前面章节都是低阶API的介绍,有助于我们理解TensorFlow的基础知识。为方便开发人员,TensorFlow提供了高阶API,包括以下模块:Keras,用于构建和训练深度学习模型的TensorFlow高阶API。EagerExecuti…
有一定Python和TensorFlow基础的人看应该很容易,各领域的应用,但比较广泛,不深刻,讲硬件的部分可以作为入门人的参考。《Keras快速上手基于Python的深度学习实战》系统地讲解了深度学习的基本知识、建模过程和应用,并以深度学…
1importtensorflowastf2fromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_data34INPUT_NODE=7845OUTPUT_NODE=1067#1.定义神经网络结…
https://www.pytorchtutorial.com/use-flask-to-build-pytorch-server/
原文:https://github.com/aymericdamien/TopDeepLearning项目名称Stars项目介绍TensorFlow29622使用数据流图计算可扩展机器学习问题。Caffe11799Caffe是一个高效的开源…
说明:本系列教程翻译自PyTorch官方教程《DeepLearningwithPyTorch:A60MinuteBlitz》,基于PyTorch0.3.0.post4教程目标在高层次上理解PyTorch的Tensor库和神经网络训练一个小型…
深度学习Keras框架笔记之Dense类(标准的一维全连接层)例:keras.layers.core.Dense(output_dim,init='glorot_uniform',activation='linear',weights=No…
目录1写在前面2代码分解介绍2.1准备工作2.2参数配置2.3原有模型删除2.4数据导入与数据划分2.5FeatureColumns定义2.6模型优化方法构建与模型结构构建2.7模型训练2.8模型验证与测试2.9精度评定、拟合图像绘制与模型…
深度学习现在是一个非常猖獗的领域-有如此多的应用程序日复一日地出现。深入了解深度学习的最佳方法是亲自动手。尽可能多地参与项目,并尝试自己完成。这将帮助您更深入地掌握主题,并帮助您成为更好的深度学习实践者。在本文中,我们将看一个有趣的多模态主…
整理的人脸系列学习经验:包括人脸检测、人脸关键点检测、人脸优选、人脸对齐、人脸特征提取,Re-ID等学习过程总结,有需要的可以参考,仅供学习,请勿盗用。https://blog.csdn.net/TheDayIn_CSDN/article/…
应用到机器学习序列到类别:包含h_1、h_2、h_3....h_t所有的历史信息也可以按照取平均值的方法获取对应类别应用:情感分类同步的序列到序列模式:输入一个x_t对应一个y_t一个输入加上之前的h_t对应一个输出应用:1.中文分词这类问…
转自:https://www.zhihu.com/question/50030898/answer/235137938这三个库主要比的是API设计水平,不得不说原始的TensorflowAPI的确反人类,我承认它的完善、表达能力强,性能好,…
#include<caffe/caffe.hpp>#include<opencv2/core/core.hpp>#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>#include&…
图像的亮度、对比度等属性对图像的影响非常大,这些因素都会影响最后的识别结构。当然,复杂的预处理过程可能会导致训练效率的下降(利用TensorFlow中多线程处理输入数据的解决方案)。同一不同的原始数据格式-----TFRecord格式Ten…
激活函数也是神经网络中一个很重的部分。每一层的网络输出都要经过激活函数。比较常用的有linear,sigmoid,tanh,softmax等。Keras内置提供了很全的激活函数,包括像LeakyReLU和PReLU这种比较新的激活函数。一、…