第二阶段的文档介绍，编写TensorFlow代码的细节。 注意：TensorFlow 1.3版本之后官方文档及API改动比较大。 blog使用1.4版本。Estimators是一个高层次的tensorflow API，能极大简化tensorflow程序。 注意：TensorFlow还在tf.contrib.learn.Estimator中包含一个弃用的Estimator类。1, training
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2024-09-25 14:26:56
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1 . Environment$ uname -aLinux jason-virtual-machine 4.4.0-31-generic #50~14.04.1-Ubuntu SMP Wed Jul 13 01:07:32 UTC 2
原创
2024-03-29 13:13:11
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我们需要评估模型预测值来评估训练的好坏。 模型评估是非常重要的，随后的每
原创
2022-07-08 13:02:43
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在所有的数据都处理完了之后，接下来就可以进行模型的训练了。在Github上FaceNet项目的介绍中有softmax和论文中提到的三元损失训练triplet两种方式，这边简单的介绍下softmax的训练方法。FaceNet已经将所有的方法都已经封装好，训练程序在src目录下的train_softmax.py文件中，在训练之前，我们首先要简单的修改下这份文件，让它适用于当前版本。找到260行，搜索i
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2024-04-12 19:52:06
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《基于Tensorflow高阶API构建大规模分布式深度学习模型系列: 开篇》 Estimator类是机器学习模型的抽象，其设计灵感来自于典典大名的Python机器学习库Scikit-learn。Estimator允许开发者自定义任意的模型结构、损失函数、优化方法以及如何对这个模型进行训练、评估和导出等内容，同时屏蔽了与底层硬件设备、分布式网络数据传输等相关的细节。 
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2024-04-24 18:45:45
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#RNN 循环神经网络
import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
tf.set_random_seed(1) # set random seed
# 导入数据
mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot
1. 什么是Tensorflow模型？我们知道Tensorflow是由张量和计算模型组成，Tensorflow中的所有计算都会被转换为计算图上的节点，TensorFlow内部会将运算过程表示为一个数据流图。当你训练好一个神经网络后，同时系统将模型结果保存下来。因此，什么是Tensorflow模型？Tensorflow模型主要包含网络设计（或者网络图）和训练好的网络参数的值。所以Tensorflow
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2024-02-12 07:58:13
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keras版本模型的训练1、模型的构建与训练import tensorflow as tf
inputs = tf.keras.Input(shape=(32,)) #(输入的数据维度为32)
x = tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu')(inputs) #（64个神经元）
x = tf.keras.layers.Dense(64, activ
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2024-02-16 11:50:59
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文章目录1、训练模型2、各种模型间互转并验证2.1 hdf5转saved model2.2 saved model转hdf52.3 所有模型精度测试2.4 hdf5和saved模型转tensorflow1.x pb模型2.5 加载并测试pb模型总结 2022年7月更新：现在tensorflow2版本已经发展到2.9,这些模型间的互转可以看官方文档中h5 saved_model各自的缺限，默认使
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2024-05-10 19:59:46
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关于 TensorFlowTensorFlow 是一个采用数据流图（data flow graphs），用于数值计算的开源软件库。节点（Nodes）在图中表示数学操作，图中的线（edges）则表示在节点间相互联系的多维数据数组，即张量（tensor）。它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算，例如台式计算机中的一个或多个CPU（或GPU），服务器，移动设备等等。TensorFlow 最
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2024-08-06 12:08:39
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TensorFlow内置常用指标：AUC()Precision()Recall()等等有些时候我们的指标不止这些，需要根据我们自己特定的任务指定自己的评
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2023-01-17 01:47:04
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TensorFlow的核心概念TensorFlow™ 是一个采用 数据流图（data flow graphs），用于数值计算的开源软件库。节点（Nodes）在图中表示数学操作，图中的线（edges）则表示在节点间相互联系的多维数据数组，即张量（tensor）。它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算，例如台式计算机中的一个或多个CPU（或GPU），服务器，移动设备等等。TensorFlow 最初由
之前在TensorFlow中实现不同的神经网络，作为新手，发现经常会出现计算的loss中，出现Nan值的情况，总的来说，TensorFlow中出现Nan值的情况有两种，一种是在loss中计算后得到了Nan值，另一种是在更新网络权重等等数据的时候出现了Nan值，本文接下来，首先解决计算loss中得到Nan值的问题，随后介绍更新网络时，出现Nan值的情况。Loss计算中出现Nan值 &nbs
望舒 个推 Android 高级开发工程师 前言史上最长春假结束，全国各地企业陆续复工。机场、火车站等地又将迎来人流高峰，我们对疫情防护仍然不能有所懈怠。如何实时检测人群口罩佩戴情况从而快速发现未按要求佩戴口罩的人，对于防疫工作来说，是个头大的问题。 目前AI人脸口罩检测方案已成为返工潮中众多社区、企业、商场解决该问题的首选方案，并得到了较好的应用。各大企业也积极为AI战“疫
二维线图标记轴并添加坐标如下程序（命令行窗口）x = 0:pi/100:2*pi;
y = sin(x);
plot(x,y)
xlabel('x')
ylabel('sin(x)')
title('Plot of the Sine Function')典型混沌系统matlab仿真logistic映射（逻辑斯蒂映射） 其中mu是增长率，即为需要调节的控制参数按照时间序列进行迭代映射仿真若设系统初值
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2024-04-13 09:45:24
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学习总结第一步是导入 Spark 分割好的训练集和测试集。第二步是在 TensorFlow 中设置评估指标
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2022-08-25 10:47:16
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AB Test评估算法效果指南摘要 AB测试通过随机分组（对照组A vs实验组B）验证算法效果。核心步骤包括： 目标与指标：明确算法类型（推荐/分类
STM32CubeMX AI：这篇文章足够详细了，我只参考了cubemx的使用方法。https://blog.csdn.net/bigmaxPP/article/details/104500092 算法，直接用的TensorFlow官方入门教程：手写字 就可以 官网打不开，国内的相关blog多如牛毛 ...
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2021-09-11 12:27:00
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火山引擎MARS-APMPlus 应用性能监控为客户美篇制定专属方案，帮助应用形成全面性能监控，使OOM崩溃率和用户卡顿率下降80%以上，大幅提升APP稳定性。
本文主要介绍了美篇 App 通过使用火山引擎 APMPlus ，使应用性能的稳定性大幅提升的技术实践。2 月 24 日晚 MARS TALK 间，我们邀请了火山引擎 APMPlus 和美篇的研发
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2024-05-07 14:24:23
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首先这是我的电脑配置，当然，玩黑苹果不一定得和我的配置一样~这个链接是几乎我用到的所有文件：链接: https://pan.baidu.com/s/1UIVXqkx3XiLbEsGsGbXA_A 提取码: ex3f 全部下载即可####1、做系统盘： 1、准备一个8G以上的U盘打开上面工具里面的TransMac软件，检测到我们的U盘，然后右击，选择如图所示的第二个：Format Disk for
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2024-05-23 15:29:38
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