1.将数据集打散并依旧保留对应标签：idx = tf.range(10)
idx = tf.random.shuffle(idx)
a = tf.gather(a, axis= , idx)
b = tf.gather(b, axis= , idx)2.通过转置来改变tensor的content：a = tf.random.normal([4, 28, 28, 3]) # [b, w, h, c]
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2024-04-03 15:19:51
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ASPP（Atrous Spatial Pyramid Pooling）是一种用于图像分割的技术，通常与深度学习框架如 PyTorch 结合使用，以增强图像特征的多尺度提取能力。本文将详细记录如何在 PyTorch 中实现 ASPP 代码的全过程，包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南和性能优化。
## 环境准备
为确保我们能够顺利运行 ASPP 模型，首先需要准备好开发环境。下
Tensorflow代码笔记（一）tf.app.run函数入口，类似于c/c++中的main()，大概意思是通过处理flag解析，然后执行main函数。 有两种情况： · 如果你的代码中的入口函数不叫main()，而是一个其他名字的函数，如test()，则你应该这样写入口tf.app.run(test) · 如果你的代码中的入口函数叫main()，则你就可以把入口写成tf.app.run()tf.
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2024-03-19 08:27:39
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一、TensorFlow运行模型——会话1、通过创建会话（session）来执行定义好的运算# 创建一个会话
sess = tf.Session()
# 使用这个创建好的会话来得到关心的运算的结果。比如可以调用sess.run(result)
sess.run(...)
# 关闭会话使得本次运行中得到的资源可以被释放
sess.close()通过Python上下文管理器的机制，只要将所有的计算放在
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2024-04-16 19:55:33
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本文是针对谷歌Transformer模型的解读，另外，针对Kyubyong实现的tensorflow代码进行解读，代码地址https://github.com/Kyubyong/transformer
本文是针对谷歌Transformer模型的解读，根据我自己的理解顺序记录的。另外，针对Kyubyong实现的tensorflow代码进行解读，代码地址ht
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2024-05-09 09:31:10
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这篇博客主要的目的就是简单地跑一下实验，让下载的代码能用预训练的模型去测试单个视频，并对结果可视化，从视觉上感受一下这个跟踪算法的效果，至于如果要自己训练自己的模型该如何准备训练数据，如何设计自己的模型，如何训练自己的模型，以及如何评估自己的模型等，这些问题都将在后面的系列博客中慢慢道来。1： SiameseFC-TensorFlow环境配置可参考源码中的说明，这里将截图放在这里，大家自行准备可运
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2024-09-28 13:04:18
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1. 开门见山 其实只是刚入门，并不理解博大精深的tensorflow，只是想取个文艺点的名字。写这篇博客主要是记录下学习tensorflow会掌握哪些才够完成一些项目。首先想吐槽一下这个号称最火的深度学习框架，真的太不友好。我见过很多phd大佬吐槽过这个东西，莫名出现问题，而我，当然也是深受其害，作为一个用了挺久无脑Keras的人来说更是如此。因此个人觉得，tensorflow 应该要感受到
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2024-09-06 09:19:31
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一、如何在Ubuntu上编辑和运行TensorFlow包下的代码（1）使用vim编辑器编辑，终端运行代码 该方法首先需要打开Ubuntu的终端，然后输入以下代码进入Anaconda管理下安装了TensorFlow包的Python环境：zlt@zlt-virtual-machine:~/download/MyTfTest$ source activate tensorflow 成功运行后即可在前面看
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2024-05-01 20:53:48
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摘要：Tensorflow Distributions提供了两类抽象：distributions和bijectors。distributions提供了一系列具备快速、数值稳定的采样、对数概率计算以及其他统计特征计算方法的概率分布。bijectors提供了一系列针对distribution的可组合的确定性变换。1、Distributions1.1 methods一个distribution至少实现以
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2024-05-06 14:04:10
25阅读
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])x isn't a specific value. It's a placeholder, a value that we'll input when we ask TensorFlow to run a computation. We want to be able to input any
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2024-04-30 05:59:33
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RCNN算法的tensorflow实现这个算法的思路大致如下： 1、训练人脸分类模型 输入：图像；输出：这张图像的特征 1-1、在Caltech256数据集上pre-trained，训练出一个较大的图片识别库； 1-2、利用之前人脸与非人脸的数据集对预训练模型进行fine tune，得到一个人脸分类模型。 2、训练SVM模型（重新定义正负样本）输入
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2024-02-26 20:35:31
26阅读
# -*- coding:utf-8 -*-from __future__ import print_function'''HelloWorld example using TensorFlow library....
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2017-07-19 19:51:00
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lstm实现困惑度困惑度是什么具体实现数据准备vocabWord2idbatch_data模型的配置 困惑度是什么通常在永ngram语言模型的时候，通常用困惑度来描述这个query的通顺程序，ngram是一个统计概率模型。 但是ngram模型有一个缺点，就是通常我们使用的是2-gram或者3-gram，那么对于大于3个字或词以上的信息就不能捕获到了，但是循环神经网络可以将任意长度的信息都捕获到，
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2024-05-28 19:31:19
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10月26日，深度学习元老Hinton的NIPS2017 Capsule论文《Dynamic Routing Between Capsules》终于在arxiv上发表。今天相关关于这篇论文的TensorFlow\Pytorch\Keras实现相继开源出来，让我们来看下。论文地址：https://arxiv.org/pdf/1710.09829.pdfCapsule 是一组神经元，其活动向量（act
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2024-08-21 09:43:39
53阅读
使用 TensorFlow, 你必须明白 TensorFlow:使用图 (graph) 来表示计算任务.在被称之为 会话 (Session)使用 tensor 表示数据.通过 变量 (Variable)使用 feed 和 fetch 可以为任意的操作(arbitrary operation) 赋值或者从其中获取数据.op (operation 的缩写). 一个 op
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2024-02-23 20:39:59
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一 摘要 2015年11月9日，Google发布深度学习框架Tensorflow并宣布开源，迅速得到广泛的关注，在【图像分类】、【音频处理】、【推荐系统】和【自然语言处理】等场景下大面积被推广。Tensorflow系统更新的速度非常之快，官方文档的教程也比较齐全，上手快速，简单易用，支持Python和C++接口。本文依据对Tensorflow(简称
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2024-04-24 12:09:31
47阅读
之前写的一篇SSD论文学习笔记因为没保存丢掉了，然后不想重新写，直接进行下一步吧。SSD延续了yolo系列的思路，引入了Faster-RCNN anchor的概念。不同特征层采样，多anchor. SSD源码阅读 https://github.com/balancap/SSD-Tensorflowssd_vgg_300.py为主要程序。其中ssd_net函数为定义网络结构。先简单解释下SSD是如何
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2024-05-19 08:14:28
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前言： 一般来说，如果安装tensorflow主要目的是为了调试些小程序的话，只要下载相应的包，然后，直接使用pip install tensorflow即可。 但有时我们需要将Tensorflow的功能移植到其它平台，这时就无法直接安装了。需要我们下载相应的Tensorflow源码，自已动手编译了。正文：
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2023-09-27 08:17:06
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关于什么是 LSTM 我就不详细阐述了，吴恩达老师视频课里面讲的很好，我大概记录了课上的内容在吴恩达《序列模型》笔记一，网上也有很多写的好的解释多的问题，网上大部分的博客都没有讲清楚 cell 参数的设置，在我看了N多篇文章后终于搞明白了，写出来让大家少走一些弯路吧！ 如上图是一个LSTM的单元，可以应用到多种RNN结构中，常用的应该是 one-to-many 和 many-to-many 下面介
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2024-03-26 11:17:54
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论文下载地址 cosface，tensorflow源代码下载地址：cosface code。模型的训练通过train_multi_gpu.py实现，数据加载部分同之前介绍的方法类似，这里重点说一下网络结构和损失函数部分的代码，默认采用的网络结构是sphere_network,其主要实现在sphere_network.py的infer函数：def infer(input,embedding
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2024-08-11 20:20:55
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