cs231n'18：Assignment 2 | TensorFlow

最新推荐文章于 2020-09-04 11:48:51 发布
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分类专栏： cs231n Stanford cs231n'18 课程及作业详细解读 文章标签： AI CNN cs231n
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/FortiLZ/article/details/80851031
作者对比了TensorFlow和PyTorch的使用体验，发现TensorFlow在构建计算图时无法进行即时调试，这与Python的即写即用特性相悖。因此决定暂时放弃TensorFlow，专注于学习PyTorch。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

Assignment 2 | TensorFlow

感觉 TensorFlow 比 PyTorch 难上手多了，最受不了的是建 graph 的时候没法调试，必须把一个 session 跑起来才能看到数据的形状，这岂不是背离了 Python 写到哪运行到哪里的初衷？先暂时放弃 TensorFlow，主攻 PyTorch 去了。

CS231n Assignment2 tensorflow.ipynb
coldplayplay的博客
03-23 2422
1. 前言经过前期自己写全连接层(FC)，归一化层(Batch Normalization)，Relu层，Pool层，softmax以及svm的loss层，（还没有写dropout层，以及conv层），对Deeplearning有了更清晰的了解。终于来到深度学习架构的学习，考虑到以后工作可能不是搞学术研究（偏学术的推荐pytorch，大佬推荐），选择了跨平台性好的tensorflow。主要是写ten
cs231n-2017-assignments2-TensorFlow.ipynb 心得体会
魔方QaQ的博客
07-21 2498
新手菜鸟级别，大神请绕道 今天较好的完成了cs231n-2017-assignments2-TensorFlow.ipynb中的最后一个部分：构建一个model对cifar数据集进行训练，今天的精度在train上达到0.98，在val上达到0.82，明天继续进行优化。 具体代码见TensorFlow.ipynb 以下仅贴出model： def my_model(X,y,is_trainin
cs231n-2017-assignments2-TensorFlow.ipynb 自动调参
魔方QaQ的博客
07-22 862
编写了一个自动调参的代码，提前设定好自己想要测试的参数，然后让它跑几天(╥╯^╰╥)，就能得到结果啦。 具体代码见：tensorflow_ljj.ipynb 实际上，就是建个dict： params = {'lr':[5e-3,1e-3,5e-4], 'decay':[0.99,0.9,0.8], 'momentum':[0,0.1,0.2],
cs231n-2017-assignments2-TensorFlow.ipynb 数据分析
魔方QaQ的博客
07-23 1443
今天 自动调参程序跑完了，得到了所有的results，现将数据分析方法及结论记录： 原始数据如下：lr = 0.005 decay = 0.99 momentum = 0 is_reg = 1 stop@Epoch 18, train_accuracy = 0.969 val_acc = 0.835 test_acc = 0.822 lr = 0.005 decay = 0.99 moment
CS231n：斯坦福大学CS231n的PyTorchTensorflow解决方案：“用于视觉识别的CNN”
02-04
CS231n 我对最新课程CS231n“用于视觉识别的卷积神经网络”的作业的解决方案。 很难，但是很酷。 构架 在此过程中，可以在两个框架之间进行选择： TensorFlow和PyTorch 。 我决定遵循TensorFlow轨道。 因此，没有为PyTorch提供解决方案。 但是，它可能在将来的某一天发生。 现在，为两个框架都提供了解决方案。 作业内容（2017年Spring） 2017年Spring课程共安排了三项作业。 他们都完成了。 了解基本的图像分类管道和数据驱动方法（训练/预测阶段） 了解训练/验证/测试拆分以及验证数据在超参数调整中的使用。 熟练使用numpy编写高效的矢
cs231n-Assignment3 所需要的数据集
11-02
【cs231n-Assignment3】是斯坦福大学计算机科学课程CS231n（视觉识别）的第三项作业，主要关注深度学习在图像识别领域的应用。这个作业可能涉及训练和评估卷积神经网络（CNNs），以及对现有模型如SqueezeNet的使用和...
cs231n-Assignment-2 python.
12-27
CS231n的Assignment, 用Python3.6.3写的，大家可以参考一下，
cs231n-2018-Assignment3
03-03
【cs231n-2018-Assignment3】是斯坦福大学计算机科学课程CS231n（视觉识别）2018年的第三次作业，这个资源包含了spring1718学期最新的源代码和学习资料。这个作业的核心是深入理解和应用深度学习，特别是卷积神经...
CS231n深度学习课程作业2实现
03-07
CS231n是斯坦福大学的一门著名在线课程，全称为"计算机视觉专项课程"（Convolutional Neural Networks for Visual Recognition）。这门课深入探讨了深度学习在图像识别领域的应用，涵盖了卷积神经网络（CNN）的基础...
【深度学习】cs231n计算机视觉 - assignment2 : tensorflow入门
froot的博客
03-06 317
tensorflow 入门
cs231n-assigment2完整代码
07-09
斯坦福cs231n的assignment2，完整代码
CS231n assignment2
03-12
斯坦福CS231n assignment2整个代码 基于python，利用numpy编写两层神经网络。
CS231n 课程作业 Assignment Two（六）Tensorflow（0902）
yq1271的博客
09-04 2084
Assignment Two（六）Tensorflow TensorFlow是一个用于在Tensor对象上执行计算图的系统，其原生支持为其变量执行反向传播。在其中，我们使用张量，它们是类似于numpy ndarray的n维数组。 一、准备与安装 1.1 创建新的虚拟环境 cmd命令 conda create -n tf_20_env python=3.7 启动 activate tf_20_env 安装作业一中的库 pip install -r D:\CS231nAssignment1\assignment
斯坦福CS231n作业代码（汉化）Assignment 2 Q5
BigDataDigest的博客
02-06 4828
TensorFlow是个什么东东？ 编写：土豆 MoreZheng SlyneD 校对：碧海听滔 Molly 总校对与审核：寒小阳 在前面的作业中你已经写了很多代码来实现很多的神经网络功能。Dropout, Batch Norm 和 2D卷积是深度学习在计算机视觉中的一些重活。你已经很努力地让你的代码有效率以及向量化。 对于这份作业的最后一个部分，我们不会继续探讨之前的代码，而
全球名校课程作业分享系列(8)--斯坦福计算机视觉与深度学习CS231n之tensorflow实践
u013771019的专栏
10-24 9232
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。 ...
tensorflow的examples下Udacity中Assignment 2的problem解决方案
STHSF的地盘
03-03 758
抽空看了下udacity上的deeplearning课程，讲的不错。尝试着做里面的题目，csdn上也有很多Assignment的教程，我也把我写的添加进来，供大家参考： 一、问题重述： Problem  Turn the logistic regression example with SGD into a 1-hidden layer neural network with r
tensorflow-serving布置facenet心得
Loong Cheng的博客
07-02 385
这个的东西困扰我很久，终于弄成了。不知道我做的是不是太繁琐，如果有人做的更简单，希望指出，谢谢。 docker中，做了两个容器，一个放的mtcnn，一个放的facent。他们并不是多模型布置的。mtcnn其中包括：pnet，rnet和onet，这三个是多模型布置。 客户端通过调用mtcnn，得到返回值，然后传给facenet。这里有个问题。numpy数组的事，需要转换。不能直接穿numpy的数组给tf-serving。 报错一般有两个方面原因，路径错误或者就是传入的值类型不对。 还有就是一个问题，绑
cs231n 课程作业 Assignment 2
热门推荐
张小彬的专栏
04-07 2万+
上一次作业基本已经讲了构建一个多层神经网络的基本知识，包括其结构，公式推导，训练方法。这一次主要关注卷积神经网络（CNN, Convolution Neural Network），要先读完课程笔记 CS231n Convolutional Neural Networks for Visual Recognition，基本就懂了。特别是那个解释卷积的动态图，非常形象。CNN 主要多了卷积层（convo
cs231n assignment2 dropout
SpicyCoder的博客
08-03 1241
代码：https://github.com/LiuZhe6/CS231N 为了防止神经网络过拟合数据，可以采用dropout方法。其主要思想是：对隐藏层中部分输出或者权重随机置为0。 文章目录Dropoutforward passbackward passInline Question Dropout forward pass 题目要求使用inverted dropout，其主要思想是在训练阶段在...
斯坦福cs231n课程assignment2代码解析与深度学习实践
从提供的文件信息来看，我们可以了解斯坦福大学开设的CS231n课程的Assignment2的完整代码内容。CS231n课程是关于深度学习以及计算机视觉的前沿课程，其中Assignment2涉及到深度学习中的一些重要概念和算法。我们将...
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