TensorFlow 1.2.0今日正式发布。 主要功能和改进点： 在Windows系统下新增对Python 3.6的支持。 新增函数tf.layers.conv3d_transpose，用于时空反卷积操作。 新增函数tf.Session.make_callable()，降低了多次运行类似操作的计算开销。 新增基于ibverbs的RDMA支持（远程直接数据存取）（由雅虎的junshi15贡献）。
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2024-07-29 13:50:20
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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
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基础语法笔记一1.新建等基本命令3.运算符运算顺序，转义字符4.加减乘除运算5.列表6.元组 （我是用的是Linux的Ubuntu进行桌面应用开发）1.新建等基本命令1.√桌面点击右键 选择 Open Terminal 打开终端
√pwd 打印当前在哪个目录
√ls 列出当前路径下的文件和目录
√mkdir 目录名 新建目录
√cd 目录名 进到指定目录
√python 运行 P
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2024-09-05 06:36:21
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分析：看 TensorFlow 也有一段时间了，准备按照 GitHub 上的教程，敲出来，顺便整理一下思路。RNN部分定义参数，包括数据相关，训练相关。定义模型，损失函数，优化函数。训练，准备数据，输入数据，输出...
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2017-07-16 19:41:00
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import tensorflow as tffrom tensorflow.examples.tutor
原创
2022-08-01 20:23:06
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def my_lstm_layer(input_reps, lstm_dim=int(768 / 2), input_lengths=None, scope_name="my_rnn", reuse=False, is_
原创
2022-07-19 11:40:11
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机器学习实践：非监督学习自编码器1、实验描述利用非监督学习的自编码器，实现数据可视化降维实验时长：90分钟主要步骤：数据准备前向计算误差反向传播自编码器三层神经网络训练所需的参数结果展示2、实验环境虚拟机数量：1系统版本：CentOS 7.5Python版本： 2.7Scipy版本：1.1.0Numpy版本：1.15.1Matplotlib版本：2.2.33、相关技能vim文本编辑器Python
因为现在的 example 都比较复杂涉及东西比较多，抽出来一个极简版本。#!/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-import tensorflow as tffr...
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2017-08-05 15:38:00
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环境：ubantu16.04 +cudnn7.0+cuda_9.0.176 git代码：https://github.com/matterport/Mask_RCNN检查安装需要numpyscipyPillowcythonmatplotlibscikit-imagetensorflow>=1.3.0keras>=2.0.8opencv-pythonh5pyimgaugIPython[a
本博客记录使用tensorflow搭建rnn模型并用来对mnist的手写体进行识别的过程，记录其中的学习过程。 实践环境： Tensorflow version: 1.3.0 python version: 3.51.RNN快速介绍： 图1如上图所示，其中x是输入，s旁边的圆圈是隐层，而o旁边的圆圈表示输出。左边是RNN的第一种表示，可以看到在隐层中存在闭环。右图则是左图的展开图，通过在时序维展开
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2024-06-25 15:23:02
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from: http://lan2720.github.io/2016/07/16/%E8%A7%A3%E8%AF%BBtensorflow%E4%B9%8Brnn/
这两天想搞清楚用tensorflow来实现rnn/lstm如何做，但是google了半天，发现tf在rnn方面的实现代码或者教程都太少了，仅有的几个教程讲的又过于简单。没办法，只能亲自动手一步步研究官方给出的代码了。
本文研究的代码
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2017-11-21 18:34:00
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每一个训练样本是从时序信号中随机选择20个连续的值，训练样本相对应的目标是一个往下一个时间的方向平移了一个step之后的20个连续值，也就是除了最后一个值不一样，前面的值和训练样本的后19个都一样的一个序列。如下图：首先，我们创建一个RNN网络，它包括 100个循环神经元，由于训练样本的长度为20，所以我们将其展开为20个时间片段。每一个输入包含一个特征值（那一时刻的值）。同样，目标也包含20个输
One of the reasons Python is so valuable to Data Science is its huge collection of data analysis and visualization libraries. In this article, we’ve covered the most popular ones. Python对数据科学如此重要的原因之一
感谢阅读RNN简介传统RNN内部结构过程演示内部计算公式RNN輸出激活函数tanhPytorch构建传统RNN梯度计算LSTM介绍遗忘门结构分析：输入门结构分析:细胞状态更新分析:输出门结构分析:结构图梯度公式现实生活列子加强理解代码示例GRU介绍结构图个人对GRU的理解LSTM难以比拟的两个地方RNN示例（人名分类问题）案例介绍数据集下载与解释导包查看常用字符数量构建国家名字，并获取国家数量读
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2024-03-25 18:30:40
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一、学习单步的RNN：RNNCell如果要学习TensorFlow中的RNN，第一站应该就是去了解“RNNCell”，它是TensorFlow中实现RNN的基本单元，每个RNNCell都有一个call方法，使用方式是：(output, next_state) = call(input, state)。借助图片来说可能更容易理解。假设我们有一个初始状态h0，还有输入x1，调用call(x1, h0)
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2024-05-09 11:12:08
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文章目录项目介绍utils.py 中的函数说明1、wandhG2、load_gt_boxes3、plot_boxes_on_image4、compute_iou5、compute_regression6、decode_output7、nmsdemo.py1、将 utils.py 中的函数导入2、设置阈值与相关参数3、读取图片与真实框坐标4、每个预测框的得分和训练变量5、根据每个预测框的得分和训练
本文介绍下 RNN 及几种变种的结构和对应的 TensorFlow 源码实现，另外通过简单的实例来实现 TensorFlow RNN 相关类的调用。RNNRNN，循环神经网络，Recurrent Neural Networks。人们思考问题往往不是从零开始的，比如阅读时我们对每个词的理解都会依赖于前面看到的一些信息，而不是把前面看的内容全部抛弃再去理解某处的信息。应用到深度学习上面，如果我们想要学
原创
2021-01-19 15:06:52
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作者 | 泳鱼循环神经网络（RNN）是基于序列数据（如语言、语音、时间序列）的递归性质而设计的，是一种反馈类型的神经网络，其结构包含环和自重复，因此被称为“循环”。它专门用于处理序列数据，如逐字生成文本或预测时间序列数据(例如股票价格)。一、 RNN 网络类型 RNN以输入数m对应输出数n的不同，可以划分为5种基础结构类型：（1）one to one：其实和全连接神经网络并没有什么区别，这一类别算
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2023-09-22 09:08:54
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下面我们将使用循环神经网络训练来自18种起源于不同语言的数千种姓氏，并根据拼写方式预测名称的来源。一、数据准备和预处理总共有18个txt文件，并且对它们进行预处理，输出如下部分预处理代码如下from __future__ import unicode_literals, print_function, division
from io import open
import glob
import
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2023-10-26 13:51:14
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一般的前馈神经网络中, 输出的结果只与当前输入有关与历史状态无关, 而递归神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)神经元的历史输出参与下一次预测.本文中我们将尝试使用RNN处理二进制加法问题: 两个加数作为两个序列输入, 从右向左处理加数序列.和的某一位不仅与加数的当前位有关, 还与上一位的进位有关.词语的含义与上下文有关, 未来的状态不仅与当前相关还与历史状态相关.
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2023-08-11 14:07:43
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