pythontensorflow教程
㈠ python的学习路线是怎么样的
以下是一些 Python 学习的路线和推荐资料，供参考：
1. Python 基础语法和编程基础
- 书籍推荐：《Python 基础教程》、《Python 核心编程》、《Python 编程快速上手》
- 在线课程推荐：Codecademy、Coursera、Udemy 等
2. Python 常用库及框架
- 数据处理：NumPy、Pandas
- 数据可视化：Matplotlib、Seaborn
- Web 开发：Django、Flask、Tornado
- 机器学习：Scikit-learn、TensorFlow、Keras、PyTorch
- 爬虫：Scrapy、Requests BeautifulSoup
3. Python 实战项目配升
- Web 开发：制作数据展示型网站或博客、电商网站等
- 数据分析：分析数据、制作图表或可视化展示拟合等
- 机器学习：在 Kaggle 或 Github 上参加比赛，或者自行寻找数据进行分析
4. 持续学习和优化
- 阅读 Python 社区的博客和源码，了解新技培枝老术和新功能
- 参加相关的 Python 开发者社群、技术交流会、研讨会等
- 持续的实践，不断深化对编程知识和思维方式的理解，能够更好地适应 Python 开发的需求。
在学习的过程中不仅需要掌握语法和库的使用，还需要注重动手实践，拓展自己的编程思维，不断构建自己编程的认知模式。同时也不要忘记，学习编程需要循序渐进，一步一步来，不要着急。
希望回答能搭桥够帮到您！
㈡ 81TensorFlow 2 模型部署方法实践--TensorFlow Serving 部署模型
TensorFlow Serving 是一个针对机器学习模型的灵活、高性能的服务系统，专为生产环境而设计。本节实验将使用 TensorFlow Serving 部署 MobileNetV2 模型，并通过两种方法访问 TensorFlow Serving 服务进行图像识别。
在这里我们通过 Docker 来安装 TensorFlow Serving，这也是最便捷的安装方式。Docker 在实验楼环境中已配置，可以直接从镜像仓库中拉取 TensorFlow Serving。森埋在 WebIDE 终端输入：
首先，我们使用 TensorFlow 的官方例子 half_plus_two_cpu 来运行 TensorFlow Serving。
接下来启动 Docker 服务。
docker run 参数解释如下：
-t 为容器重新分配一个伪输入终端。
--rm 容器退出时，自动清理容器内部的文件系统。
-p 指定要映射的 IP 和端口，在这里是容器端口 8501 绑定主机端口 8501，用于 REST 服务。
-v 将宿主机的 $TESTDATA/saved_model_half_plus_two_cpu 目录挂载到容器的 /models/half_plus_two 目录，在这里容器目录必须使用绝对路径。
-e 用于传递环境变量，将 half_plus_two 赋值给 MODEL_NAME 。
通过上述配置，就可以访问正确的地址与端口此型蚂来使用模型了。
通过上面的例子，我们已经学会了如何用 Docker 开启 TensorFlow Serving 服务。接下来，我们将用上一节实验中 Saved Model 格式的 MobileNetV2 模型来进租哗行部署，同时开启 REST API 和 gRPC 服务端口。
REST API 与 gRPC
通过 HTTP 发送 JSON，就是所谓的 REST API。而 gRPC 是由 Google 主导开发的 RPC 框架，使用 HTTP/2 协议并用 ProtoBuf 作为序列化工具。
解压完成后就可以开启 TensorFlow Serving 服务了，在这里我们需要同时开启 REST API 与 gRPC 服务端口。
接下来我们配置 Python 环境来使用 TensorFlow Serving 服务，首先新建一个终端，进行虚拟环境的配置。
进入虚拟环境，安装需要的库。
在桌面创建文件 rest.py，我们将在此文件中实现 REST API 访问服务，先导入需要的库。
然后导入图片，缩放到224×224的大小，对图片进行预处理，打包成 JSON 格式。
最后将数据用 POST 方法发送到 REST API，获得结果并打印。
在终端运行 python rest.py，可以看到预测结果被正确地返回了。
在配置 gRPC 连接的时候，需要提前知道模型结构的信息，在这里可以使用 saved_model_cli 命令来进行查看。
在输出信息中，13 行的 signature_def['serving_default']: 和 15 行的 inputs['input_1'] tensor_info: 是我们需要的模型信息。
在桌面创建文件 gRPC.py，我们将在此文件中实现 gRPC 访问服务，先导入需要的库。
接着配置 gRPC 进行连接。
然后导入图片，缩放到224×224 的大小，对图片进行预处理，转换为 TensorProto 格式。
在配置 gRPC，处理图片完成后，就可以进行预测了。注意，每次只支持传入一条数据进行预测，传入数据时要注意数据格式和模型定义时的格式一致。
在终端运行 python gRPC.py，可以看到返回的预测结果，预测结果格式封装如下：
㈢ Note|tensorflow freeze model
一、freeze
加载模型文件，从checkpoint文件读取权重数据初始化到模型里的权重变量，将权重变量转换成权重常量，通过指定的输出节点将没用于输出推理的Op节点从图中剥离掉，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.把训练好的权重变成常量之后再保存成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.网络参数是按层组织，每层数值都在同一数量级，即范围相差不大，如[-6.0,4.0]，有大量论文研究表明确认值最大和最小后每层数据使用8bit定点化量化已可以很好满足笑嫌镇推断计算。量化最直接结果是参数存储空间要求变小，经验值是减少约3/4；减少内存读取数据量，节省带宽；使用simd进行计算加速，如果有dsp进行8bit加速计算节能，使得移动设备上进行推断者陆计算变得更强大有效。
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.可删除给定的一组输入和输出不需要的所有节点碰粗，该脚本还进行了一些其他优化，可以帮助加快模型，例如将显式批量归一化操作合并到卷积权重中以减少计算次数。这可以根据输入型号提供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 请问怎么学习Python
分享Python学习路线：
第一阶段：Python基础与Linux数据库
这是Python的入门阶段，也是帮助零基础学员打好基础的重要阶段。你需要掌握Python基本语法规则及变量、逻辑控制、内置数据结构、文件操作、高级函数、模块、常用标准库模板、函数、异常处理、mysql使用、协程等知识点。
学习目标：掌握Python的基本语法，具备基础的编程能力；掌握Linux基本操作命令，掌握MySQL进阶内容，完成银行自动提款机系统实战、英汉词典、歌词解析器等项目。第二阶段：web全栈
这一部分主要学习web前端相关技术薯春，你需要掌握html、、JQuery、Bootstrap、web开发基础、Vue、FIaskViews、FIask模板、数据库操作、FIask配置等知识。
学习目标：掌握web前端技术内容，掌握web后端框架，熟练使用FIask、Tornado、Django，可以完成数据监控后台的项目。第三阶段：数据分析人工智能
这部分主要是学习爬虫相关的知识点，你需要掌握数据抓取、数据提取、数据存储、爬虫并发、动态网页抓取、scrapy框架、分布式数模耐爬虫、爬虫攻防、数据结构、算法等知识。
学习目标：可以掌握爬虫、数据采集，数据机构与算法进阶和人工智能技术。可以完成爬虫攻防、图片马赛克、电影推荐系统、地震预测、人工智能项目等阶段项目。第四阶段：高级进阶
这是Python高级知识点，你需要学习项目开发流程、部署、高并发、性能调优、Go语言基础、区块链入门等内容。
学习目标：可以掌握自动化运维与码胡区块链开发技术，可以完成自动化运维项目、区块链等项目。
按照上面的Python学习路线图学习完后，你基本上就可以成为一名合格的Python开发工程师。当然，想要快速成为企业竞聘的精英人才，你需要有好的老师指导，还要有较多的项目积累实战经验。对于Python开发有兴趣的小伙伴们，不妨先从看看Python开发教程开始入门！B站上有很多的Python教学视频，从基础到高级的都有，还挺不错的，知识点讲的很细致，还有完整版的学习路线图。也可以自己去看看，下载学习试试。
㈤ python培训入门教程怎样入门呢_如何学python入门
送你一份学习python的路线图
一、Python的普及入门
1.1Python入门学习须知和书本配套学习建议
1.2Python简史
1.3Python的市场需求及职业规划
1.4Python学习是选择2.0还是3.0？
二、Python的学谨念习环境安装
1.在Windows安装Python的教程
2.在Linux上安装python
3.搭建Python多版本共存管理工具Pyenv
4.Python开发环境配置
三、开启你的Python之路
1.Python世界的开端：helloworld
2.Python世界的开端：四则运算
3.Python流程控制语句深度解读
4.Python循环
四、Python中级进阶
1.Python数据类型详解
2.Python列表及元组详解
3.Python字符串操作深度解析
4.Python函数式编程指南：函数
5.Python函数式编程指南：迭代器
6.Python函数式编程指南：生成器
7.Python装饰器详解
五、Python高级技巧
1.装饰器深度解析
2.深入Python字典
3.Python线程技术
4.Python的异步IO：Asyncio简介
5.Python实现线程安全队列
六、Python常用工具
1.2017最受欢迎的15大Python库
2.5个高效Python库
3.Django官方教程
4.PythonDjango的正确学习方法
5.Python自然语逗晌烂言处理工具小结
6.数据科学常用Python工具
七、Python实战练习
1.Python破解斗地主残局
2.python实现爬虫功能
4.使用Python_PCA分析进行金融数据分析
5.用python制作游戏外挂吗？
6.运用爬虫抓取网易云音乐评论生成词云
7.使用Scrapy爬起点网的完本小说
8.TensorFlow计算加速
八、其他
1.选择学习编程，为什么一定首推Python？
2.为什么Python这么火？
3.Python如何快速入门？
4.Python入门之学习资料推荐
5.Python必备的19个编程资山漏源
6.Python入门知识点总结
7.Python学不好怎么办？
8.Python学习有哪些阶段？
9.参加Python培训会有前景吗？
10.Python培训班真的有效吗？
11.参加Python培训前应该做哪些准备？
12.11道Python基本面试题|深入解答
13.Python求职怎么拿到Offer
㈥ python刚入门如何学习
1、Python入门导学Python的特性、优点、缺点、前景以及python能做些什么？2、行猜Python环境安装一键安装Python的编译环境，写出第一段Python代码3、理解什么是写代码与Python的基本类型Python的基本类型，包括整形、浮点型；10、8、2、16进制数的意义和转换关系；布尔类型；字符串与字符串常见运算操作4、Python中表示“组”的概念与定义了解“组”的概念，以及在Python中用来表示“组”的一些类型，包括：元组、列表、集合和字典。5、变量与运算符了解变量的意义与七种运算符，并对每一种运算符的扩展做出详细的讲解6、分支、循环、条件与枚举代码的基本逻辑结构，包括条件控制（ifelse）、循环控制（forin、while）、表达式与运算符的优先级。此外，还有Python的枚举类型以及Python编码的规范。7、包、模块、函数与变量作用域了解Python代码的组织结构核心：包、模块与函数。需要对Python代码的组织结构有一个非常清晰的认识。重点是函数，除了了解函数的基本概念外，还需要了解Python灵活的函数参绝行数机制（默认参数、关键字参数与列表参数）。8、Python函数函数是所有语言中都具备的基本代码组织结构。函数的重要性不言而喻。而对于Python来说，函数的用法及其灵活，远比其他语言要强大很多。了解Python函数的定义、调用、序列解包、必须参数、关键字参数、默认参数等诸多内容。9、高级部分：面向对象了解面向对象的概念。包括面向对象的三大特性（继承、封装、多态）、类的基本构成元素、python的档宏型内置类属性、方法重写、运算符重载、静态方法等10、正则表达式与JSON正则表达式也是文本解析中非常重要的知识点。了解如何在Python中编写正则表达式与常见的正则表达式。此外，重点了解包括JSON对象，JSON字符串，Python类型与JSON的转换。11、Python的高级语法与用法了解Python进阶部分的高级特性，如枚举、闭包12、函数式编程：匿名函数、高阶函数、装饰器进一步了解函数式编程的lambda、mapece、filter以及装饰器13、实战：原生爬虫学习如何访问网络数据、获取与解析网络数据、爬虫的基本原理解释。并用最基础语法不使用爬虫框架的原生爬虫项目。14、Pythonic与Python杂记了解扩展Python的优秀写法，学会如何写出优质的Pythonic风格的代码。包括：如何让字典保持有序、lmbda表达式的应用等高级Python知识
㈦ python tensorflow 怎么添加auc
tensorflow添加自定义的auc计算operator
tensorflow可以很方便的添加用户自定义的operator(如果不添加也可以采用sklearn的auc计算函数或者自己写一个 但是会在python执行，这里希望在graph中也就是c++端执行这个计算)
这里根据工作需要添加一个计算auc的operator，只给出最简单实现，后续高级功能还是参考官方wiki
注意tensorflow现在和最初的官方wiki有变化，原wiki貌似是需要重新bazel编译整个tensorflow，然后使用比如tf.user_op.auc这样。
目前wiki给出的方式>=0.6.0版本，采用plug-in的方式，更加灵活可以直接用g++编译一个so载入，解耦合，省去了编译tensorflow过程，即插即用。
首先auc的operator计算的文件
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>(); //输入能接受float double那么这里如何都处理?
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) //存在相同值得情况是特殊处理的
{
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);
编译：
$cat gen-so.sh
TF_INC=$(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
会生成auc.so
使用的时候
auc_mole = tf.load_op_library('auc.so')
#auc = tf.user_ops.auc #0.6.0之前的tensorflow 自定义op方式
auc = auc_mole.auc
evaluate_op = auc(py_x, Y) #py_x is predicts, Y is labels
㈧ 请问怎么学习Python
分享Python学习路线：
第一阶段：Python基础与Linux数据库
这是Python的入门阶段，也是帮助零基础学员打好基础的重要阶段。你需要掌握Python基本语法规则及变量、逻辑控制、内置数据结构、文件操作、高级函数、模块、常用标准库模板、函数、异常处理、mysql使用、协程等知识点。
学习目标：掌握Python的基本语法，具备基础的编程能力；掌握Linux基本操作命令，掌握MySQL进阶内容，完成银行自动提款机系统实战、英汉词典、歌词解析器等项目。
第二阶段：web全栈
这一部分主要学习web前端相关技术，你需要掌握html、cssJavaScript、JQuery、Bootstrap、web开发基础、Vue、FIask Views、FIask模板、数据库操作、FIask配置等知识。
学习目标：掌握web前端技术内容，掌握web后端框架，熟练使用FIask、Tornado、Django，可以完成数据监控后台的项目。
第三阶段：数据分析+人工智能
这部分主要是学习爬虫相关的知识点，你需要掌握数据抓取、数据提取、数据存储、爬虫并发、动态网页抓取、scrapy框架、分布式爬虫、爬虫攻防、数据结构、算法等知识。
学习目标：可以掌握爬虫、数据采集，数据机构与算法进阶和人工智能技术。可以完成爬虫攻防、图片马赛克、电影推荐系统、地震预测、人工智能项目等阶段项目。
第四阶段：高级进阶
这是Python高级知识点，你需要学习项目开发流程、部署、高并发、性能调优、Go语言基础、区块链入门等内容。
学习目标：可以掌握自动化运维与区块链开发技术，可以完成自动化运维项目、区块链等项目。
按照上面的Python学习路线图学习完后，你基本上就可以成为一名合格的Python开发工程师。当然，想要快速成为企业竞聘的精英人才，你需要有好的老师指导，还要有较多的项目积累实战经验。
对于Python开发有兴趣的小伙伴们，不妨先从看看Python开发教程开始入门！B站上有很多的Python教学视频，从基础到高级的都有，还挺不错的，知识点讲的很细致，还有完整版的学习路线图。也可以自己去看看，下载学习试试。
㈨ TensorFlow的环境配置与安装以及在Pycharm的使用
TensorFlow即可以支持CPU，也可以支持CPU+GPU。前者的环境需求简单，后者需要额外的支持。
一、安装Anaconda并配置环境
1，首先安装Anaconda,安装时确保勾选添加到环境变量的选项，可以不需要自己再另外配置环境变量
2，检查Anaconda是否安装成功： conda --version
3，检测目前安装了哪些环境：conda info --envs
4，检查目前有哪些版本的python可以安装：conda search --full-name python
5，安装不同版本的python，创建名为tensorflow的环境：conda create --name tensorflow python=3.7
安装完成之后按照提示激活环境： activate tensorflow
6，确保名叫tensorflow的环境已经被成功添加：conda info --envs
7.检查新环境中的python版本：python --version
8.退出当前环境：deactivate
二，TensorFlow安装
首先activate tensorflow激活环境，在环境下开始安装，pip install tensorflow
安装时特别慢，可以使用国内镜像源： pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow -i https://pypi.douban.com/simple
以上是使用豆桐帆瓣镜像地址，可以更换其他地盯轮伏址：
验证是否安装成功:
cmd> 激活环境 activate tensorflow > 输入python> 然后键入:
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
首先安装好PyCharm新建python项目, Vitualenv Environment选择Anaconda3的python项目
Conda环境，选择之前凯携新建的tensorflow环境
四，TensorBoard的使用
（1)激活trnsorflow环境
（2)安装tensorboard
(3) 运行tensorboard
㈩ python 3.7与tensorflow安装详细步骤
官网: python Window x86-64
本机安装python, scripts的路径可能是纤历: C:\Users\James\AppData\Roaming\Python\Python37\Scripts , 将其添加到系统的PATH中.
按ESC, 输入 :wq , 回车退出, 然后再执行薯竖握命数庆令: source ~/.bash_profile
修改执行命令为: pip install --user --upgrade --ignore-installed tensorflow
tensorflow官网
python官网