作者是Thushan Ganegedara。 目录0 前言1 数据准备2 定义超参数与常量3 定义输入的占位符4 定义权重与偏置的参数5 定义不同作用域中不同参数的作用6 定义损失函数与优化器7 定义预测8 运行神经网络8.1 准确率计算8.2 循环epoch8.2.1 训练样本的代码8.2.2 测试样本代码9 可视化损失与准确率参考 0 前言本文的代码来自于《TensorFlow自然语言处理》(
一.模型介绍1.resnet 深度残差网络，主要模型有resnet18,resnet34,resnet50,resnet101,resnet152，ResNet可以提供18、34、50、101、152甚至更多层的网络，同时获得更好的精度，ResNet已经被广泛运用于各种特征提取应用中，当深度学习网络层数越深时，理论上表达能力会更强，但是CNN网络达到一定的深度后，再加深，分类性能不会提高，而是会导
原创
精选
2022-07-01 17:07:44
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本文旨在将迁移学习训练好的模型基于tensorflow工具进行量化。
首先使用如下workflow理解模型部署的过程，本文主要描述的是quant这一步。1. 环境准备：安装bazel
bazel是一个开源的构造和测试工具，在EIQ中指定用tf配套版本的bazel进行构建。参照如下官方指导链接
[https://docs.bazel.build/versions/3.2.0/install-ubun
量化目的压缩模型大小，加速模型推断速度，方便将深度学习模型部署到手机等计算资源受限的终端上。量化分类对称量化 如上图所示，所谓的对称量化，即使用一个映射公式将输入数据映射到[-128,127]的范围内，图中-max(|Xf|)表示的是输入数据的最小值，max(|Xf|)表示输入数据的最大值。对称量化的一个核心即零点的处理，映射公式需要保证原始的输入数据中的零点通过映射公式后仍然对应[-128,12
estimator是tensorflow高度封装的一个类，里面有一些可以直接使用的分类和回归模型，例如tf.estimator.DNNClassifier，但这不是这篇博客的主题，而是怎么使用estimator来实现我们自定义模型的训练。它的步骤主要分为以下几个部分：构建model_fn，在这个方法里面定义自己的模型以及训练和测试过程要做的事情；构建input_fn，在这个方法数据的来源和喂给模型
本文使用tf.keras对服装、运动鞋图像进行分类，训练一个神经网络模型。tf.keras是TensorFlow中用来构建和训练模型的高级API。详细内容会在下面实际操作中展开介绍，一起来看看吧。目录一、数据集准备1.1 数据描述与加载1.2 查看数据二、数据预处理2.1 查看某图像2.2 归一化处理三、构建模型3.1 设置模型的层3.1.1&nb
# TensorFlow量化神经网络
在深度学习领域，神经网络的训练和推理通常需要大量的计算资源和存储器。为了在较小的设备上运行神经网络模型，量化神经网络成为了一个非常重要的技术。TensorFlow作为一种流行的深度学习框架，也支持量化神经网络的训练和推理。
## 什么是量化神经网络
量化神经网络是指将神经网络中的权重和激活值从浮点数转换为定点数或低位宽的浮点数。通过量化，可以大大减少神经
文章目录模型的序列化API基本示例模型细节查看查看序列化模型中间层的输出序列化API型缺陷模型的函数式API基本步骤应用模型的训练和评估（1）加载数据集（2）模型的compile（3）模型的训练（4）模型的评估、预测多输入多输出模型模型的保存与读取 本文主要讲解tensorflow 2.0 搭建网络结构的技术细节。 在使用tensorflow 之前首先导入tensorflowimport te
Ox00: Motivation最近在研究Yoon Kim的一篇经典之作Convolutional Neural Networks for Sentence Classification，这篇文章可以说是cnn模型用于文本分类的开山之作（其实第一个用的不是他，但是Kim提出了几个variants，并有详细的调参）wildml对这篇paper有一个tensorflow的实现，具体参见here。其实b
Benchmark
原创
2022-06-21 11:19:17
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Anaconda创建环境1、安装Anaconda，之后找到Anaconda Prompt（+安装名称） 2、输入如下命令，表示在Anaconda环境下，创建一个名为TF2.1、Python版本为3.7的目录文件conda create -n TF2.1 python=3.7 编译器会自动收集安装包，输入‘y’确认安装。 出现该界面显示安装完成 3、输入如下命令激活刚才我们所创建的环境conda a
张量1.为什么要学习张量这篇文章最主要的目的是帮助AIer们理解这些概念，因为本人在数学并不是很擅长，因此如果与数学中的概念有不同，请各位大神指正。 在刚开始学习机器学习的过程中很多人都会被两个概念难住，那就是张量（Tensor）和维度（dimension）。但是这两个概念又是贯穿整个机器学习的基石。（看TensorFlow的命名就知道啦~，整个机器学习的过程就是张量这种数据的流动和变动）那数学基
Linux Benchmark是Linux系统中用来测试性能的工具之一，而其中红帽（Red Hat）作为Linux系统的一种发行版本，也可以通过Linux Benchmark来评估其性能。通过进行Linux Benchmark测试，可以帮助用户了解系统的稳定性、响应速度、负载能力等各个方面的性能表现，从而为优化和提升系统性能提供参考依据。
Linux Benchmark主要通过运行一系列的测试程
# 如何实现MySQL Benchmark
## 引言
在开发过程中，MySQL Benchmark是一个非常重要的工具，可以用来评估数据库的性能。对于初学者来说，可能不清楚如何使用MySQL Benchmark，本文将指导你如何实现MySQL Benchmark。
## 流程步骤
下表展示了实现MySQL Benchmark的整个流程：
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ---
# 如何进行Java基准测试
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能帮助你了解如何进行Java基准测试。基准测试是一种评估程序性能的方法，通过测量程序在执行特定任务时所需的时间来评估。以下是进行Java基准测试的完整流程，以及每一步所需的代码和注释。
## 流程概述
以下是进行Java基准测试的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 定义测试目标 |
| 2
Apache Benchmark简称ab是Apache自带的性能测试工具在APACHE的bin目录下通过cmd进入apache的bin目录下输入ab -n 50000 -c 64 http://tmember.youboy.com/shangpu/index.do；产生以下测试结果数据。以下是测试数据各项参数的说明： D:\apache\httpd\Apache2\bin>ab -n 50
#include <iostream>#include <string.h>#include <string>#include <benchmark/benchmark.h>std::string mystr;void init_mystr() { mystr = "hello world.";}void test0() {...
原创
2022-12-01 16:48:20
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Hadoop C++ Extension（HCE）由百度开发的Hadoop MapReduce C++扩展框架，其诞生源于baidu/dpf组对Hadoop MapReduce稳定性、扩展性和高效率的追求。HCE将MapReduce任务的执行迁移到C++环境，从而可以避免java虚拟机由于GC机制以及JNI调用所产生的不必要内存和性能开销，提供更加精确的内存控制。同时，HCE提供了可与hadoop原生java接口想媲美的API，使得用户可以方便的编写HCE的Map和Reduce任务。
原创
2011-02-11 11:51:20
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# MongoDB Benchmark 实现指南
## 简介
在本篇文章中，我将向你展示如何实现 MongoDB Benchmark。作为一名经验丰富的开发者，我将引导你完成整个过程，包括设置 MongoDB 数据库、编写基准测试代码以及分析测试结果。我们将使用 MongoDB 的官方驱动程序来进行操作。
## 流程概览
下面的表格展示了实现 MongoDB Benchmark 的主要步骤
原创
2023-09-17 04:00:02
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目录引入（关于基准测试）一、Benchmark的定义： 二、Benchmark的组成：三、Benchmark的运用：引入（关于基准测试）·定义：基准测试是一种测量和评估软件性能指标的活动，用于建立某个时刻的性能基准，以便当系统发生软硬件变化时评估变化对性能的影响。可以看作是针对系统设置的一种压力测试（两者略有差别）,可以用来观察系统不同压力下的不同行为。·应用场景：1.模拟比当前系统更高
