据我所知，TensorFlow是一个用于数值计算的库，通常用于深度学习应用程序，而Scikit-learn是一个通用机器学习框架。 但是，它们之间的确切区别是什么?TensorFlow的目的和功能是什么？我可以一起使用它们吗?这有什么意义吗？
浏览 67提问于2020-04-15得票数 40
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我使用的是Ubuntu 16.04。我尝试使用Anaconda 2安装Tensorflow。但它在ubuntu中安装了一个环境。因此，我必须创建一个虚拟环境，然后使用Tensorflow。现在，我如何在一个环境中同时使用Tensorflow和Sci-kit学习。
浏览 4提问于2016-08-08得票数 2
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我们正在试图弄清楚如何在GCP中托管和运行许多现有的scikit-learn和R模型(按原样)。似乎ML引擎是Tensorflow的专用引擎。如果数据集太大而无法放入datalab，我如何在Google云平台上训练scikit-learn模型并管理我的模型？我仍然可以使用ML Engine吗?或者大多数人是否采取了不同的方法？作为更新，我能够通过将其作为训练作业提交给ML引擎来获得训练scikit-learn模型运行
浏览 1提问于2017-04-21得票数 2
我需要为tensorflow设置一个conda环境。我通过environment.yml文件做到这一点。但是因为tensorflow似乎不能与最新的numpy版本一起正常工作，所以我想使用numpy 1.19或更早的版本。使用下面的environment.yml，conda不能解决环境，它说Found conflicts! Looking for incompatible packages.- matplotlib - pandas -
浏览 28提问于2021-08-29得票数 1
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学会使用GPU吗？
、、、、
阅读scikit的实现--在TensorFlow：和scikit中学习--学习：，我正在努力决定使用哪个实现。
如果运行在Nvidia GPU上，算法将被并行运行，我不确定scikit-learn是否
浏览 10提问于2017-01-10得票数 108
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我一直在尝试使用python中的tensorflow包实现一个文本分类例程。我已经有一个成功的感知器版本在scikit-learn环境中工作，但是scikit-learn没有多层神经网络(除了一些神秘的0.18版本，我似乎在任何地方都找不到/安装它)。我认为最好先在tensorflow中尝试一些更简单的东西，了解这个包是如何工作的，以及它能做什么和不能做什么，所以我选择了最近的邻居。有什么
浏览 1提问于2016-03-17得票数 3
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我正在尝试使用scikit-learn模块对MNIST数据执行基本的线性回归。它似乎和MemoryError一起崩溃了。我做错了什么？训练数据集的形状是(60000,728) import numpy as npfrom sklearn import
浏览 12提问于2020-07-26得票数 1
我可以不使用Keras在Anaconda中安装Tensorflow吗？如果可以的话，与Tensorflow一起使用Keras和只使用Tensorflow有什么区别呢？
浏览 0提问于2018-05-13得票数 1
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我在我的Windows 10操作系统中使用tensorflow对接程序有困难。docker run -it -p 8888:8888 b.gcr.io/tensorflow/tensorflow /bin
浏览 6提问于2016-05-15得票数 5
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使用自定义模型运行AWS SageMaker，在多gpu配置中使用Keras加上Tensorflow后端时，TrainingJob在算法错误中失败：
from keras.utils import multi_gpu_model根据SageMaker文档和，当Keras后端为MXNet时，multi_gpu_model实用程序将正常工作，但是当后端是Tensorflow时，我没有发现任何提到，后者具有相同的多gpu配置。查看CloudWatch日志记录，我可以看到一些有用的指标。具体来说
浏览 1提问于2018-11-26得票数 0
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框架版本是sklearn 0.20.4，最后我检查了一下文档0.20.4中有sklearn.impute应用程序接口。
浏览 67提问于2020-01-26得票数 2
我有兴趣使用AWS Sagemaker built-in algorithms (或预先训练的模型)而不调用Estimator类，就像我在本地使用tensorflow或scikit-learn 一样。我已经发现了这一点，但它使用估计类来进行培训：
有什么办法吗?还是每次我都要给估计课打电话？
浏览 2提问于2022-11-11得票数 1
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我需要每天训练模型和预测。云服务有没有商机？也许可以用可乐？
浏览 22提问于2019-10-08得票数 0
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我希望使用kmeans算法对一些数据进行聚类，但我希望使用自定义的距离函数。有什么方法可以改变scikit-learn使用的距离函数吗？我也会满足于一个不同的框架/模块，它可以交换距离函数，并可以并行计算kmeans (我想加快计算速度，这是scikit-learn的一个很好的特性)。
有什么建议吗？
浏览 0提问于2015-06-30得票数 7
9回答
有什么方法可以查看conda提供的包版本吗？我在jupyter上遇到了一个错误，但它以前是起作用的。比如蛋黄？
浏览 9提问于2017-04-05得票数 133
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有什么建议吗？2021-12-19 17:26:25.248041: I tensorflow/core/common_runtime/pluggable_device/pluggable_device_factory.ccYour kernel may not have been built with NUMA support.
2021-12-19 17:26:25.248181: I tensorflow/core/WARNING:
浏览 5提问于2021-12-19得票数 2
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sklearn/base.py in clone(estimator, safe)
45 "it does not seem to be a scikit-learntflearn.models.dnn.DNN object at 0x7fead09948d0>' (type <class 'tflearn.models.dnn.DNN'>): it does not seem to be a scikit-learn你知道我
浏览 25提问于2016-08-16得票数 2
我非常喜欢H2O，尤其是因为您可以轻松地将构建的模型部署到任何Java应用程序中.这也是TensorFlow的目标:构建模型，然后在Java应用程序中运行它们。为什么不直接将TensorFlow (以及其他类似MXNet)集成到H2O，而是通过Apache？例如，Google构建了 (Scikit-learn</
浏览 5提问于2017-06-08得票数 1
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我的任务是使用scikit-learn、python和mapreduce解决情感分类问题。我需要使用mapreduce来并行化项目，从而创建多个SVM分类器。然后我应该将分类器“平均”在一起，但我不确定这是如何工作的，甚至不确定它是否可能。分类的结果应该是一个分类器，经过训练的平均分类器。我已经使用scikit-learn SVM线性内核编写了代码，它可以工作，但现在我需要将它放入map-reduce，并行化的上下文中，我甚至不知道如何开始。
浏览 2提问于2015-10-31得票数 1
2回答
Numba可以用来编译与Tensorflow接口的Python代码吗？也就是说，在Tensorflow宇宙之外的计算将与Numba一起运行以提高速度。我还没有找到任何关于如何做到这一点的资源。
浏览 0提问于2016-12-14得票数 12
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