lstm实现困惑度困惑度是什么具体实现数据准备vocabWord2idbatch_data模型的配置 困惑度是什么通常在永ngram语言模型的时候，通常用困惑度来描述这个query的通顺程序，ngram是一个统计概率模型。 但是ngram模型有一个缺点，就是通常我们使用的是2-gram或者3-gram，那么对于大于3个字或词以上的信息就不能捕获到了，但是循环神经网络可以将任意长度的信息都捕获到，
转载
2024-05-28 19:31:19
46阅读
使用 TensorFlow, 你必须明白 TensorFlow:使用图 (graph) 来表示计算任务.在被称之为 会话 (Session)使用 tensor 表示数据.通过 变量 (Variable)使用 feed 和 fetch 可以为任意的操作(arbitrary operation) 赋值或者从其中获取数据.op (operation 的缩写). 一个 op
转载
2024-02-23 20:39:59
33阅读
1. TensorFlow.NET介绍TensorFlow.NET (TF.NET) 是 SciSharp STACK 开源社区团队的贡献，它为TensorFlow提供了.NET Standard binding，旨在以C＃实现完整的Tensorflow API，允许.NET开发人员使用跨平台的.NET Standard框架开发、训练和部署机器学习模型。TF.NET的使命是打造一个完全属于.NET
转载
2024-07-08 16:05:58
164阅读
原文U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image SegmentationU-net网络主要结构U-net网络主要部分""" Full assembly of the parts to form the complete network """
from .unet_parts import *
class UNet(nn.Module
原创
2023-03-28 11:56:59
209阅读
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.
转载
2024-03-19 08:27:39
68阅读
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
转载
2024-04-16 19:55:33
81阅读
U-Net
原创
2021-08-02 15:39:07
1094阅读
分割给定图像中的不同对象一直是计算机视觉领域的一项非常重要的任务。 多年来，我们已经看到像 Deeplab 这样的自编码器模型被用于语义分割
原创
2024-05-20 09:55:47
45阅读
介绍U2-net是阿尔伯塔大学（University of Alberta）在2020年发表在CVPR上的一篇文章。该文章中提出的U2-net是针对Salient ObjectDetetion(SOD)即显著性目标检测任务提出的。而显著性目标检测任务与语义分割任务非常相似，只不过显著性目标检测任务是二分类任务，它的任务是将图片中最吸引人的目标或区域分割出来，故只有前景和背景两类。
转载
2023-08-29 21:04:23
224阅读
# 使用TensorFlow.NET实现卷积神经网络(CNN)
## 介绍
在本文中，我将向你介绍如何使用TensorFlow.NET来实现卷积神经网络（CNN）。TensorFlow.NET是一个用于机器学习和深度学习的开源框架，它提供了一组丰富的工具和库，可以帮助你构建和训练神经网络模型。
## 整体流程
在开始之前，让我们先来看看整个实现CNN的流程。下面的表格展示了一些关键的步骤和对应
原创
2023-08-31 10:43:53
71阅读
TensorFlow能够并行处理多个任务，而队列是一种强大的异步计算机制。
转载
2021-08-04 11:43:13
458阅读
我们使用tensorflow实现类似于上图的简单深度网络，用于mnist数据集预测模型的实现。理论方面不再赘述。实现如下：import tensorflow as tf
import random
import matplotlib.pyplot as plt
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
tf.set_
转载
2023-05-17 21:37:09
73阅读
医学图像分割主要有两种框架，一个是基于CNN的，另一个就是基于FCN的。
基于CNN 的框架这个想法也很简单，就是对图像的每一个像素点进行分类，在每一个像素点上取一个patch，当做一幅图像，输入神经网络进行训练，举个例子：这是一篇发表在NIPS上的论文Ciresan D, Giusti A, Gambardella L M, et al. Deep neural
原创
2022-02-23 16:42:02
549阅读
医学图像分割主要有两种框架，一个是基于CNN的，另一个就是基于FCN的。基于CNN 的框架这个想法也很简单，就是对图像的每一个像素点进行分类，在每一个像素点上取一个patch，当做一幅图像，输入神经网络进行训练，举个例子：这是一篇发表在NIPS上的论文Ciresan D, Giusti A, Gambardella L M, et al. Deep neural networks segm...
原创
2021-06-18 16:07:59
1836阅读
U2NetU2NetU2Net1.视频教程：B站、网易云课堂、腾讯课堂2.代码地址：GiteeGithub3.存储地址：Google云百度云：提取码：工程部署项目：https://github.com/danielgatis/rembgU2Net网络：https://codechina.csdn.net/mirrors/NathanUA/U-2-Net?utm_source=csdn_github_accelerator1.一 论文导读2.二 论文精读3.三 代码实现4.四
原创
2021-08-02 13:49:05
1305阅读
U-Net++___2018import _init_pathsimport torchimport torch.nn a
原创
2021-08-02 14:46:06
975阅读
paper:https://arxiv.org/pdf/2005.09007.pdfcode:https://github.com/NathanUA/U-2-Net摘要作者设计了一个简单
原创
2022-06-27 17:09:16
294阅读
一、如何在Ubuntu上编辑和运行TensorFlow包下的代码（1）使用vim编辑器编辑，终端运行代码 该方法首先需要打开Ubuntu的终端，然后输入以下代码进入Anaconda管理下安装了TensorFlow包的Python环境：zlt@zlt-virtual-machine:~/download/MyTfTest$ source activate tensorflow 成功运行后即可在前面看
转载
2024-05-01 20:53:48
134阅读
摘要：Tensorflow Distributions提供了两类抽象：distributions和bijectors。distributions提供了一系列具备快速、数值稳定的采样、对数概率计算以及其他统计特征计算方法的概率分布。bijectors提供了一系列针对distribution的可组合的确定性变换。1、Distributions1.1 methods一个distribution至少实现以
转载
2024-05-06 14:04:10
25阅读
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])x isn't a specific value. It's a placeholder, a value that we'll input when we ask TensorFlow to run a computation. We want to be able to input any
转载
2024-04-30 05:59:33
35阅读
