TensorFlow 2.0 Tutorials
Our repo. is the Winner of
Timeline:
- Oct. 1, 2019: TensorFlow 2.0 Stable!
- Aug. 24, 2019: TensorFlow 2.0 rc0
- Jun. 8, 2019: TensorFlow 2.0 Beta
- Mar. 7, 2019: Tensorflow 2.0 Alpha
- Jan. 11, 2019: TensorFlow r2.0 preview
- Aug. 14, 2018: TensorFlow 2.0 is coming
Installation
make sure you are using python 3.x.
- CPU install
pip install tensorflow -U
- GPU install
Install CUDA 10.0(or after) and cudnn by yourself. and set LD_LIBRARY_PATH up.
pip install tensorflow-gpu -U
Test installation:
In [2]: import tensorflow as tf
In [3]: tf.__version__
Out[3]: '2.0.0'
In [4]: tf.test.is_gpu_available()
...
totalMemory: 3.95GiB freeMemory: 3.00GiB
...
Out[4]: True
配套TF2视频教程
TensorFlow 2.0的视频教程链接：深度学习与TensorFlow 2实战
Acknowledgement
Includes
- TensorFlow 2.0 Overview
- TensorFlow 2.0 Basic Usage
- Linear Regression
- MNIST, FashionMNIST
- CIFAR10
- Fully Connected Layer
- VGG16
- Inception Network
- ResNet18
- Naive RNN
- LSTM
- ColorBot
- Auto-Encoders
- Variational Auto-Encoders
- DCGAN
- CycleGAN
- WGAN
- Pixel2Pixel
- Faster RCNN
- A2C
- GPT
- BERT
- GCN
Feel free to submit a PR request to make this repo. more complete!
Refered Repos.
Our work is not built from scratch. Great appreciation to these open works！
- https://github.com/madalinabuzau/tensorflow-eager-tutorials
- https://github.com/herbiebradley/CycleGAN-Tensorflow
- https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/contrib/eager/python/examples/pix2pix/pix2pix_eager.ipynb
- https://github.com/moono/tf-eager-on-GAN
- https://github.com/Viredery/tf-eager-fasterrcnn
- https://github.com/github/gitignore/blob/master/Python.gitignore
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这篇博客，将用来记录我使用TensorFlow时，常查阅的文档入口…将实时更新，以便后续使用… 1. 数据的读取 官网教程链接： https://tensorflow.google.cn/tutorials/load_data/images#%E7%BC%93%E5%AD%98 简单粗暴 TensorFlow 2： https://tf.wiki/zh_hans/basic/tools.html#
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关于“ModuleNotFoundError: No module named ‘tensorflow.examples.tutorials’”报错 报错原因 之所以在pycharm里会报“ModuleNotFoundError: No module named 'tensorflow'”这样的错误是因为使用Anaconda平台不指定安装tensorflow的版本时，tensorflow的默认安装
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2019年10月tensorflow2.0发布，后来又发布了tensorflow2.1，原来tensorflow 1.x的mnist数据集换位置了。大家可以移步到这个网址：https://blog.csdn.net/dyk4ever/article/details/102841518 （下面别看了） =================================================
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OpenSUSE15.2+Python3.6+Tensorflow2.2环境： import tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data as input_data ModuleNotFoundError: No module named ‘tensorflow.examples.tutorials’ 解决措施： /usr/lib/python3.
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环境64位机win7旗舰sp1 Pycharm Community Edition 2017.2 tensorFlow1.4.0 报错ImportError: No module named 'tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal' 详情"C:\Program Files\Anaconda3\python.exe" C:/tensorflow-1
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如何将TensorFlow1.*代码改为TensorFlow2.*代码 TensorFlow1.*代码示例 import tensorflow as tf import numpy as np from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data n_inputs=28*28 n_hidden1=300 n_hidden2=100
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# -*- encoding:utf-8 -*- import os import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data from tensorflow.python.client import device_lib # print(device_lib.list_local_dev
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1.问题描述 运行 tensorflow 程序时，报错如下： ModuleNotFoundError: No module named 'tensorflow.examples.tutorials' 2.错误原因 一般来讲，这个问题是由于使用tensorflow2.x从而无法导入mninst。tensorflow2.x将数据集集成在Keras中。 原因：tensorflow2.0，更新删除了in
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Rancher是一个开源的企业级Kubernetes管理平台，实现了Kubernetes集群在混合云+本地数据中心的集中部署与管理。 Rancher 2.X 架构 Rancher API Server ： 基于 Kubernetes API Server 扩展构建，通过 K8s 标准的自定义资源对象扩展和各种自定义控制器实现对底层 Kubernetes 集群和各种资源的扩展和纳管 Authenti
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rspec-2.x 是一个 meta-gem，依赖于其他组件：rspec-core, rspec-expectations 和 rspec-mocks 。每个组件都可以使用 gem 命令独立安装和运行。
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以下Python3.x整数乘法的平均运算时间在1.66s到1.77s之间： 如果将替换为，则需要在和之间。怎么会呢？ 另一方面，在Java中则相反:在Java中更快。Java测试链接：为什么在Java中2*(i*i)比2*i*i快？ 我运行每个版本的程序10次，以下是结果。
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问题内容： 我已经对Java中的x * x或Math.pow（x，2）更快进行了一些测试。我原本以为简单的x * x会更快一些，但是事实证明它的速度差不多相等。有人可以启发我吗，那怎么可能？ 问题答案： 就您所知，它完全是JITted（甚至已经在编译时）了。由于没有真实的上下文，此类微基准很少会提供非常有用的结果。 绝对不是一个彼此优先的理由，因为现实世界中的代码很少有简单的操作作为性能热点。
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OS X版本：10.11.5（El Capitan） TensorFlow版本：9.0 安装pip后，我按照TensorF的“Pip安装”下的说明安装TensorFlowlow.org. 然后 然而，即使我复制并粘贴了命令，我还是收到了“URLError”。 sudo pip安装-升级$TF_BINARY_URL下载/解压https://storage.googleapis.com/tensorf
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This guide explains how to install TensorFlow on Mac OS X. Determine which TensorFlow to install You must choose the type of TensorFlow to install. Your choices are as follows: TensorFlow with CPU sup