以下是为您整理出来关于【Tensorflow2.0】合集内容，如果觉得还不错，请帮忙转发推荐。
原文：https://www.cnblogs.com/cxhzy/p/13368469.html
import tensorflow as tf # 设置相关底层配置 physical_devices = tf.config.experimental.list_physical_devices(‘GPU‘) assert len(physical_devices) > 0, "Not enough GPU hardware devices available" tf.config.experimental.set_memory_growth(physical_devices[0], True)def preprocess(x,y):x = tf.cast(x,dtype=tf.float32) / 255y = tf.cast(y,dtype=tf.int32)return x,y# ###############数据加载以及处理######...
TensorFlow2.0入门学习笔记(8)——欠拟合与过拟合(正则化)欠拟合与过拟合欠拟合：模型不能有效拟合数据集对现有数据集学习的不够彻底过拟合：模型对训练集拟合的太好，而缺失了泛化力欠拟合的解决方法： 增加输入特征项 增加网络参数 减少正则化参数过拟合的解决方法： 数据清洗 增大训练集 采用正则化 增大正则化参数正则化缓解过拟合正则化在损失函数中引入模型复杂度指标，利用给W加权值，弱化了训练 数据的噪声（一般不正则化b...
1、数据和问题描述 ??本文采用Tensorflow实现全连接神经网络，对鸢尾花数据进行分类。首先加载数据集，代码如下： import tensorflow as tf from sklearn import datasets import numpy as np# 读取数据 x_data = datasets.load_iris().data y_data = datasets.load_iris().target??数据集的特征包含4列，如下图所示：??标签列的取值为（0，1，2）三种，是一个多分类问题。 2、数据预处理 ??将数据集打乱顺序，并划分为训练集和测试...
DeepCrossing是在AutoRec之后，微软完整的将深度学习应用在推荐系统的模型。其应用场景是搜索推荐广告中，解决了特征工程，稀疏向量稠密化，多层神经网路的优化拟合等问题。所使用的特征在论文中描述为两个大类数值型（文中couting feature）和类别型。如下图对于数值型特征可以直接拼接在Embedding向量之后，类别多的特征需要经过Embedding过程。要多说一句，数值的统计特征包括了过去广告点击率，这个在以后实际应用中设计特征可...
具体原理不讲了，网上资料相当多，但是感觉直接可以用的代码不多，所以基于各种资料实现了代码。 第一，利用autoencoder降噪， 第一部分：数据准备 from tensorflow.keras.datasets import mnist (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() x_train = x_train.reshape((-1, 28 * 28)) / 255.0 # 除255的目的就是归一化 reshape的目的就是flatten() x_test = x_test.reshape((-1, 28 * 28)) / 255.0第二部分：构...
安装步骤 Step1 anaconda-python3.6.4的安装 ANACONDA 下载地址 ANACONDA 安装确认 出现库的列表和版本号,说明ANACONDA安装成功啦 Step2.1 CUDA: V10.0.130的安装 CUDA 下载地址 CUDA安装确认 出现nvcc.exe就说明CUDA安装成功啦 Step2.2 cuDNN v7.5.0的安装 cuDNN下载地址 cuDNN复制 1.解压 2.cuda文件夹改名为cudnn 3.复制到cuda的安装路径下 cuDNN确认Step2.3 环境变量配置Step2.4 CUDA测试Step3.1 TensorFlow2.0的安装 注: 没...
TensorFlow2.0安装 1.创建独立环境并激活 conda create --name tensorflow 2.0 python==3.7 activate tensorflow2.02.安装相关软件包 pip install numpy matplotlib Pillow scikit-learn pandas -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple3.安装TensorFlow2.0 pip install tensorflow==2.0.0-beta -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple4.测试TensorFlow2.0 在命令行中输入python，打开python交互模式 输入代码：import ...
tensorflow2.0使用VGG16预训练模型实现图像语义分割 准备： tensorflow2.0.0或以上，最好是GPU版本python3.7或以上环境，推荐使用Anaconda发行版，本站有相关教程数据集，这里放出网盘链接：link，提取码：cb9tVGG16预训练模型：VGG16，提取码：ouac，在下面代码中，直接调用keras内置的，需要从国外网站下载，速度慢， 这里给出网盘文件，下载后放到C盘**.用户/yourPCname/.keras **文件夹下看到的小伙伴们有什么问题可以在下方评...
Windows在Anaconda中安装Tensorflow2.0并在jupyter notebook中使用 问题： 最近在弄深度学习，先开始用的jupyter notebook，后来学习tensorflow框架。 解决： 1.下载Anaconda3-2019.10-Windows-x86_64，按照上文安装jupyter notebook。（官网最新版本是Python3.8的，在网页最底部archive找以前的版本） 2.打开 Anaconda Prompt检查一下Anaconda的版本和python的版本（我的都是3.7)： conda --version python --version 3.此时环境中...