XML文件关于这个文件格式，其实我接触并不多。 具体介绍见XML文件结构和基本语法 类似的有YAML。为什么要写XML文件最近头疼依然是在做数据集标记，因为原始LableImage工具生成的是XML文件，因为装不上这个工具，所以用Matlab标记了，需要将数据写进XML，和那个工具生成一样的格式。 从同事那里拿来工具生成的标准XML文件，开始有点懵。 标准文件是这个样子：椭圆画出部分是当前图片的基
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2024-03-19 17:26:31
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在深度网络中，卷积计算应用非常广泛。在图像处理中，卷积计算也就是图像像素矩阵与卷积核之间的点对点相乘在累加的运算，但是在不同的深度学习框架或者平台中，卷积实现的方式有一定的差异，所以我参考一些博客并根据个人的理解整理了Caffe，Tensorflow及Matlab中的卷积实现。首先，三者对于图像卷积的基本原理是相同的，不同的只是在矩阵变换的实现上，先回顾下卷积前后图像矩阵大小的变化。以二维图像矩阵
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2024-09-03 17:57:42
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1、安装anaconda32、安装Python虚拟环境tensorflow21新建带有tensorflow的python环境，避免与原有python环境混乱。1)Python创建虚拟环境conda create -n tensorflow21 python=3.7.02)查看当前存在哪些虚拟环境conda env list
conda info -e3)激活虚拟环境activate tensor
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2024-01-28 05:33:06
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Google开源深度学习系统TensorFlow在很多地方可以应用，如语音识别，自然语言理解，计算机视觉，广告等等。但是，基于以上论点，我们也不能过分夸大TensorFlow这种通用深度学习框架在一个工业界机器学习系统里的作用。在一个完整的工业界语音识别系统里， 除了深度学习算法外，还有很多工作是专业领域相关的算法，以及海量数据收集和工程系统架构的搭建。那么，到底什么是TensorFlow?Ten
基于KDDCUP99数据集，使用Tensorflow构建MLP，进行入侵检测分类。1、tensorflow系统 是用数据流图(data flow graphs)技术来进行数值计算的。 在Tensorflow中，用计算图来构建网络，用会话来具体执行网络。深入理解了这两点，我想，对于Tensorflow的设计思路，以及运行机制，也就略知一二了。 图（tf.Graph）：计算图，主要用于
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2024-04-16 18:09:12
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AutoGraph的机制原理有三种计算图的构建方式：静态计算图，动态计算图，以及Autograph。TensorFlow 2.0主要使用的是动态计算图和Autograph。动态计算图易于调试，编码效率较高，但执行效率偏低。静态计算图执行效率很高，但较难调试。而Autograph机制可以将动态图转换成静态计算图，兼收执行效率和编码效率之利。当然Autograph机制能够转换的代码并不是没有任何约束的
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2024-06-19 07:12:14
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为loss函数输入数据格式做最后的调整
Fork版本项目地址：SSD一、输入标签生成在数据预处理之后，图片、类别、真实框格式较为原始，不能够直接作为损失函数的输入标签（ssd向前网络只需要图像就行，这里的处理主要需要满足loss的计算），对于一张图片（三维CHW）我们需要如下格式的数据作为损失函数标签：gclasse：
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2024-10-18 13:34:35
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文章目录一、状态1.状态的层次结构2.状态的横向结构3.状态标签1）状态名2）状态动作4.迁移二、数据与事件 一、状态1.状态的层次结构分为父状态和子状态每一个状态都有父状态，最外围的状态其父状态是它本身外部的state叫父状态，内部的状态叫子状态2.状态的横向结构状态图的顶层或某一父状态下，通常并存多个状态，他们之间的关系分为互斥和并行互斥状态 互斥状态的矩形框边缘显示为实线，同一级的互斥状态
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2024-10-01 11:53:22
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上一篇我介绍了如何使用Scope来管理Tensorflow中的变量和张量。这一篇我会说一说三种向Tensorflow提供数据的方式。
原创
2022-07-21 11:38:53
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‘在讲述在TensorFlow上的数据读取方式之前，有必要了解一下TensorFlow的系统架构，如下图所示：TensorFlow的系统架构分为两个部分：前端系统：提供编程模型，负责构造计算图；后端系统：提供运行时环境，负责执行计算图。在处理数据的过程当中，由于现在的硬件性能的极大提升，数值计算过程可以通过加强硬件的方式来改善，因此数据读取（即IO)往往会成为系统运行性能的瓶颈。在TensorFl
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2024-06-17 04:22:49
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目录一、函数文件的基本结构二、函数的调用1.函数调用的格式2.函数的递归调用将特定的算法写成函数的形式，可以提高程序的可重复性和程序设计的效率。并且函数文件定义了输出参数和输入参数的对应关系，方便外部调用。事实上，MATLAB提供的标准函数都是由函数文件定义的。一、函数文件的基本结构 函数文件由function语句引导，其基本结构如下：function 输出参数表=函数名(输入参数表)函
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2023-08-28 15:33:10
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在Matlab中使用tensorflow （1） - 知乎在Matlab中使用tensorflow （2） - 知乎
原创
2022-06-10 01:45:59
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分布式TensorFlow简介 参数服务器 当计算模型越来越大，模型的参数越来越多，多到模型参数的更新，一台机器的性能都不够时，我们需要将参数分开到不同的机器去存储和更新。 参数服务器可以是多台机器组成的集群，类似于分布式的存储结构。主要用来解决参数存储和更新的性能问题。 in-graph模式 in-graph模式下数据分发在一个节点上。 这种方式配置简单，其他结算节点只需join操作，暴露一个网
前言:TensorFlow中最基本的一些概念。一、TensorFlow的计算模型——计算图1.1 计算图的概念 计算图是TensorFlow中最基本的一个概念，TensorFlow中的所有计算都会被转化为计算图上的节点。TensorFlow的名字中已经说明了它最重要的两个概念一Tensor和Flow。Tensor就是张量。在TensorFlow中，张量可以被
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2024-07-14 14:02:03
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P24 MATLAB导入数据最常用的就是导入excel表格数据，主页选项卡-导入数据-选择excel文件。导入的范围导入数据的范围默认是从第二行开始的，第一行一般是标题行。如果不想导入所有数据，可以按住ctrl键，选择想导入的内容，例如某行、某列。“变量名称行”也就是导入之后，matlab里表格最上方会显示变量，一般默认选择原文件第一行。但是只能识别英文，如果是汉字则变成“VerName”。&nb
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2024-09-03 22:44:36
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（1）BP算法中集成有BP算法工具箱，而且性能稳定，比较实用。这里不采用matlab自带工具箱，而是通过编写反向传播算法直接来实现，旨在能更好的从理论上来理解BP神经网络算法以及一些参数对算法的影响，再就是理解到反向传播的整个过程。其中部分程序参考论坛牛人们的编程方式来实现的。 （2）问题描述 BP算法一般都是用来对数据进行分类和建立预测模型的，这里，我是来进行数据分类，通过
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2024-03-20 14:09:42
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dyaddown功能：对时间序列进行二元采样，每隔一个元素提取一个元素，得到一个降采样时间序列。格式：1.y = dyaddown(x, EVENODD)当EVENODD=0时，从x中第二个元素开始采样（偶采样）；当EVENODD=1时，从x中第一个元素开始采样（奇采样）。2.y = dyaddown(x)EVENODD缺省，按EVENODD=0 dyadup功能：对时间序列进行二元插值
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2024-01-27 23:39:08
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转载自：DeepTech深科技
当地时间 10 月 30 日，谷歌发布其最新企业版 TensorFlow——TensorFlow Enterprise。谷歌云 AI 平台产品管理总监 Craig Wiley 在加州举行的 O'Reilly TensorFlow World 会议上宣布，推出 TensorFlow Enterprise 是为了满足那些需要扩
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2021-07-12 13:44:36
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使用Tensorflow 2进行猫狗分类识别
本文参照了大佬Andrew Ng的所讲解的Tensorflow 2视频所写，本文将其中只适用于Linux的功能以及只适用于Google Colab的功能改为了普适的代码同时加入了自己的理解，尚处学习与探索阶段，能力有限，希望大家多多指正。文章所需代码均在Jupyter Notebook当中实现。 目录
使用Tens
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2024-03-28 14:08:42
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上一篇我写的文章Tensorflow Rust实战上篇. 这一次我们看看使用tensorflow建立了什么
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2022-08-26 10:15:01
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