# LSTM用TensorFlow还是PyTorch？深度学习框架的选择
长短期记忆网络（LSTM）是一种特殊的递归神经网络（RNN），旨在解决传统RNN在处理长期依赖信息时面临的问题。随着深度学习的快速发展，TensorFlow和PyTorch已成为两个最流行的深度学习框架。那么，在使用LSTM时，我们应该选择TensorFlow还是PyTorch呢？本文将分析两者的优缺点，并提供代码示例以供
文章目录LSTM入门LSTM原理与应用及训练方法Sequence PredictionSequence Classification.Sequence Generation.Sequence-to-Sequence Prediction.为LSTM准备数据Keras开发LSTM模型定义编译损失函数优化方法fit, evaluate and predictLSTM State Management
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2023-12-09 15:56:47
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LSTM，全称为长短期记忆网络(Long Short Term Memory networks)，是一种特殊的RNN，能够学习到长期依赖关系。LSTM由Hochreiter & Schmidhuber (1997)提出，许多研究者进行了一系列的工作对其改进并使之发扬光大。了解LSTM请前往——LSTM的“前生今世”LSTM在解决许多问题上效果非常好，现在被广泛使用。它们主要用于处理序列数据
文本分类的应用LSTM内部结构详解（tensorflow版之前写过Keras版） LSTM的关键是细胞状态，一条水平线贯穿于图形的上方，这条线上只有些少量的线性操作，信息在上面流传很容易保持。 图1 细胞状态的传送带第一层是个忘记层，决定细胞状态中丢弃什么信息。把和拼接起来，传给一个sigmoid函数，该函数输出0到1之间的值，这个值乘到细胞状态上去。sigmoid函数的输出值直接决定了状态信息保
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2024-05-16 12:43:26
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文章目录1、摘要2、vit简介3、tensorrt加速3.1、pytorch2onnx3.2、python -tensorrt加速3.3、cpp-tensorrt加速4、总结 1、摘要本次学习内容主要学习了vision transformer的网络结构，并在cpp和python中实现了后处理代码(其实没啥后处理的，取最大值即可)，同时加强了对transformer原理的理解，主要是为了学习det
# Mask R-CNN：选择 TensorFlow 还是 PyTorch？
在计算机视觉领域，Mask R-CNN 是一种流行的实例分割模型，它能够在检测到的物体上生成高质量的分割掩码。选择使用 TensorFlow 还是 PyTorch 进行 Mask R-CNN 的实现，取决于多种因素，包括个人偏好、团队经验和项目需求。本文将对两种框架进行比较，并展示如何在这两种框架中实现 Mask R-
OpenCV的全称是Open Source Computer Vision Library，是一个跨平台的计算机视觉库。图像的初级操作1.图像的表示在计算机看来，一副图像只是一堆亮度各异的点。一副尺寸为M×N的图像可以用一个M×N 的矩阵来表示，矩阵元素的值表示这个位置上的像素的亮度，一般来说像素值越大表示该点越亮。 一般来说，灰度图用二维矩阵表示 彩色（多通道）图像用三维矩阵（M×N×3）
Detectron 的 Pytorch 1.0 版本.<maskrcnn-benchmark>maskrcnn-benchmark 是在 PyTorch 1.0 版本框架实现的，实例分割和目标检测算法的快速、模块化开源实现，如 Faster R-CNN 和 Mask R-CNN 算法.特点：[1] - 基于 PyTorch 1.0RPN，Faster R-CNN 和 Ma
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2023-10-24 21:40:19
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# LSTM：使用Transfer Learning与PyTorch的结合
长短期记忆网络（LSTM，Long Short-Term Memory）是一种特别设计用于时间序列数据的递归神经网络（RNN）。由于其优秀的记忆能力，LSTM广泛应用于自然语言处理、语音识别和金融预测等领域。随着深度学习的快速发展，Transfer Learning（迁移学习）技术也逐渐被引入LSTM模型中，以提高模型效
如果对Tensorflow实现最新的Yolo v7算法感兴趣的朋友，可以参见我最新发布的文章，Yolo v7的最简TensorFlow实现_gzroy的博客YOLO V3版本是一个强大和快速的物体检测模型，同时原理上也相对简单。我之前的博客中已经介绍了如何用Tensorflow来实现YOLO V1版本，之后我自己也用Tensorflow 1.X版本实现了YOLO V3，现在Tensorflow演进
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2024-01-28 00:13:53
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1 文章信息《Model and algorithm of coordinated flow controlling with station-based constraints in a metro system》是2021年发表在Transportation Research Part E上的一篇文章。2 摘要随着城市人口的增长和交通需求的快速增长，世界上许多大城市的地铁系统经常在高
效果图 简介Yolo，是实时物体检测的算法系统，基于Darknet—一个用C和CUDA编写的开源神经网络框架。它快速，易于安装，并支持CPU和GPU计算，也是yolo的底层。本文主要介绍在win10系统上配置darknet环境，编译，使用yolo实现开头展示的目标检测效果。主要包括以下几个步骤： 本文的YOLO，意为：You Only Look On
后台很多同学问我深度学习框架到底该学TensorFlow还是PyTorch呢？我将在以下几个方面给出个人建议。一、易学性与操作性深度学习框架使用计算图来定义神经网络中执行的计算顺序。TF1使用的静态图机制，PyTorch使用动态图机制。静态图意味着计算图的构建和实际计算是分开完成(define and run)动态图意味着计算图的构建和实际计算是同时发生(define by run)有的同学可能对
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2024-08-15 10:45:01
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在机器学习领域，面对各类复杂多变的业务问题，构建灵活易调整的模型是高阶机器学习工程师必备的工作能力。然而，许多工程师还是有一个想架就能走遍天下了...
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2023-08-14 20:36:48
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这个系列前面的文章我们学会了使用全连接层来做简单的回归任务，但是在现实情况里，我们不仅需要做回归，可能还需要做预测工作。同时，我们的数据可能在时空上有着联系，但是简单的全连接层并不能满足我们的需求，所以我们在这篇文章里使用CNN和LSTM来对时间上有联系的数据来进行学习，同时来实现预测的功能。1.数据集:使用的是kaggle上一个公开的气象数据集(CSV)有需要的可以去kaggle下载，也可以在评
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2024-06-27 06:32:56
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# YOLO和RCNN使用的框架指南
在深度学习领域，YOLO（You Only Look Once）和RCNN（Region-based Convolutional Neural Network）都是非常重要的目标检测框架。大家可能会好奇，它们是用TensorFlow还是PyTorch实现的？这个问题的答案其实并非简单的“一个”。这两种框架都有可能实现YOLO和RCNN。接下来，我将带你了解如
从零开始yolov3的tensorfow-gpu环境搭建及成功实现迁移学习全过程
<center>从零开始yolov3的tensorfow-gpu环境搭建及成功实现迁移学习全过程一、tensorflow-gpu环境搭建1.1、给conda设置镜像源1.2、conda安装tensorflow-gpu1.3、其他依赖模块安装二、yolov3复现2.1、voc数据集的下载
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2024-09-02 13:07:35
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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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LSTM是由每个cell组成的，每个cell里有3个门：输入门、遗忘门、输出门；每个cell有4个前馈网络层，其实就是4个激活函数，分别是σ、σ、tanh、σ；这些前馈网络层里有神经元，即隐藏神经元，每个前馈网络层里的隐藏神经元个数都是相同的，即num_units，也写作hidden_size每个ht的向量维度即为hidden_size当前时刻t的输入是xt，xt的维度是input_size，或i
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2024-04-02 10:59:53
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对比TensorFlow和pytorch：PyTorch更适合于在研究中快速进行原型设计、业余爱好者和小型项目，TensorFlow则更适合大规模的调度，尤其当考虑到跨平台和嵌入式调度操作时。此文章安装三个深度学习主流框架。自身系统是Windows7，亲测可用安装链接参考：请按照上述链接进行安装，自身出现的问题和解决方法如下，已成功安装：1.打开命令提示符：win+R,输入cmd2.编译CUDA示
