result=sess.run(product)print("矩阵常量相称:{}".format(result))#与数据相关的op由三种:#- tf.constant#- tf.placeholder#- tf.Variable#使用Variable的使用必须先经过初始化 (init) op 初始化#注意不要使用tf.initialize_all_variables()了。否则会有警告,
1. 首先下载google开源的预训练好的model。我本次用的是 BERT-Base, Uncased(第一个) BERT-Base,Uncased: 12-layer, 768-hidden, 12-heads, 110M parameters BERT-Large, Uncased: 24-layer, 1024-hidden, 16-heads, 340M parameters BERT-Base, Cased: 12-layer, 768-hidden, 12-heads , 110M paramet...
在“Home”选项卡下,找到并点击“环境”选项。 选择您要查看的环境(通常为“base(root)”或“默认环境”),然后点击“conda命令提示符”选项。 在命令提示符下输入以下命令: conda list tensorflow执行后,您将看到TensorFlow的详细信息,包括版本号和安装路径。 通过以上三种方法,您可以轻松地查看已安装的TensorFlow版本...
51CTO博客已为您找到关于tensorflow-base是什么的相关内容,包含IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及tensorflow-base是什么问答内容。更多tensorflow-base是什么相关解答可以来51CTO博客参与分享和学习,帮助广大IT技术人实现成长和进步。
1. Set up the environment Virtual environment: python3-m venv~/venv-metalsource~/venv-metal/bin/activatepython-m pip install-U pip 2. Install base TensorFlow For TensorFlow version 2.13 or later: python-m pip install tensorflow For TensorFlow version 2.12 or earlier: ...
由于我这里希望将tensorflow库配置到另一个已有的Anaconda虚拟环境中(这个虚拟环境的名称为py36tf,Python版本是3.6的),而不是当前这个默认的base环境,因此需要按照文章Anaconda创建、使用、删除Python虚拟环境中提到的方法,首先进入这个名称为py36tf的虚拟环境中,如下图所示。
如果只有一个base环境也没关系,创建一个tensorflow环境并安装python3.5版本,命令为conda create –name tensorflow python=3.5。 打开anaconda后可以看到这两个环境。 第二步:安装tensorflow包 在控制台激活tensorflow环境:activate tensorflow 在该环境下查看自己安装的python版本,这里是python3.5 ...
② 看到前面的(base),说明已经激活了conda环境 ③ 输入命令: #CPU版本 pip install tensorflow -i https://pypi.doubanio.com/simple/ pip install pandas matplotlib notebook –i https://pypi.doubanio.com/simple/ # 安装辅助库 # GPU 版本 nvidia-smi # 查看驱动 conda install tensorflow-gpu=2.6.0 ...
5.那么看起来,square的实现就在functor::square,我们再进去看看,集成base模板类,且看起来第二个模板参数为其实现的op,再跳转看看:  6.最后,我们到达了最终的实现逻辑:operator()和packetOp,也看到了最终的实现,是不是没有想象的那么难。 更重要一点 看完了上面那些,基本上会知道怎么去看TensorFlow的一些...
当用户调用其run方法时，TF就会分析为了获取这⼀次的计算⽬标所需要运行的子图，并结合TF内置的强大的并行优化、分布式执行等模块，将所需要执⾏的逻辑进⼀步拆分为各个子图，各自映射到当 前的可用设备资源上，最终调度这些设备以并⾏的方式高效完成计算任务。TensorFlow的codebase本身还是很复杂的，篇幅所限...