nvidia显卡驱动、cuda、cudnn、tensorflow对应版本
在nvidia官网下载驱动，驱动官网选择设备的驱动进行搜索下载即可，搜索时注意对应的操作系统一般为安装NVIDIA Studio驱动版本，GeForce Game Ready适用于游戏玩家，下面是两个版本区别的官方解释下载完的驱动会以版本号的形式命名，这个版本号在安装cuda时候会用到，以下是下载好
深入浅出TensorFlow2函数——tf.rank
tf.rank(input, name=None)
【AI学习笔记】退出 Anaconda 虚拟环境时 遇到的两种报错。
两种错误：DeprecationWarning: 'deactivate' is deprecated & ArgumentError: deactivate does not accept arguments
深入浅出TensorFlow2函数——tf.exp
tf.exp( x, name=None)
新装的TensorFlow出现protobuf相关错误
今天刚装了个TensorFlow2.4，import tensorflow的时候，出现如下错误TypeError: Descriptors cannot not be created directly.If this call came from a _pb2.py file, your gener
深入浅出TensorFlow2函数——tf.random.uniform
tf.random.uniform( shape, minval=0, maxval=None, dtype=tf.dtypes.float32, seed=None, name=None)
深入浅出TensorFlow2函数——tf.data.Dataset.from_tensor_slices
from_tensor_slices( tensors, name=None)
深入浅出TensorFlow2函数——tf.random.normal
tf.random.normal
深入浅出TensorFlow2函数——tf.constant
tf.constant( value, dtype=None, shape=None, name='Const')
深入浅出TensorFlow2函数——tf.random.poisson
tf.random.poisson(shape,lam,dtype=tf.dtypes.float32,seed=None, name=None)
深入浅出TensorFlow2函数——tf.math.exp
tf.math.exp( x, name=None)
深入浅出TensorFlow2函数——tf.Tensor
一个tf.Tensor表示一个多维数组。在编写TensorFlow程序时，被操作和传递的主要对象就是tf.Tensor。
深入浅出TensorFlow2函数——tf.reshape
tf.reshape
random.uniform()详解
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Keras 的模型（Model）和层（Layers）的介绍
我们上面使用 Model 快速建立一个模型，总结一下，很简单的：1、我们的权重不需要初始化了2、我们构建模型也比较简单，使用 dance 就可以，不需要我们进行线性计算。事实上，如果模型越来越复杂的话，那么这个方法的优势就会越来越明显得。
深度学习——CNN实现MNIST手写数字的识别
本篇博客记录了学习K同学啊的深度学习100例的第一例的学习过程,主要介绍了CNN神经网络的基本知识,使用方法及使用流程, 简单介绍了数据集的归一化和标准化 激活函数 优化器 损失函数 metrics等配置............
［超级详细］如何在深度学习训练模型过程中使用GPU加速
在深度学习当中，我们训练模型通常要对模型进行反复的优化训练，仅用CPU来进行训练的话需要花费很长时间，但是我们可以使用GPU来加速训练模型，这样就可以大大减少我们训练模型花费的时间。
深入浅出TensorFlow2函数——tf.Variable
tf.Variable( initial_value=None, trainable=None, validate_shape=True, caching_device=None, name=None, variable_def=None, dtype=No
[人工智能] TensorFlow 框架基本原理及使用
TensorFlow 是一款由 Google 开源的人工智能框架，是目前应用最广泛的深度学习框架之一。它可以在各种硬件平台上运行，包括单个 CPU、CPU 集群、GPU，甚至是分布式环境下的 CPU 和 GPU 组合。除了深度学习领域，TensorFlow 还支持其他机器学习算法和模型，如决策树SV
【AI学习笔记】TensorFlow GPU版本的安装（超详细）
在本篇我们主要介绍了如何安装CUDA、cuDNN，建立了TensorFlow GPU虚拟环境，并且在虚拟环境下安装了TensorFlow GPU版本与Keras。
