import tensorflow as tf # 基本的常量操作,通过构造函数返回值 定义值的操作operations a = tf.constant(2) b = tf.constant(3) # 启动默认 图形实例sess #支持运算 with tf.Session() as sess: print("a: %i" % sess.run(a), "b: %i" % sess.run(b))
LR_BASE = 0.2 # 最初学习率 LR_DECAY = 0.99 # 学习率衰减率 LR_STEP = 1 # 喂入多少轮BATCH_SIZE后,更新一次学习率 for epoch in range(epoch): # for epoch 定义顶层循环,表示对数据集循环epoch次,此例数据集数据仅有1个w,初始化时候constant赋值为5,循环100次迭代。 lr = LR_BASE * LR_DECAY...
#首先必须增加一个`初始化` op 到图中.init_op =tf.global_variables_initializer()#启动图, 运行 opwith tf.Session() as sess:#运行 'init' opsess.run(init_op)#打印 'state' 的初始值print(sess.run(state))#运行 op, 更新 'state', 并打印 'state'for_inrange(3):...
创建环境命令 Anaconda提供了一个默认的base环境,也可以直接在base环境中开发应用程序。基于课程内容需要,我们创建tensorflow-cpu环境。创建环境的命令为: conda create -n ENV_NAME python=x.x 其中,-n表示环境名称参数,ENV_NAME为待创建虚拟开发环境的名称,x.x表示该环境中python的版本是多少,例如想要3.9版本的pyth...
在base环境中安装TensorFlow,我们需要遵循一系列步骤来确保安装过程顺利,并且能够成功使用TensorFlow。以下是详细的步骤: 1. 确认base环境的具体信息 首先,我们需要确认base环境的操作系统和Python版本。这通常可以通过在命令行中运行以下命令来完成: 操作系统:可以通过uname -a(Linux/macOS)或systeminfo(Windows)等命令查看...
51CTO博客已为您找到关于tensorflow base环境激活的相关内容,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环境激活问答内容。更多tensorflow base环境激活相关解答可以来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。
conda uninstall tensorflow-base conda uninstall tensorborad conda uninstall protobuf 】 第一次安装时protobuf有可能说这个里面的一个包无法打开,但是还是说dll动态链接错误,此时就算更新protobuf或者降级仍旧会有别的错误,其实这个不是tensorflow与protobuf的版本问题,而是别的包链接时的问题,此时只需要将其protobuf卸...
>>>importtensorflowastf>>>tf.add(1,2).numpy()3>>>hello=tf.constant('Hello, TensorFlow!')>>>hello.numpy()b'Hello, TensorFlow!' For more examples, see theTensorFlow tutorials. Contribution guidelines If you want to contribute to TensorFlow, be sure to review thecontribution guidelines. This...
sudo docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:11.0.3-base-ubuntu20.04 nvidia-smi 返回结果如下所示: +---+ | NVIDIA-SMI 450.51.06 Driver Version: 450.51.06 CUDA Version: 11.0 | |---+---+---+ | GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC...
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 ...