文|Seraph01 | 第一章 Tensorflow初印象一、 TensorFlow产生的历史必然性二、TensorFlow与JeffDean的那些事Jeff Dean简介 Creator of TensorFlow Creator of DistBelief Designer of MapReduce Designer of BigTable2012 Google DistBelief（内部使
转载
2024-04-13 00:49:00
27阅读
Googlenet简介Googlenet概述和优化过程一. Inception V1 Inception模型结构。 使用到的优化方法包括：1×1卷积；用池化层代替最后的全连接层。 二. Inception V2 用两个33的卷积代替55的大卷积核(降低参数量的同时减轻了过拟合)，同时还提出了注明的Batch Normalization(简称BN)方法。BN是一个非常有效的正则化方法，可以让大型卷积
文章目录使用 pip 安装 TensorFlow1. 环境准备2. 创建虚拟环境（推荐）3. 安装 TensorFlow pip 软件包TensorFlow2 快速入门1. 模型构建2. 参数配置3. 训练和评估训练配置输入数据小型数据大型数据集评估和预测4. 构建复杂模型函数式API模型子类化自定义层回调5. 模型保存与恢复保存权重保存网络结构保存整个模型常用函数速查常用 LayerDense
转载
2024-05-12 15:20:16
92阅读
前两篇我们已经通过 Tensorflow 简单构建了经典 CNN 网络中的 LeNet 与 VGG，并通过次网络进行了手写数字识别和17种花的分类，本篇将构建我们自己搭建的 CNN ，来进行验证码的识别。步骤如下：数据的获取构建CNN网络模型的训练、测试、保存模型的加载及识别 一、数据的获取 这里我们使用代码随机生成，假定验证码中只有：数字、大小写字母，验证码的数目是4
为了避免日后遗忘，同时也对网友提供借鉴，所以将安装过程记录下来。已经安装了anaconda和vscode，同时在vscode中使用之前在anaconda下设置好的虚拟环境tensorflow。在安装前也需要清楚自己电脑的显卡配置，可以win+r打开命令行工具，输入cmd，并确认。 然后输入nvidia-smi，查看自己电脑的显卡版本。 然后我下载的是CUDA的11.6.2于22
1 - 引言之前我们介绍了通过卷积神经网络可以给图像识别技术带来突破性的进展，现在我们从图像的预处理这个角度来继续提升我们图像识别的准确率。 输入的预处理需要使用TFRecord格式来同一不同的原始数据格式，并且更加有效的管理不同的属性。并且TensorFlow支持图像处理函数，可以通过预处理来弱化与图像识别无关的因素2 TFRecord输入数据格式TFRecord文件中的数据都是通过tf.tra
最近下决心要好好学习一下，从11月4日开始学习《Tensorflow实战》这本书，跟着书上一句句敲代码并调试，中间遇到了如下一些常见问题：1.tensorflow首先通过定义好计算图，然后再把真实的数据喂进图中来得到一个结果。有点像形参和实参的意味。喂进数据的时候也就是先获得输入，然后获得输出：image_batch, label_batch = sess.run([train_image, tr
转载
2024-04-06 11:09:24
68阅读
我们把梯度值接近于 0 的现象叫做梯度弥散(Gradient Vanishing)，把梯度值远大于 1 的 现象叫做梯度爆炸(Gradient Exploding)。梯度弥散和梯度爆炸是神经网络优化过程中间比 较容易出现的两种情况，也是不利于网络训练的。?′ =?−?∇?L当出现梯度弥散时，∇?L ≈ 0，此时?′ ≈ ?，也就是说每次梯度更新后参
转载
2024-08-05 11:59:11
11阅读
深度学习是一种特殊的非线性回归分析方法，之所以“特殊”，是因为它常常涉及非结构化数据，如图像、声音、语言。本节首先复习线性回归的基础知识，然后以图像作为非结构化的 变量，以连续型因变量作为 ，在TensorFlow的框架下建立 到 的线性回归模型。最后通过一个美食评分案例介绍代码实现的步骤。3.3.1 线性回归模型线性回归(Linear Regres
2014年提出的 GRU，Gate Recurrent Unit，门控循环单元，是循环神经网络RNN的一种。GRU也是为了解决长期记忆和反向传播中的梯度等问题。我们知道Vanilla RNN 当时间步数较⼤或者时间步较小时，RNN的梯度较容易出现衰减或爆炸。虽然裁剪梯度可以应对梯度爆炸，但⽆法解决梯度衰减的问题。通常由于这个原因，循环神经⽹络在实际中较难捕捉时间序列中时间步距离较⼤的依赖
转载
2023-10-25 15:33:27
202阅读
grpc（java实现）可以看看中文官方文档或者官方文档grpc是什么，官方文档告诉你，我来告诉你怎么使用Java实现！maven依赖<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
xmlns:xsi="http://www.w3.
转载
2023-10-10 08:33:21
79阅读
定义完graph后面加上 from functools import reduce from operator import mul def get_num_para
原创
2022-07-19 11:53:30
297阅读
原创
2022-01-14 14:08:01
111阅读
# Python GRU：神经网络中的关键模块
![GRU](
## 引言
在机器学习和深度学习领域，神经网络是最常用的模型之一。其中，循环神经网络（Recurrent Neural Network，简称RNN）在处理序列数据时非常有效。然而，长序列数据的处理对传统的RNN模型来说存在一些问题，例如梯度消失和梯度爆炸等。为了解决这些问题，研究人员提出了更加复杂的循环单元模型，其中包括长短期记
原创
2023-12-22 03:23:39
163阅读
原创
2021-07-13 14:34:01
285阅读
## PyTorch GRU的实现
### 简介
在本文中，我将向你介绍如何使用PyTorch库实现GRU（Gated Recurrent Unit），并训练一个简单的GRU模型。GRU是一种循环神经网络（RNN）的变种，适用于处理序列数据，例如自然语言处理和时间序列预测。
### 整体流程
下面是实现PyTorch GRU的整体步骤：
```mermaid
journey
ti
原创
2023-08-16 17:01:40
232阅读
## 实现python .GRU的步骤
对于刚入行的小白来说，实现"python .GRU"可能会感到有些困惑。下面我将向你展示实现这一任务的步骤，并提供每个步骤中需要执行的代码及其注释。
### 步骤 1：导入相应的库
在实现"python .GRU"之前，首先需要导入一些必要的库。这些库将提供用于实现该任务所需的工具和函数。以下是导入库的代码：
```python
import num
原创
2023-08-02 13:47:45
198阅读
谷歌通过使用Go语言创建了一个新的Python运行时，解决了CPython中全局解释器锁（Global Interpreter Lock）导致的并发局限。\\ 谷歌的YouTube前端和API使用Python开发，运行在CPython 2.7之上，CPython 2.7是Python解释器的参考实现。这些年来，Python代码已经增长到数百万行了，在经过对运行时进行性能调整之后一般表现良好。但是
转载
2024-01-20 05:41:28
101阅读
[学习笔记(1)]深入浅出了解GCN原理(公式+代码)[学习笔记(2)]深入浅出了解GNN的几种变体[学习笔记(3)]几种GNN模型的应用与改进 目录前言关系图R-GCN（Modeling Relational Data with Graph Convolutional Networks Michael）：思考VGAE（Variational graph auto-encoders）思考异构图Va
GRU（Gate Recurrent Unit）是循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）的一种。和LSTM（Long-Short Term Memory）一样，也是为了解决长期记忆和反向传播中的梯度等问题而提出来的。 相比LSTM，使用GRU能够达到相当的效果，并且相比之下更容易进行训练，能够很大程度上提高训练效率，因此很多时候会更倾向于使用GRU，其中GRU输
转载
2024-05-30 00:32:05
91阅读
