pythontensorflow教程
㈠ python的學習路線是怎麼樣的
以下是一些 Python 學習的路線和推薦資料，供參考：
1. Python 基礎語法和編程基礎
- 書籍推薦：《Python 基礎教程》、《Python 核心編程》、《Python 編程快速上手》
- 在線課程推薦：Codecademy、Coursera、Udemy 等
2. Python 常用庫及框架
- 數據處理：NumPy、Pandas
- 數據可視化：Matplotlib、Seaborn
- Web 開發：Django、Flask、Tornado
- 機器學習：Scikit-learn、TensorFlow、Keras、PyTorch
- 爬蟲：Scrapy、Requests BeautifulSoup
3. Python 實戰項目配升
- Web 開發：製作數據展示型網站或博客、電商網站等
- 數據分析：分析數據、製作圖表或可視化展示擬合等
- 機器學習：在 Kaggle 或 Github 上參加比賽，或者自行尋找數據進行分析
4. 持續學習和優化
- 閱讀 Python 社區的博客和源碼，了解新技培枝老術和新功能
- 參加相關的 Python 開發者社群、技術交流會、研討會等
- 持續的實踐，不斷深化對編程知識和思維方式的理解，能夠更好地適應 Python 開發的需求。
在學習的過程中不僅需要掌握語法和庫的使用，還需要注重動手實踐，拓展自己的編程思維，不斷構建自己編程的認知模式。同時也不要忘記，學習編程需要循序漸進，一步一步來，不要著急。
希望回答能搭橋夠幫到您！
㈡ 81TensorFlow 2 模型部署方法實踐--TensorFlow Serving 部署模型
TensorFlow Serving 是一個針對機器學習模型的靈活、高性能的服務系統，專為生產環境而設計。本節實驗將使用 TensorFlow Serving 部署 MobileNetV2 模型，並通過兩種方法訪問 TensorFlow Serving 服務進行圖像識別。
在這里我們通過 Docker 來安裝 TensorFlow Serving，這也是最便捷的安裝方式。Docker 在實驗樓環境中已配置，可以直接從鏡像倉庫中拉取 TensorFlow Serving。森埋在 WebIDE 終端輸入：
首先，我們使用 TensorFlow 的官方例子 half_plus_two_cpu 來運行 TensorFlow Serving。
接下來啟動 Docker 服務。
docker run 參數解釋如下：
-t 為容器重新分配一個偽輸入終端。
--rm 容器退出時，自動清理容器內部的文件系統。
-p 指定要映射的 IP 和埠，在這里是容器埠 8501 綁定主機埠 8501，用於 REST 服務。
-v 將宿主機的 $TESTDATA/saved_model_half_plus_two_cpu 目錄掛載到容器的 /models/half_plus_two 目錄，在這里容器目錄必須使用絕對路徑。
-e 用於傳遞環境變數，將 half_plus_two 賦值給 MODEL_NAME 。
通過上述配置，就可以訪問正確的地址與埠此型螞來使用模型了。
通過上面的例子，我們已經學會了如何用 Docker 開啟 TensorFlow Serving 服務。接下來，我們將用上一節實驗中 Saved Model 格式的 MobileNetV2 模型來進租嘩行部署，同時開啟 REST API 和 gRPC 服務埠。
REST API 與 gRPC
通過 HTTP 發送 JSON，就是所謂的 REST API。而 gRPC 是由 Google 主導開發的 RPC 框架，使用 HTTP/2 協議並用 ProtoBuf 作為序列化工具。
解壓完成後就可以開啟 TensorFlow Serving 服務了，在這里我們需要同時開啟 REST API 與 gRPC 服務埠。
接下來我們配置 Python 環境來使用 TensorFlow Serving 服務，首先新建一個終端，進行虛擬環境的配置。
進入虛擬環境，安裝需要的庫。
在桌面創建文件 rest.py，我們將在此文件中實現 REST API 訪問服務，先導入需要的庫。
然後導入圖片，縮放到224×224的大小，對圖片進行預處理，打包成 JSON 格式。
最後將數據用 POST 方法發送到 REST API，獲得結果並列印。
在終端運行 python rest.py，可以看到預測結果被正確地返回了。
在配置 gRPC 連接的時候，需要提前知道模型結構的信息，在這里可以使用 saved_model_cli 命令來進行查看。
在輸出信息中，13 行的 signature_def['serving_default']: 和 15 行的 inputs['input_1'] tensor_info: 是我們需要的模型信息。
在桌面創建文件 gRPC.py，我們將在此文件中實現 gRPC 訪問服務，先導入需要的庫。
接著配置 gRPC 進行連接。
然後導入圖片，縮放到224×224 的大小，對圖片進行預處理，轉換為 TensorProto 格式。
在配置 gRPC，處理圖片完成後，就可以進行預測了。注意，每次只支持傳入一條數據進行預測，傳入數據時要注意數據格式和模型定義時的格式一致。
在終端運行 python gRPC.py，可以看到返回的預測結果，預測結果格式封裝如下：
㈢ Note|tensorflow freeze model
一、freeze
載入模型文件，從checkpoint文件讀取權重數據初始化到模型里的權重變數，將權重變數轉換成權重常量，通過指定的輸出節點將沒用於輸出推理的Op節點從圖中剝離掉，再重新保存到指定的文件里
1.tf.train.write_graph()以及tf.train.saver()生成pb文件和ckpt文件
bazel-bin/tensorflow/python/tools/freeze_graph --input_graph=/path/to/graph.pb --input_checkpoint=/path/to/model.ckpt --output_node_names=output/predict --output_graph=/path/to/frozen.pb
2.把訓練好的權重變成常量之後再保存成PB文件
output_graph_def = convert_variables_to_constants(sess, sess.graph_def, output_node_names=['output/predict'])
with tf.gfile.FastGFile('model/CTNModel.pb', mode='wb') as f:
f.write(output_graph_def.SerializeToString())
二、quant
1.網路參數是按層組織，每層數值都在同一數量級，即范圍相差不大，如[-6.0,4.0]，有大量論文研究表明確認值最大和最小後每層數據使用8bit定點化量化已可以很好滿足笑嫌鎮推斷計算。量化最直接結果是參數存儲空間要求變小，經驗值是減少約3/4；減少內存讀取數據量，節省帶寬；使用simd進行計算加速，如果有dsp進行8bit加速計算節能，使得移動設備上進行推斷者陸計算變得更強大有效。
bazel-bin/tensorflow/tools/quantization/quantize_graph \
--input=/tmp/classify_image_graph_def.pb \
--output_node_names="softmax" --output=/tmp/quantized_graph.pb \
--mode=eightbit
2.可刪除給定的一組輸入和輸出不需要的所有節點碰粗，該腳本還進行了一些其他優化，可以幫助加快模型，例如將顯式批量歸一化操作合並到卷積權重中以減少計算次數。這可以根據輸入型號提供30％的速度
python -m tensorflow.python.tools.optimize_for_inference \
--input = tf_files / retrained_graph.pb \
--output = tf_files / optimized_graph.pb \
--input_names =「input」\
--output_names = 「final_result」
㈣ 請問怎麼學習Python
分享Python學習路線：
第一階段：Python基礎與Linux資料庫
這是Python的入門階段，也是幫助零基礎學員打好基礎的重要階段。你需要掌握Python基本語法規則及變數、邏輯控制、內置數據結構、文件操作、高級函數、模塊、常用標准庫模板、函數、異常處理、mysql使用、協程等知識點。
學習目標：掌握Python的基本語法，具備基礎的編程能力；掌握Linux基本操作命令，掌握MySQL進階內容，完成銀行自動提款機系統實戰、英漢詞典、歌詞解析器等項目。第二階段：web全棧
這一部分主要學習web前端相關技術薯春，你需要掌握html、、JQuery、Bootstrap、web開發基礎、Vue、FIaskViews、FIask模板、資料庫操作、FIask配置等知識。
學習目標：掌握web前端技術內容，掌握web後端框架，熟練使用FIask、Tornado、Django，可以完成數據監控後台的項目。第三階段：數據分析人工智慧
這部分主要是學習爬蟲相關的知識點，你需要掌握數據抓取、數據提取、數據存儲、爬蟲並發、動態網頁抓取、scrapy框架、分布式數模耐爬蟲、爬蟲攻防、數據結構、演算法等知識。
學習目標：可以掌握爬蟲、數據採集，數據機構與演算法進階和人工智慧技術。可以完成爬蟲攻防、圖片馬賽克、電影推薦系統、地震預測、人工智慧項目等階段項目。第四階段：高級進階
這是Python高級知識點，你需要學習項目開發流程、部署、高並發、性能調優、Go語言基礎、區塊鏈入門等內容。
學習目標：可以掌握自動化運維與碼胡區塊鏈開發技術，可以完成自動化運維項目、區塊鏈等項目。
按照上面的Python學習路線圖學習完後，你基本上就可以成為一名合格的Python開發工程師。當然，想要快速成為企業競聘的精英人才，你需要有好的老師指導，還要有較多的項目積累實戰經驗。對於Python開發有興趣的小夥伴們，不妨先從看看Python開發教程開始入門！B站上有很多的Python教學視頻，從基礎到高級的都有，還挺不錯的，知識點講的很細致，還有完整版的學習路線圖。也可以自己去看看，下載學習試試。
㈤ python培訓入門教程怎樣入門呢_如何學python入門
送你一份學習python的路線圖
一、Python的普及入門
1.1Python入門學習須知和書本配套學習建議
1.2Python簡史
1.3Python的市場需求及職業規劃
1.4Python學習是選擇2.0還是3.0？
二、Python的學謹念習環境安裝
1.在Windows安裝Python的教程
2.在Linux上安裝python
3.搭建Python多版本共存管理工具Pyenv
4.Python開發環境配置
三、開啟你的Python之路
1.Python世界的開端：helloworld
2.Python世界的開端：四則運算
3.Python流程式控制制語句深度解讀
4.Python循環
四、Python中級進階
1.Python數據類型詳解
2.Python列表及元組詳解
3.Python字元串操作深度解析
4.Python函數式編程指南：函數
5.Python函數式編程指南：迭代器
6.Python函數式編程指南：生成器
7.Python裝飾器詳解
五、Python高級技巧
1.裝飾器深度解析
2.深入Python字典
3.Python線程技術
4.Python的非同步IO：Asyncio簡介
5.Python實現線程安全隊列
六、Python常用工具
1.2017最受歡迎的15大Python庫
2.5個高效Python庫
3.Django官方教程
4.PythonDjango的正確學習方法
5.Python自然語逗晌爛言處理工具小結
6.數據科學常用Python工具
七、Python實戰練習
1.Python破解鬥地主殘局
2.python實現爬蟲功能
4.使用Python_PCA分析進行金融數據分析
5.用python製作游戲外掛嗎？
6.運用爬蟲抓取網易雲音樂評論生成詞雲
7.使用Scrapy爬起點網的完本小說
8.TensorFlow計算加速
八、其他
1.選擇學習編程，為什麼一定首推Python？
2.為什麼Python這么火？
3.Python如何快速入門？
4.Python入門之學習資料推薦
5.Python必備的19個編程資山漏源
6.Python入門知識點總結
7.Python學不好怎麼辦？
8.Python學習有哪些階段？
9.參加Python培訓會有前景嗎？
10.Python培訓班真的有效嗎？
11.參加Python培訓前應該做哪些准備？
12.11道Python基本面試題|深入解答
13.Python求職怎麼拿到Offer
㈥ python剛入門如何學習
1、Python入門導學Python的特性、優點、缺點、前景以及python能做些什麼？2、行猜Python環境安裝一鍵安裝Python的編譯環境，寫出第一段Python代碼3、理解什麼是寫代碼與Python的基本類型Python的基本類型，包括整形、浮點型；10、8、2、16進制數的意義和轉換關系；布爾類型；字元串與字元串常見運算操作4、Python中表示「組」的概念與定義了解「組」的概念，以及在Python中用來表示「組」的一些類型，包括：元組、列表、集合和字典。5、變數與運算符了解變數的意義與七種運算符，並對每一種運算符的擴展做出詳細的講解6、分支、循環、條件與枚舉代碼的基本邏輯結構，包括條件控制（ifelse）、循環控制（forin、while）、表達式與運算符的優先順序。此外，還有Python的枚舉類型以及Python編碼的規范。7、包、模塊、函數與變數作用域了解Python代碼的組織結構核心：包、模塊與函數。需要對Python代碼的組織結構有一個非常清晰的認識。重點是函數，除了了解函數的基本概念外，還需要了解Python靈活的函數參絕行數機制（默認參數、關鍵字參數與列表參數）。8、Python函數函數是所有語言中都具備的基本代碼組織結構。函數的重要性不言而喻。而對於Python來說，函數的用法及其靈活，遠比其他語言要強大很多。了解Python函數的定義、調用、序列解包、必須參數、關鍵字參數、默認參數等諸多內容。9、高級部分：面向對象了解面向對象的概念。包括面向對象的三大特性（繼承、封裝、多態）、類的基本構成元素、python的檔宏型內置類屬性、方法重寫、運算符重載、靜態方法等10、正則表達式與JSON正則表達式也是文本解析中非常重要的知識點。了解如何在Python中編寫正則表達式與常見的正則表達式。此外，重點了解包括JSON對象，JSON字元串，Python類型與JSON的轉換。11、Python的高級語法與用法了解Python進階部分的高級特性，如枚舉、閉包12、函數式編程：匿名函數、高階函數、裝飾器進一步了解函數式編程的lambda、mapece、filter以及裝飾器13、實戰：原生爬蟲學習如何訪問網路數據、獲取與解析網路數據、爬蟲的基本原理解釋。並用最基礎語法不使用爬蟲框架的原生爬蟲項目。14、Pythonic與Python雜記了解擴展Python的優秀寫法，學會如何寫出優質的Pythonic風格的代碼。包括：如何讓字典保持有序、lmbda表達式的應用等高級Python知識
㈦ python tensorflow 怎麼添加auc
tensorflow添加自定義的auc計算operator
tensorflow可以很方便的添加用戶自定義的operator(如果不添加也可以採用sklearn的auc計算函數或者自己寫一個 但是會在python執行，這里希望在graph中也就是c++端執行這個計算)
這里根據工作需要添加一個計算auc的operator，只給出最簡單實現，後續高級功能還是參考官方wiki
注意tensorflow現在和最初的官方wiki有變化，原wiki貌似是需要重新bazel編譯整個tensorflow，然後使用比如tf.user_op.auc這樣。
目前wiki給出的方式>=0.6.0版本，採用plug-in的方式，更加靈活可以直接用g++編譯一個so載入，解耦合，省去了編譯tensorflow過程，即插即用。
首先auc的operator計算的文件
tensorflow/core/user_ops/auc.cc
/* Copyright 2015 Google Inc. All Rights Reserved.
Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
you may not use this file except in compliance with the License.
You may obtain a of the License at
Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
See the License for the specific language governing permissions and
limitations under the License.
==============================================================================*/
// An auc Op.
#include "tensorflow/core/framework/op.h"
#include "tensorflow/core/framework/op_kernel.h"
using namespace tensorflow;
using std::vector;
//@TODO add weight as optional input
REGISTER_OP("Auc")
.Input("predicts: T1")
.Input("labels: T2")
.Output("z: float")
.Attr("T1: {float, double}")
.Attr("T2: {float, double}")
//.Attr("T1: {float, double}")
//.Attr("T2: {int32, int64}")
.SetIsCommutative()
.Doc(R"doc(
Given preidicts and labels output it's auc
)doc");
class AucOp : public OpKernel {
public:
explicit AucOp(OpKernelConstruction* context) : OpKernel(context) {}
template<typename ValueVec>
void index_sort(const ValueVec& valueVec, vector<int>& indexVec)
{
indexVec.resize(valueVec.size());
for (size_t i = 0; i < indexVec.size(); i++)
{
indexVec[i] = i;
}
std::sort(indexVec.begin(), indexVec.end(),
[&valueVec](const int l, const int r) { return valueVec(l) > valueVec(r); });
}
void Compute(OpKernelContext* context) override {
// Grab the input tensor
const Tensor& predicts_tensor = context->input(0);
const Tensor& labels_tensor = context->input(1);
auto predicts = predicts_tensor.flat<float>(); //輸入能接受float double那麼這里如何都處理?
auto labels = labels_tensor.flat<float>();
vector<int> indexes;
index_sort(predicts, indexes);
typedef float Float;
Float oldFalsePos = 0;
Float oldTruePos = 0;
Float falsePos = 0;
Float truePos = 0;
Float oldOut = std::numeric_limits<Float>::infinity();
Float result = 0;
for (size_t i = 0; i < indexes.size(); i++)
{
int index = indexes[i];
Float label = labels(index);
Float prediction = predicts(index);
Float weight = 1.0;
//Pval3(label, output, weight);
if (prediction != oldOut) //存在相同值得情況是特殊處理的
{
result += 0.5 * (oldTruePos + truePos) * (falsePos - oldFalsePos);
oldOut = prediction;
oldFalsePos = falsePos;
oldTruePos = truePos;
}
if (label > 0)
truePos += weight;
else
falsePos += weight;
}
result += 0.5 * (oldTruePos + truePos) * (falsePos - oldFalsePos);
Float AUC = result / (truePos * falsePos);
// Create an output tensor
Tensor* output_tensor = NULL;
TensorShape output_shape;
OP_REQUIRES_OK(context, context->allocate_output(0, output_shape, &output_tensor));
output_tensor->scalar<float>()() = AUC;
}
};
REGISTER_KERNEL_BUILDER(Name("Auc").Device(DEVICE_CPU), AucOp);
編譯：
$cat gen-so.sh
TF_INC=$(python -c 'import tensorflow as tf; print(tf.sysconfig.get_include())')
TF_LIB=$(python -c 'import tensorflow as tf; print(tf.sysconfig.get_lib())')
i=$1
o=${i/.cc/.so}
g++ -std=c++11 -shared $i -o $o -I $TF_INC -l tensorflow_framework -L $TF_LIB -fPIC -Wl,-rpath $TF_LIB
$sh gen-so.sh auc.cc
會生成auc.so
使用的時候
auc_mole = tf.load_op_library('auc.so')
#auc = tf.user_ops.auc #0.6.0之前的tensorflow 自定義op方式
auc = auc_mole.auc
evaluate_op = auc(py_x, Y) #py_x is predicts, Y is labels
㈧ 請問怎麼學習Python
分享Python學習路線：
第一階段：Python基礎與Linux資料庫
這是Python的入門階段，也是幫助零基礎學員打好基礎的重要階段。你需要掌握Python基本語法規則及變數、邏輯控制、內置數據結構、文件操作、高級函數、模塊、常用標准庫模板、函數、異常處理、mysql使用、協程等知識點。
學習目標：掌握Python的基本語法，具備基礎的編程能力；掌握Linux基本操作命令，掌握MySQL進階內容，完成銀行自動提款機系統實戰、英漢詞典、歌詞解析器等項目。
第二階段：web全棧
這一部分主要學習web前端相關技術，你需要掌握html、cssJavaScript、JQuery、Bootstrap、web開發基礎、Vue、FIask Views、FIask模板、資料庫操作、FIask配置等知識。
學習目標：掌握web前端技術內容，掌握web後端框架，熟練使用FIask、Tornado、Django，可以完成數據監控後台的項目。
第三階段：數據分析+人工智慧
這部分主要是學習爬蟲相關的知識點，你需要掌握數據抓取、數據提取、數據存儲、爬蟲並發、動態網頁抓取、scrapy框架、分布式爬蟲、爬蟲攻防、數據結構、演算法等知識。
學習目標：可以掌握爬蟲、數據採集，數據機構與演算法進階和人工智慧技術。可以完成爬蟲攻防、圖片馬賽克、電影推薦系統、地震預測、人工智慧項目等階段項目。
第四階段：高級進階
這是Python高級知識點，你需要學習項目開發流程、部署、高並發、性能調優、Go語言基礎、區塊鏈入門等內容。
學習目標：可以掌握自動化運維與區塊鏈開發技術，可以完成自動化運維項目、區塊鏈等項目。
按照上面的Python學習路線圖學習完後，你基本上就可以成為一名合格的Python開發工程師。當然，想要快速成為企業競聘的精英人才，你需要有好的老師指導，還要有較多的項目積累實戰經驗。
對於Python開發有興趣的小夥伴們，不妨先從看看Python開發教程開始入門！B站上有很多的Python教學視頻，從基礎到高級的都有，還挺不錯的，知識點講的很細致，還有完整版的學習路線圖。也可以自己去看看，下載學習試試。
㈨ TensorFlow的環境配置與安裝以及在Pycharm的使用
TensorFlow即可以支持CPU，也可以支持CPU+GPU。前者的環境需求簡單，後者需要額外的支持。
一、安裝Anaconda並配置環境
1，首先安裝Anaconda,安裝時確保勾選添加到環境變數的選項，可以不需要自己再另外配置環境變數
2，檢查Anaconda是否安裝成功： conda --version
3，檢測目前安裝了哪些環境：conda info --envs
4，檢查目前有哪些版本的python可以安裝：conda search --full-name python
5，安裝不同版本的python，創建名為tensorflow的環境：conda create --name tensorflow python=3.7
安裝完成之後按照提示激活環境： activate tensorflow
6，確保名叫tensorflow的環境已經被成功添加：conda info --envs
7.檢查新環境中的python版本：python --version
8.退出當前環境：deactivate
二，TensorFlow安裝
首先activate tensorflow激活環境，在環境下開始安裝，pip install tensorflow
安裝時特別慢，可以使用國內鏡像源： pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow -i https://pypi.douban.com/simple
以上是使用豆桐帆瓣鏡像地址，可以更換其他地盯輪伏址：
驗證是否安裝成功:
cmd> 激活環境 activate tensorflow > 輸入python> 然後鍵入:
import tensorflow as tf
tf.compat.v1.disable_eager_execution()
tens1 = tf.constant([1,2,3])
sess = tf.compat.v1.Session()
print(sess.run(tens1))
sess.close()
三，在Pycharm使用
首先安裝好PyCharm新建python項目, Vitualenv Environment選擇Anaconda3的python項目
Conda環境，選擇之前凱攜新建的tensorflow環境
四，TensorBoard的使用
（1)激活trnsorflow環境
（2)安裝tensorboard
(3) 運行tensorboard
㈩ python 3.7與tensorflow安裝詳細步驟
官網: python Window x86-64
本機安裝python, scripts的路徑可能是纖歷: C:\Users\James\AppData\Roaming\Python\Python37\Scripts , 將其添加到系統的PATH中.
按ESC, 輸入 :wq , 回車退出, 然後再執行薯豎握命數慶令: source ~/.bash_profile
修改執行命令為: pip install --user --upgrade --ignore-installed tensorflow
tensorflow官網
python官網