上一篇介绍了TensorFlow一些最基本的概念，在实操中，大多数用得是Keras包，因此，小编会着重介绍这个库的使用以及tf中最重要的概念——梯度带。传送门：TensorFlow上手（一）掌握tf梯度带的实现细节基本训练循环下面我们通过最简单的一元线性回归理解tf.GradientTape的具体使用过程。首先，生成1000个带有噪音的样本：y=3x+2+ε# 实际的线
TRUE_W = 3.0
DIN模型（Deep Interest Network）是一种基于深度学习的推荐系统模型，尤其在个性化推荐任务中表现出色。本文将深入探讨如何在PyTorch中实现DIN模型的代码，与其背景、核心维度、特性、实战对比及深度原理等方面进行深入剖析。
### 背景定位
推荐系统是现代电商和社交平台中不可或缺的部分。DIN模型通过关注用户对不同商品的兴趣演变，使得推荐更加智能和个性化。其核心思想是通过
作者丨红色石头
极市导读从R-CNN到YOLO v3再到M2Det，近年来的目标检测新模型层出不穷，性能也越来越好。本文介绍了它们的PyTorch实现，目前Github已开源，非常实用。>>就在明天，极市直播：极市直播丨张志鹏：Ocean/Ocean+: 实时目标跟踪分割算法，小代价，大增益｜ECCV2020 大家还记得这张图吗？
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教程目的如何利用TensorFlow使用（经典）MNIST数据集训练并评估一个用于识别手写数字的简易前馈神经网络（feed-forward neural network），从中我们可以学习到tensorflow的运行原理与结构tensorflow运行原理TensorFlow 是一款用于数值计算的强大的开源软件库，特别适用于大规模机器学习的微调。 它的基本原理很简单：首先在 Python 中定义要执
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2024-06-28 20:10:26
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TensorFlow-Slim解析使用方法使用TF-Slim目的TF-Slim组件arg_scopedataevaluationlayerslearninglossesmetricsnetsqueuesreqularizersvariables定义模型变量层作用域实践：VGG16训练模型损失迭代次数实践： 训练VGG16模型微调训练模型评估 TensorFlow-Slim解析TensorFlow
DIN的问题归纳1. 为什么DIN中采用attention？2. DIN中的attention是如何处理的呢？与传统词向量方法有什么不同？3. DIN中的attention中，每次行为的权重
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2023-12-25 10:58:04
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# 理解与实现 DIN 架构：新手指南
在软件开发中，DIN（Dependency Injection）架构是一种重要的设计模式，它有助于增强代码的可维护性和可测试性。如果你是一名刚入行的小白，不用担心，我会逐步引导你理解如何实现这一架构。
## DIN 架构流程概述
首先，我们来了解整个实现 DIN 架构的基本流程。以下是一个简单的流程表格：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | -
原创
2024-08-18 07:24:48
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本文基于阿里推荐 DIN 和 DIEN 代码，梳理了下深度学习一些概念，以及TensorFlow中的相关实现。本文会就 “TensorFlow形状相关” 这些细节进行探讨，旨在帮助小伙伴们详细了解每一的步骤以及为什么要这样做。
原创
2021-04-26 11:00:56
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Tensorflow代码笔记（一）tf.app.run函数入口，类似于c/c++中的main()，大概意思是通过处理flag解析，然后执行main函数。 有两种情况： · 如果你的代码中的入口函数不叫main()，而是一个其他名字的函数，如test()，则你应该这样写入口tf.app.run(test) · 如果你的代码中的入口函数叫main()，则你就可以把入口写成tf.app.run()tf.
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2024-03-19 08:27:39
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一、TensorFlow运行模型——会话1、通过创建会话（session）来执行定义好的运算# 创建一个会话
sess = tf.Session()
# 使用这个创建好的会话来得到关心的运算的结果。比如可以调用sess.run(result)
sess.run(...)
# 关闭会话使得本次运行中得到的资源可以被释放
sess.close()通过Python上下文管理器的机制，只要将所有的计算放在
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2024-04-16 19:55:33
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经过差不多一个礼拜的时间的学习，终于把完整的一个利用自己爬取的图片做训练数据集的卷积神经网络的实现（基于tensorflow） 目录总体思路第三部分：预处理第四部分：网络模型第五部分：训练2019.4.22更新第六部分：测试特别说明 2019.1补充说明，针对评论区的几个问题做了一些改进和更新1、训练集和测试集的划分问题关于训练集和测试集的补充说明:训练集和测试集的
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2024-04-29 14:44:35
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实现模型持久化的目的在于可以使模型训练后的结果重复使用。这样就会节省重复训练模型的时间,提高编程工作的效率。通用代码实现 :train.Server 类是 Tensorflow 提供的用于保存和还原一个神经网络模型的API 。import tensorflow as tfa = tf.Variable(tf.constant([1.0,2.0],shape=[2]) , ...
原创
2023-02-18 00:24:08
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TensorFlow基本概念TensorFlow是一个编程系统，使用计算图（graph）来表示计算任务，计算图的节点称之为op（operation），一个op获得0个或者多个张量（tensor），节点与节点之间的连线则代表计算之间的依赖关系。Tensor看作是一个n维的数组或者列表。计算图必须在会话（Session）里被启动。使用计算图（Graph）来表示计算任务在被称之为会话（Session）的
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2024-10-22 11:10:39
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致谢声明本文在学习《Tensorflow object detection API 搭建属于自己的物体识别模型（1）——环境搭建与测试》的基础上优化并总结，感谢此博客作者。0.前言在进行本文操作之前，需要先安装好tensorflow的gpu版本。 本文作者的环境：python3.6、Windows10、tensorflow_gpu1.10 已经安装好的可以跳过，学习如何安装tensorflow的g
1.背景介绍在深度学习领域，PyTorch是一个非常流行的开源深度学习框架。它提供了强大的功能和灵活性，使得研究人员和工程师能够轻松地构建、训练和部署神经网络。在本文中，我们将探讨PyTorch的神经网络基础知识，涵盖从背景介绍到实际应用场景的各个方面。1. 背景介绍神经网络是深度学习的核心技术之一，它通过模拟人类大脑中神经元的工作方式来解决各种问题。PyTorch是一个由Facebook开发的开
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
214阅读
imeOptions="actionSearch"EditText SearchEditText =(EditText)findViewById(R.id.txtMapSearch); SearchEditText.setOnEditorActionListener(new OnEditorActionListener(){ ...
原创
2023-06-21 01:04:00
154阅读
List<Integer> list = new ArrayList<>(100); for (int i = 0; i < 100; i++) { list.add(i); } int pageNo = 1000; int pageSize = 9; ...
原创
2021-08-26 10:18:48
326阅读
List<Integer> list = new ArrayList<>(100); for (int i = 0; i < 100; i++) { list.add(i); } int pageNo = 1000; int pageSize = 9; ...
原创
2022-02-14 14:07:58
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一、DQN详解1） Qlearning --> DQN对于离散状态空间，若智能体所处的状态成千上万，用Qlearning表格法存储状态很不实际，对于连续状态空间同理。为了在连续状态空间下应用类似Qlearning的学习方式，需要对值函数进行逼近，故出现了DQN算法。2） DQN实现流程s : 当前状态 a : 当前s下，智能体根据策略（eval_model）给出决策a r, s_ : 当前s
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2024-04-18 09:35:01
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