda3\envs\TF2.1\lib\site-packages\tensorflow_core\python\pywrap_tensorflow_internal.py", line 28, in
_pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper()
File "F:\anaconda3\envs\TF2.1\lib\site-packages\tensorflow_core\python\pywrap_tensorflow_internal.py", line 24, in swig_import_helper
_mod = imp.load_module('_pywrap_tensorflow_internal', fp, pathname, description)
File "F:\anaconda3\envs\TF2.1\lib\imp.py", line 242, in load_module
return load_dynamic(name, filename, file)
File "F:\anaconda3\envs\TF2.1\lib\imp.py", line 342, in load_dynamic
return _load(spec)
ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块。

During handling of the above exception, another exception occurred:

Traceback (most recent call last):
File "", line 1, in
File "F:\anaconda3\envs\TF2.1\lib\site-packages\tensorflow__init__.py", line 101, in
from tensorflow_core import *
File "F:\anaconda3\envs\TF2.1\lib\site-packages\tensorflow_core__init__.py", line 40, in
from tensorflow.python.tools import module_util as module_util
File "F:\anaconda3\envs\TF2.1\lib\site-packages\tensorflow\
_init__.py", line 50, in getattr
module = self._load()
File "F:\anaconda3\envs\TF2.1\lib\site-packages\tensorflow__init__.py", line 44, in load
module = _importlib.import_module(self.
_name__)
File "F:\anaconda3\envs\TF2.1\lib\importlib__init__.py", line 127, in import_module
return bootstrap._gcd_import(name[level:], package, level)
File "F:\anaconda3\envs\TF2.1\lib\site-packages\tensorflow_core\python\
_init__.py", line 49, in
from tensorflow.python import pywrap_tensorflow
File "F:\anaconda3\envs\TF2.1\lib\site-packages\tensorflow_core\python\pywrap_tensorflow.py", line 74, in
raise ImportError(msg)
ImportError: Traceback (most recent call last):
File "F:\anaconda3\envs\TF2.1\lib\site-packages\tensorflow_core\python\pywrap_tensorflow.py", line 58, in
from tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal import *
File "F:\anaconda3\envs\TF2.1\lib\site-packages\tensorflow_core\python\pywrap_tensorflow_internal.py", line 28, in
_pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper()
File "F:\anaconda3\envs\TF2.1\lib\site-packages\tensorflow_core\python\pywrap_tensorflow_internal.py", line 24, in swig_import_helper
_mod = imp.load_module('_pywrap_tensorflow_internal', fp, pathname, description)
File "F:\anaconda3\envs\TF2.1\lib\imp.py", line 242, in load_module
return load_dynamic(name, filename, file)
File "F:\anaconda3\envs\TF2.1\lib\imp.py", line 342, in load_dynamic
return _load(spec)
ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块。

Failed to load the native TensorFlow runtime.

See https://www.tensorflow.org/install/errors

for some common reasons and solutions. Include the entire stack trace
above this error message when asking for help.

creepyzzzzzyq
creepyzzzzzyq 想哭 不造为啥
2 个月之前 回复
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求问大佬装TensorFlow出现这样的情况是怎么办呀

(TF2.1) C:\Users\lenovo>pip install tensorflow==2.1 Requirement already satisfied: tensorflow==2.1 in f:\anaconda3\envs\tf2.1\lib\site-packages (2.1.0) Requirement already satisfied: termcolor>=1.1.0 in f:\anaconda3\envs\tf2.1\lib\site-packages (from tensorflow==2.1) (1.1.0) Requirement already satisfied: protobuf>=3.8.0 in f:\anaconda3\envs\tf2.1\lib\site-packages (from tensorflow==2.1) (3.11.3) Requirement already satisfied: absl-py>=0.7.0 in f:\anaconda3\envs\tf2.1\lib\site-packages (from tensorflow==2.1) (0.9.0) Requirement already satisfied: opt-einsum>=2.3.2 in f:\anaconda3\envs\tf2.1\lib\site-packages (from tensorflow==2.1) (3.2.1) Requirement already satisfied: google-pasta>=0.1.6 in f:\anaconda3\envs\tf2.1\lib\site-packages (from tensorflow==2.1) (0.2.0) Requirement already satisfied: wheel>=0.26; python_version >= "3" in f:\anaconda3\envs\tf2.1\lib\site-packages (from tensorflow==2.1) (0.34.2) Requirement already satisfied: wrapt>=1.11.1 in f:\anaconda3\envs\tf2.1\lib\site-packages (from tensorflow==2.1) (1.12.1) Requirement already satisfied: gast==0.2.2 in f:\anaconda3\envs\tf2.1\lib\site-packages (from tensorflow==2.1) (0.2.2) Requirement already satisfied: six>=1.12.0 in f:\anaconda3\envs\tf2.1\lib\site-packages (from tensorflow==2.1) (1.14.0) Requirement already satisfied: numpy<2.0,>=1.16.0 in f:\anaconda3\envs\tf2.1\lib\site-packages (from tensorflow==2.1) (1.18.4) Requirement already satisfied: tensorboard<2.2.0,>=2.1.0 in f:\anaconda3\envs\tf2.1\lib\site-packages (from tensorflow==2.1) (2.1.1) Requirement already satisfied: tensorflow-estimator<2.2.0,>=2.1.0rc0 in f:\anaconda3\envs\tf2.1\lib\site-packages (from tensorflow==2.1) (2.1.0) Requirement already satisfied: grpcio>=1.8.6 in f:\anaconda3\envs\tf2.1\lib\site-packages (from tensorflow==2.1) (1.28.1) Requirement already satisfied: astor>=0.6.0 in f:\anaconda3\envs\tf2.1\lib\site-packages (from tensorflow==2.1) (0.8.1) Requirement already satisfied: scipy==1.4.1; python_version >= "3" in f:\anaconda3\envs\tf2.1\lib\site-packages (from tensorflow==2.1) (1.4.1) Requirement already satisfied: keras-applications>=1.0.8 in f:\anaconda3\envs\tf2.1\lib\site-packages (from tensorflow==2.1) (1.0.8) Requirement already satisfied: keras-preprocessing>=1.1.0 in f:\anaconda3\envs\tf2.1\lib\site-packages (from tensorflow==2.1) (1.1.0) Requirement already satisfied: setuptools in f:\anaconda3\envs\tf2.1\lib\site-packages (from protobuf>=3.8.0->tensorflow==2.1) (46.1.3.post20200330) Requirement already satisfied: markdown>=2.6.8 in f:\anaconda3\envs\tf2.1\lib\site-packages (from tensorboard<2.2.0,>=2.1.0->tensorflow==2.1) (3.2.1) Requirement already satisfied: google-auth<2,>=1.6.3 in f:\anaconda3\envs\tf2.1\lib\site-packages (from tensorboard<2.2.0,>=2.1.0->tensorflow==2.1) (1.14.1) Requirement already satisfied: google-auth-oauthlib<0.5,>=0.4.1 in f:\anaconda3\envs\tf2.1\lib\site-packages (from tensorboard<2.2.0,>=2.1.0->tensorflow==2.1) (0.4.1) Requirement already satisfied: werkzeug>=0.11.15 in f:\anaconda3\envs\tf2.1\lib\site-packages (from tensorboard<2.2.0,>=2.1.0->tensorflow==2.1) (1.0.1) Requirement already satisfied: requests<3,>=2.21.0 in f:\anaconda3\envs\tf2.1\lib\site-packages (from tensorboard<2.2.0,>=2.1.0->tensorflow==2.1) (2.23.0) Requirement already satisfied: h5py in f:\anaconda3\envs\tf2.1\lib\site-packages (from keras-applications>=1.0.8->tensorflow==2.1) (2.10.0) Requirement already satisfied: pyasn1-modules>=0.2.1 in f:\anaconda3\envs\tf2.1\lib\site-packages (from google-auth<2,>=1.6.3->tensorboard<2.2.0,>=2.1.0->tensorflow==2.1) (0.2.8) Requirement already satisfied: rsa<4.1,>=3.1.4 in f:\anaconda3\envs\tf2.1\lib\site-packages (from google-auth<2,>=1.6.3->tensorboard<2.2.0,>=2.1.0->tensorflow==2.1) (4.0) Requirement already satisfied: cachetools<5.0,>=2.0.0 in f:\anaconda3\envs\tf2.1\lib\site-packages (from google-auth<2,>=1.6.3->tensorboard<2.2.0,>=2.1.0->tensorflow==2.1) (4.1.0) Requirement already satisfied: requests-oauthlib>=0.7.0 in f:\anaconda3\envs\tf2.1\lib\site-packages (from google-auth-oauthlib<0.5,>=0.4.1->tensorboard<2.2.0,>=2.1.0->tensorflow==2.1) (1.3.0) Requirement already satisfied: chardet<4,>=3.0.2 in f:\anaconda3\envs\tf2.1\lib\site-packages (from requests<3,>=2.21.0->tensorboard<2.2.0,>=2.1.0->tensorflow==2.1) (3.0.4) Requirement already satisfied: idna<3,>=2.5 in f:\anaconda3\envs\tf2.1\lib\site-packages (from requests<3,>=2.21.0->tensorboard<2.2.0,>=2.1.0->tensorflow==2.1) (2.9) Requirement already satisfied: certifi>=2017.4.17 in f:\anaconda3\envs\tf2.1\lib\site-packages (from requests<3,>=2.21.0->tensorboard<2.2.0,>=2.1.0->tensorflow==2.1) (2020.4.5.1) Requirement already satisfied: urllib3!=1.25.0,!=1.25.1,<1.26,>=1.21.1 in f:\anaconda3\envs\tf2.1\lib\site-packages (from requests<3,>=2.21.0->tensorboard<2.2.0,>=2.1.0->tensorflow==2.1) (1.25.9) Requirement already satisfied: pyasn1<0.5.0,>=0.4.6 in f:\anaconda3\envs\tf2.1\lib\site-packages (from pyasn1-modules>=0.2.1->google-auth<2,>=1.6.3->tensorboard<2.2.0,>=2.1.0->tensorflow==2.1) (0.4.8) Requirement already satisfied: oauthlib>=3.0.0 in f:\anaconda3\envs\tf2.1\lib\site-packages (from requests-oauthlib>=0.7.0->google-auth-oauthlib<0.5,>=0.4.1->tensorboard<2.2.0,>=2.1.0->tensorflow==2.1) (3.1.0) (TF2.1) C:\Users\lenovo>python Python 3.7.7 (default, Apr 15 2020, 05:09:04) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)] :: Anaconda, Inc. on win32 Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>> import tensorflow as tf Traceback (most recent call last): File "F:\anaconda3\envs\TF2.1\lib\site-packages\tensorflow_core\python\pywrap_tensorflow.py", line 58, in <module> from tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal import * File "F:\anaconda3\envs\TF2.1\lib\site-packages\tensorflow_core\python\pywrap_tensorflow_internal.py", line 28, in <module> _pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper() File "F:\anaconda3\envs\TF2.1\lib\site-packages\tensorflow_core\python\pywrap_tensorflow_internal.py", line 24, in swig_import_helper _mod = imp.load_module('_pywrap_tensorflow_internal', fp, pathname, description) File "F:\anaconda3\envs\TF2.1\lib\imp.py", line 242, in load_module return load_dynamic(name, filename, file) File "F:\anaconda3\envs\TF2.1\lib\imp.py", line 342, in load_dynamic return _load(spec) ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块。 During handling of the above exception, another exception occurred: Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "F:\anaconda3\envs\TF2.1\lib\site-packages\tensorflow\__init__.py", line 101, in <module> from tensorflow_core import * File "F:\anaconda3\envs\TF2.1\lib\site-packages\tensorflow_core\__init__.py", line 40, in <module> from tensorflow.python.tools import module_util as _module_util File "F:\anaconda3\envs\TF2.1\lib\site-packages\tensorflow\__init__.py", line 50, in __getattr__ module = self._load() File "F:\anaconda3\envs\TF2.1\lib\site-packages\tensorflow\__init__.py", line 44, in _load module = _importlib.import_module(self.__name__) File "F:\anaconda3\envs\TF2.1\lib\importlib\__init__.py", line 127, in import_module return _bootstrap._gcd_import(name[level:], package, level) File "F:\anaconda3\envs\TF2.1\lib\site-packages\tensorflow_core\python\__init__.py", line 49, in <module> from tensorflow.python import pywrap_tensorflow File "F:\anaconda3\envs\TF2.1\lib\site-packages\tensorflow_core\python\pywrap_tensorflow.py", line 74, in <module> raise ImportError(msg) ImportError: Traceback (most recent call last): File "F:\anaconda3\envs\TF2.1\lib\site-packages\tensorflow_core\python\pywrap_tensorflow.py", line 58, in <module> from tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal import * File "F:\anaconda3\envs\TF2.1\lib\site-packages\tensorflow_core\python\pywrap_tensorflow_internal.py", line 28, in <module> _pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper() File "F:\anaconda3\envs\TF2.1\lib\site-packages\tensorflow_core\python\pywrap_tensorflow_internal.py", line 24, in swig_import_helper _mod = imp.load_module('_pywrap_tensorflow_internal', fp, pathname, description) File "F:\anaconda3\envs\TF2.1\lib\imp.py", line 242, in load_module return load_dynamic(name, filename, file) File "F:\anaconda3\envs\TF2.1\lib\imp.py", line 342, in load_dynamic return _load(spec) ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块。 Failed to load the native TensorFlow runtime. See https://www.tensorflow.org/install/errors for some common reasons and solutions. Include the entire stack trace above this error message when asking for help.

windows下安装cpu版tensorflow出现的一些问题

先上图吧直观些 [img=https://img-bbs.csdn.net/upload/201808/18/1534583574_934305.png][/img][img=https://img-bbs.csdn.net/upload/201808/18/1534583599_478276.png][/img] 这些是刚通过命令 pip install tensorflow 装好完成之后运行测试的图 后面通过查找搜索需要安装一些倚赖项,但是本人之前用过python所以大部分的包都是装好的[img=https://img-bbs.csdn.net/upload/201808/18/1534584319_654731.png][/img] [img=https://img-bbs.csdn.net/upload/201808/18/1534584344_365962.png][/img][img=https://img-bbs.csdn.net/upload/201808/18/1534584352_665680.png][/img] 可以看见包都是已经装好的vc++2015也ok 然后报错依旧是[b]Failed to load the native TensorFlow runtime.[/b] 请路过做过出现过此类问题的大佬帮忙解决下

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刚刚开始学习深度学习,在运行tensorflow程序时出现这个问题:![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201804/08/1523194261_104570.png),请问如何解决,万分感谢!

装了tensorflow以后spyder的代码提示就没有了

我的环境是win10,anaconda3.5,python3.6.3,tensorflow1.4 以前的情况非常好,现在装了tensorflow以后spyder的代码编辑区就没有代码提示了,我全部重装以后出现了同样的情况,请问这是什么原因??

TensorFlow安装与测试出现问题

win10下配置的TensorFlow学习环境 想测试是否成功 直接上图 ![求解](https://img-ask.csdn.net/upload/201703/20/1490004632_78251.png)

TensorFlow运行中出现的问题

先放图 ![代码](https://img-ask.csdn.net/upload/201703/21/1490094445_164133.png) ![结果](https://img-ask.csdn.net/upload/201703/21/1490094459_829443.png) 虽然有结果 但是 E c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\cpu\os\windows\tensorflow\core\framework\op_kernel.cc:943] OpKernel ('op: "BestSplits" device_type: "CPU"') for unknown op: BestSplits E c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\cpu\os\windows\tensorflow\core\framework\op_kernel.cc:943] OpKernel ('op: "CountExtremelyRandomStats" device_type: "CPU"') for unknown op: CountExtremelyRandomStats E c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\cpu\os\windows\tensorflow\core\framework\op_kernel.cc:943] OpKernel ('op: "FinishedNodes" device_type: "CPU"') for unknown op: FinishedNodes E c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\cpu\os\windows\tensorflow\core\framework\op_kernel.cc:943] OpKernel ('op: "GrowTree" device_type: "CPU"') for unknown op: GrowTree E c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\cpu\os\windows\tensorflow\core\framework\op_kernel.cc:943] OpKernel ('op: "ReinterpretStringToFloat" device_type: "CPU"') for unknown op: ReinterpretStringToFloat E c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\cpu\os\windows\tensorflow\core\framework\op_kernel.cc:943] OpKernel ('op: "SampleInputs" device_type: "CPU"') for unknown op: SampleInputs E c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\cpu\os\windows\tensorflow\core\framework\op_kernel.cc:943] OpKernel ('op: "ScatterAddNdim" device_type: "CPU"') for unknown op: ScatterAddNdim E c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\cpu\os\windows\tensorflow\core\framework\op_kernel.cc:943] OpKernel ('op: "TopNInsert" device_type: "CPU"') for unknown op: TopNInsert E c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\cpu\os\windows\tensorflow\core\framework\op_kernel.cc:943] OpKernel ('op: "TopNRemove" device_type: "CPU"') for unknown op: TopNRemove E c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\cpu\os\windows\tensorflow\core\framework\op_kernel.cc:943] OpKernel ('op: "TreePredictions" device_type: "CPU"') for unknown op: TreePredictions E c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\cpu\os\windows\tensorflow\core\framework\op_kernel.cc:943] OpKernel ('op: "UpdateFertileSlots" device_type: "CPU"') for unknown op: UpdateFertileSlots 是什么玩意

anaconda安装tensorflow的问题

在用anaconda安装了tensorflow后,出现了如下情形 ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/202002/06/1580988049_842195.png)![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/202002/06/1580988073_222450.png)![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/202002/06/1580988092_465131.png) 第一张图片在cmd中运行tensorflow但是发现输入import tensorflow as tf后无反应。 第二张图片是在jupyternotebook中运行tensorflow,一直为In[*]。 第三张图片是jupyternotebook的后台运行情况。 ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/202002/06/1580996736_213429.png) 这是import tensorflow as tf后等待程序反应后的结果。 请问这种情况如何解决呢,谢谢!

anaconda安装tensorflow的“no module named tensorflow”问题

activate tensorflow可以没问题 进入"python"环境下,"import tensorflow as tf"报错: ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/202004/13/1586772279_430538.png) 然后在tensorflow环境下conda install tensorflow 结果: ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/202004/13/1586772385_962009.png) 搜索也不行 anaconda search -t conda blas * mkl usage: anaconda-script.py [-h] [--show-traceback] [--hide-traceback] [-v] [-q] [--color] [--no-color] [-V] [-t TOKEN] [-s SITE] ... anaconda-script.py: error: unrecognized arguments: * mkl 不知道是什么问题

配置tensorflow2.1的c++接口问题

我在配置TensorFlow2.1的c++接口,我的环境是Ubuntu18.04,cuda10.1,cudnn7.6.5,目前安装的protobuf的版本是3.11.4,用bazel(release 2.2.0)编译时总是提示protobuf中的函数错误,是不是protobuf版本不对呢? 以下是编译时第一个error出现的位置: ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/202005/20/1589941495_54900.png) 最终关键文件没有生成,编译失败: ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/202005/20/1589941537_747049.png)

Anaconda的tensorflow下spyder错误:程序停止 不显示异常

Anaconda的tensorflow下spyder错误 求助,为什么程序没问题 总是出现这种错误 做线性回归的时候是没问题的 debug是第一个图中圈出来的部分处产生的错误,求解 然后就会出现Kernel died,restaring (这个程序之前执行时没问题的 重装系统之后 重新安装的 再执行mnist的程序就会出现这个问题 其他的都可以执行) 我觉得是在tensorflow的使用中,from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data报错 ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201901/15/1547523875_882023.png)![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201901/15/1547523887_569028.png)![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201901/15/1547523915_431063.png)

使用 tensorflow 训练网络 loss 突然出现 nan 的情况[已解决]

在第167次epoch时模型loss突然变为nan,之前情况都是正常的,之后模型 loss 便一直为 nan,两个准确率变为 1 和 0。 尝试把学习率改为0或0.0000001,nan还是会在167次epoch出现。 尝试把loss改为loss = tf.log(tf.clip _ by _ value(y,1e-8,1.0)) 或 loss = tf.log(tf.cli _ p _ by _ value(y,1e-8,tf.reducemax(y))),nan还是会在167次epoch出现。 把softmax函数,改为log _ softmax函数,nan还是会在167次epoch出现。 把batch _ size改大五倍(从20改为100),nan会在33次epoch出现。 各位大佬们,谁能救救我啊,这是因为什么原因呢???调试了一星期了(悲伤)

tensorflow读取文件时出现decode错误

![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201909/30/1569847015_825245.png) 这是我的代码,在第三行那里读取文件名时出现这个错误, list_files这个函数在tensorflow的文档中时这样的: ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201909/30/1569847319_126135.png) 应该如何解决这个问题呢?

tensorflow bazel 编译出现的问题

bazel 编译出现了奇怪的问题? de@de-B250M-D3V:~/work/tensorflow$ bazel build --jobs 6 //tensorflow:libtensorflow_cc.so ERROR: /home/de/work/tensorflow/WORKSPACE:3:1: name 'http_archive' is not defined ERROR: Error evaluating WORKSPACE file ERROR: error loading package '': Encountered error while reading extension file 'closure/defs.bzl': no such package '@io_bazel_rules_closure//closure': error loading package 'external': Could not load //external package ERROR: error loading package '': Encountered error while reading extension file 'closure/defs.bzl': no such package '@io_bazel_rules_closure//closure': error loading package 'external': Could not load //external package INFO: Elapsed time: 0.069s INFO: 0 processes. FAILED: Build did NOT complete successfully (0 packages loaded) ERROR: /home/de/work/tensorflow/WORKSPACE:3:1: name 'http_archive' is not defined 他说我没有http_archive模块 ,这个是什么鬼东西

Pycharm每次都要加载tensorflow

如题。我安装的是Win10+CUDA9.0+cuDNN9.0+tensorflow1.7+Pycharm tensorflow已经是通过pip安装了。在CMD界面写import tensorflow是没有问题的。 在Pycharm里面新建一个工程都要重新在setting->project interpreter加载tensorflow,很慢! 而且,我在Python安装路径下面,D:\Program Files (x86)\Python\Lib\site-packages,里面有tensorflow和tensorflow_gpu-1.7.0.dist-info两个文件夹。我需要的是GPU版的,这两个文件夹有什么区别呢?这里面都没有python.exe! 我在网上查到的不少都是用Anaconda的,直接在Pycharm里面把设置改为tensorflow里面的python.exe就行了。 请问我如果不装Anaconda有没有一劳永逸的让Pycharm自己加载的方法呢?还是说用Pycharm只能是用Anaconda最方便? 谢谢!

MySQL 8.0.19安装教程(windows 64位)

话不多说直接开干 目录 1-先去官网下载点击的MySQL的下载​ 2-配置初始化的my.ini文件的文件 3-初始化MySQL 4-安装MySQL服务 + 启动MySQL 服务 5-连接MySQL + 修改密码 先去官网下载点击的MySQL的下载 下载完成后解压 解压完是这个样子 配置初始化的my.ini文件的文件 ...

Python+OpenCV计算机视觉

Python+OpenCV计算机视觉系统全面的介绍。

Vue.js 2.0之全家桶系列视频课程

基于新的Vue.js 2.3版本, 目前新全的Vue.js教学视频,让你少走弯路,直达技术前沿! 1. 包含Vue.js全家桶(vue.js、vue-router、axios、vuex、vue-cli、webpack、ElementUI等) 2. 采用笔记+代码案例的形式讲解,通俗易懂

navicat(内含激活码)

navicat支持mysql的可视化操作,内涵激活码,不用再忍受弹框的痛苦。

HTML期末大作业

这是我自己做的HTML期末大作业,花了很多时间,稍加修改就可以作为自己的作业了,而且也可以作为学习参考

150讲轻松搞定Python网络爬虫

【为什么学爬虫?】 &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;1、爬虫入手容易,但是深入较难,如何写出高效率的爬虫,如何写出灵活性高可扩展的爬虫都是一项技术活。另外在爬虫过程中,经常容易遇到被反爬虫,比如字体反爬、IP识别、验证码等,如何层层攻克难点拿到想要的数据,这门课程,你都能学到! &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;2、如果是作为一个其他行业的开发者,比如app开发,web开发,学习爬虫能让你加强对技术的认知,能够开发出更加安全的软件和网站 【课程设计】 一个完整的爬虫程序,无论大小,总体来说可以分成三个步骤,分别是: 网络请求:模拟浏览器的行为从网上抓取数据。 数据解析:将请求下来的数据进行过滤,提取我们想要的数据。 数据存储:将提取到的数据存储到硬盘或者内存中。比如用mysql数据库或者redis等。 那么本课程也是按照这几个步骤循序渐进的进行讲解,带领学生完整的掌握每个步骤的技术。另外,因为爬虫的多样性,在爬取的过程中可能会发生被反爬、效率低下等。因此我们又增加了两个章节用来提高爬虫程序的灵活性,分别是: 爬虫进阶:包括IP代理,多线程爬虫,图形验证码识别、JS加密解密、动态网页爬虫、字体反爬识别等。 Scrapy和分布式爬虫:Scrapy框架、Scrapy-redis组件、分布式爬虫等。 通过爬虫进阶的知识点我们能应付大量的反爬网站,而Scrapy框架作为一个专业的爬虫框架,使用他可以快速提高我们编写爬虫程序的效率和速度。另外如果一台机器不能满足你的需求,我们可以用分布式爬虫让多台机器帮助你快速爬取数据。 &nbsp; 从基础爬虫到商业化应用爬虫,本套课程满足您的所有需求! 【课程服务】 专属付费社群+每周三讨论会+1v1答疑

三个项目玩转深度学习(附1G源码)

从事大数据与人工智能开发与实践约十年,钱老师亲自见证了大数据行业的发展与人工智能的从冷到热。事实证明,计算机技术的发展,算力突破,海量数据,机器人技术等,开启了第四次工业革命的序章。深度学习图像分类一直是人工智能的经典任务,是智慧零售、安防、无人驾驶等机器视觉应用领域的核心技术之一,掌握图像分类技术是机器视觉学习的重中之重。针对现有线上学习的特点与实际需求,我们开发了人工智能案例实战系列课程。打造:以项目案例实践为驱动的课程学习方式,覆盖了智能零售,智慧交通等常见领域,通过基础学习、项目案例实践、社群答疑,三维立体的方式,打造最好的学习效果。

基于STM32的电子时钟设计

时钟功能 还有闹钟功能,温湿度功能,整点报时功能 你值得拥有

学生成绩管理系统(PHP + MYSQL)

做的是数据库课程设计,使用的php + MySQL,本来是黄金搭配也就没啥说的,推荐使用wamp服务器,里面有详细的使用说明,带有界面的啊!呵呵 不行的话,可以给我留言!

面试了一个 31 岁程序员,让我有所触动,30岁以上的程序员该何去何从?

最近面试了一个31岁8年经验的程序猿,让我有点感慨,大龄程序猿该何去何从。

程序员的兼职技能课

获取讲师答疑方式: 在付费视频第一节(触摸命令_ALL)片头有二维码及加群流程介绍 限时福利 原价99元,今日仅需39元!购课添加小助手(微信号:itxy41)按提示还可领取价值800元的编程大礼包! 讲师介绍: 苏奕嘉&nbsp;前阿里UC项目工程师 脚本开发平台官方认证满级(六级)开发者。 我将如何教会你通过【定制脚本】赚到你人生的第一桶金? 零基础程序定制脚本开发课程,是完全针对零脚本开发经验的小白而设计,课程内容共分为3大阶段: ①前期将带你掌握Q开发语言和界面交互开发能力; ②中期通过实战来制作有具体需求的定制脚本; ③后期将解锁脚本的更高阶玩法,打通任督二脉; ④应用定制脚本合法赚取额外收入的完整经验分享,带你通过程序定制脚本开发这项副业,赚取到你的第一桶金!

实用主义学Python(小白也容易上手的Python实用案例)

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Java8零基础入门视频教程

这门课程基于主流的java8平台,由浅入深的详细讲解了java SE的开发技术,可以使java方向的入门学员,快速扎实的掌握java开发技术!

Python数据挖掘简易入门

&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; 本课程为Python数据挖掘方向的入门课程,课程主要以真实数据为基础,详细介绍数据挖掘入门的流程和使用Python实现pandas与numpy在数据挖掘方向的运用,并深入学习如何运用scikit-learn调用常用的数据挖掘算法解决数据挖掘问题,为进一步深入学习数据挖掘打下扎实的基础。

零基础学C#编程—C#从小白到大咖

本课程从初学者角度出发,提供了C#从入门到成为程序开发高手所需要掌握的各方面知识和技术。 【课程特点】 1 由浅入深,编排合理; 2 视频讲解,精彩详尽; 3 丰富实例,轻松易学; 4 每章总结配有难点解析文档。 15大章节,228课时,1756分钟与你一同进步!

MySQL数据库面试题(2020最新版)

文章目录数据库基础知识为什么要使用数据库什么是SQL?什么是MySQL?数据库三大范式是什么mysql有关权限的表都有哪几个MySQL的binlog有有几种录入格式?分别有什么区别?数据类型mysql有哪些数据类型引擎MySQL存储引擎MyISAM与InnoDB区别MyISAM索引与InnoDB索引的区别?InnoDB引擎的4大特性存储引擎选择索引什么是索引?索引有哪些优缺点?索引使用场景(重点)...

多功能数字钟.zip

利用数字电子计数知识设计并制作的数字电子钟(含multisim仿真),该数字钟具有显示星期、24小时制时间、闹铃、整点报时、时间校准功能

极简JAVA学习营第四期(报名以后加助教微信:eduxy-1)

想学好JAVA必须要报两万的培训班吗? Java大神勿入 如果你: 零基础想学JAVA却不知道从何入手 看了一堆书和视频却还是连JAVA的环境都搭建不起来 囊中羞涩面对两万起的JAVA培训班不忍直视 在职没有每天大块的时间专门学习JAVA 那么恭喜你找到组织了,在这里有: 1. 一群志同道合立志学好JAVA的同学一起学习讨论JAVA 2. 灵活机动的学习时间完成特定学习任务+每日编程实战练习 3. 热心助人的助教和讲师及时帮你解决问题,不按时完成作业小心助教老师的家访哦 上一张图看看前辈的感悟: &nbsp; &nbsp; 大家一定迫不及待想知道什么是极简JAVA学习营了吧,下面就来给大家说道说道: 什么是极简JAVA学习营? 1. 针对Java小白或者初级Java学习者; 2. 利用9天时间,每天1个小时时间; 3.通过 每日作业 / 组队PK / 助教答疑 / 实战编程 / 项目答辩 / 社群讨论 / 趣味知识抢答等方式让学员爱上学习编程 , 最终实现能独立开发一个基于控制台的‘库存管理系统’ 的学习模式 极简JAVA学习营是怎么学习的? &nbsp; 如何报名? 只要购买了极简JAVA一:JAVA入门就算报名成功! &nbsp;本期为第四期极简JAVA学习营,我们来看看往期学员的学习状态: 作业看这里~ &nbsp; 助教的作业报告是不是很专业 不交作业打屁屁 助教答疑是不是很用心 &nbsp; 有奖抢答大家玩的很嗨啊 &nbsp; &nbsp; 项目答辩终于开始啦 &nbsp; 优秀者的获奖感言 &nbsp; 这是答辩项目的效果 &nbsp; &nbsp; 这么细致的服务,这么好的氛围,这样的学习效果,需要多少钱呢? 不要1999,不要199,不要99,只要9.9 是的你没听错,只要9.9以上所有就都属于你了 如果你: 1、&nbsp;想学JAVA没有基础 2、&nbsp;想学JAVA没有整块的时间 3、&nbsp;想学JAVA没有足够的预算 还等什么?赶紧报名吧,抓紧抢位,本期只招300人,错过只有等时间待定的下一期了 &nbsp; 报名请加小助手微信:eduxy-1 &nbsp; &nbsp;

Python可以这样学(第一季:Python内功修炼)

董付国系列教材《Python程序设计基础》、《Python程序设计(第2版)》、《Python可以这样学》配套视频,讲解Python 3.5.x和3.6.x语法、内置对象用法、选择与循环以及函数设计与使用、lambda表达式用法、字符串与正则表达式应用、面向对象编程、文本文件与二进制文件操作、目录操作与系统运维、异常处理结构。

Java基础知识面试题(2020最新版)

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机器学习实战系列套餐(必备基础+经典算法+案例实战)

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已经连续五年参加大厂校招、社招的技术面试工作,简历看的不下于万份 这篇文章会用实例告诉你,什么是差的程序员简历! 疫情快要结束了,各个公司也都开始春招了,作为即将红遍大江南北的新晋UP主,那当然要为小伙伴们做点事(手动狗头)。 就在公众号里公开征简历,义务帮大家看,并一一点评。《启舰:春招在即,义务帮大家看看简历吧》 一石激起千层浪,三天收到两百多封简历。 花光了两个星期的所有空闲时...

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深度学习系列课程从深度学习基础知识点开始讲解一步步进入神经网络的世界再到卷积和递归神经网络,详解各大经典网络架构。实战部分选择当下最火爆深度学习框架PyTorch与Tensorflow/Keras,全程实战演示框架核心使用与建模方法。项目实战部分选择计算机视觉与自然语言处理领域经典项目,从零开始详解算法原理,debug模式逐行代码解读。适合准备就业和转行的同学们加入学习! 建议按照下列课程顺序来进行学习 (1)掌握深度学习必备经典网络架构 (2)深度框架实战方法 (3)计算机视觉与自然语言处理项目实战。(按照课程排列顺序即可)

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YOLOv3是一种基于深度学习的端到端实时目标检测方法,以速度快见长。本课程将手把手地教大家使用labelImg标注和使用YOLOv3训练自己的数据集。课程分为三个小项目:足球目标检测(单目标检测)、梅西目标检测(单目标检测)、足球和梅西同时目标检测(两目标检测)。 本课程的YOLOv3使用Darknet,在Ubuntu系统上做项目演示。包括:安装Darknet、给自己的数据集打标签、整理自己的数据集、修改配置文件、训练自己的数据集、测试训练出的网络模型、性能统计(mAP计算和画出PR曲线)和先验框聚类。 Darknet是使用C语言实现的轻型开源深度学习框架,依赖少,可移植性好,值得深入探究。 除本课程《YOLOv3目标检测实战:训练自己的数据集》外,本人推出了有关YOLOv3目标检测的系列课程,请持续关注该系列的其它课程视频,包括: 《YOLOv3目标检测实战:交通标志识别》 《YOLOv3目标检测:原理与源码解析》 《YOLOv3目标检测:网络模型改进方法》 敬请关注并选择学习!

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