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Anaconda安装Tensorflow-gpu版本详细教程1、Anaconda的安装，目前已有许多安装Anconda的博客，本文不再赘述，给出对应安装的博客链接。Anconda安装博客1Anconda环境变量的修改2、Cuda和Cudnn的安装2.1Cuda和Cudnn的版本选择安装Cuda和Cudnn时一定注意对应的版本号。包括：tensorflow-gpu版本对用的Cuda和Cudnn，一定要先确定安装哪个版本的tensorflow-gpu版本再选择下载Cuda和Cudnn的版本。具体版本对应的信息见：版本对应信息笔者采用的Cuda版本为11.2，Cudnn的版本为8.1，对应的tens

Anaconda安装Tensorflow-gpu版本详细教程1、Anaconda的安装，目前已有许多安装Anconda的博客，本文不再赘述，给出对应安装的博客链接。Anconda安装博客1Anconda环境变量的修改2、Cuda和Cudnn的安装2.1Cuda和Cudnn的版本选择安装Cuda和Cudnn时一定注意对应的版本号。包括：tensorflow-gpu版本对用的Cuda和Cudnn，一定要先确定安装哪个版本的tensorflow-gpu版本再选择下载Cuda和Cudnn的版本。具体版本对应的信息见：版本对应信息笔者采用的Cuda版本为11.2，Cudnn的版本为8.1，对应的tens

毋庸讳言，和传统架构(BS开发/CS开发)相比，人工智能技术确实有一定的基础门槛，它注定不是大众化，普适化的东西。但也不能否认，人工智能技术也具备像传统架构一样“套路化”的流程，也就是说，我们大可不必自己手动构建基于神经网络的机器学习系统，直接使用深度学习框架反而更加简单，深度学习可以帮助我们自动地从原始数据中提取特征，不需要手动选择和提取特征。之前我们手动构建了一个小型的神经网络，解决了机器学习的分类问题，本次我们利用深度学习框架Tensorflow2.11构建一套基于神经网络协同过滤模型(NCF)的视频推荐系统，解决预测问题，完成一个真正可以落地的项目。推荐系统发展历程“小伙子，要光盘吗？

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毋庸讳言，和传统架构(BS开发/CS开发)相比，人工智能技术确实有一定的基础门槛，它注定不是大众化，普适化的东西。但也不能否认，人工智能技术也具备像传统架构一样“套路化”的流程，也就是说，我们大可不必自己手动构建基于神经网络的机器学习系统，直接使用深度学习框架反而更加简单，深度学习可以帮助我们自动地从原始数据中提取特征，不需要手动选择和提取特征。之前我们手动构建了一个小型的神经网络，解决了机器学习的分类问题，本次我们利用深度学习框架Tensorflow2.11构建一套基于神经网络协同过滤模型(NCF)的视频推荐系统，解决预测问题，完成一个真正可以落地的项目。推荐系统发展历程“小伙子，要光盘吗？

毋庸讳言，和传统架构(BS开发/CS开发)相比，人工智能技术确实有一定的基础门槛，它注定不是大众化，普适化的东西。但也不能否认，人工智能技术也具备像传统架构一样“套路化”的流程，也就是说，我们大可不必自己手动构建基于神经网络的机器学习系统，直接使用深度学习框架反而更加简单，深度学习可以帮助我们自动地从原始数据中提取特征，不需要手动选择和提取特征。之前我们手动构建了一个小型的神经网络，解决了机器学习的分类问题，本次我们利用深度学习框架Tensorflow2.11构建一套基于神经网络协同过滤模型(NCF)的视频推荐系统，解决预测问题，完成一个真正可以落地的项目。推荐系统发展历程“小伙子，要光盘吗？

译者|陈峻审校|孙淑娟众所周知，人类在很小的时候就学会了识别和标记自己所看到的事物。如今，随着机器学习和深度学习算法的不断迭代，计算机已经能够以非常高的精度，对捕获到的图像进行大规模的分类了。目前，此类先进算法的应用场景已经涵括到了包括：解读肺部扫描影像是否健康，通过移动设备进行面部识别，以及为零售商区分不同的消费对象类型等领域。下面，我将和您共同探讨计算机视觉（ComputerVision）的一种应用——图像分类，并逐步展示如何使用TensorFlow，在小型图像数据集上进行模型的训练。1、数据集和目标在本示例中，我们将使用MNIST数据集的从0到9的数字图像。其形态如下图所示：我们训练该模

译者|陈峻审校|孙淑娟众所周知，人类在很小的时候就学会了识别和标记自己所看到的事物。如今，随着机器学习和深度学习算法的不断迭代，计算机已经能够以非常高的精度，对捕获到的图像进行大规模的分类了。目前，此类先进算法的应用场景已经涵括到了包括：解读肺部扫描影像是否健康，通过移动设备进行面部识别，以及为零售商区分不同的消费对象类型等领域。下面，我将和您共同探讨计算机视觉（ComputerVision）的一种应用——图像分类，并逐步展示如何使用TensorFlow，在小型图像数据集上进行模型的训练。1、数据集和目标在本示例中，我们将使用MNIST数据集的从0到9的数字图像。其形态如下图所示：我们训练该模