WangBocz-优快云博客

转载如何选择深度学习框架 TensorFlow/Torch/Mxnet/Theano

作者：董豪链接：https://www.zhihu.com/question/46587833/answer/114673766来源：知乎著作权归作者所有，转载请联系作者获得授权。要因人而异。回顾DL库的发展历程，可以看到从当年的caffe，theano到现在的这几种库，每一个时期都有不同的用户群。caffe，theano 这些库当年都是在大学里开发的，主要目的是为了做研究

2016-08-03 23:24:45 4846

翻译 TuneLayer 面向研究人员和软件工程师的深度学习和增强学习库

TLayer 的前身是 TensorLayer 它是为科学家和工程师而设计的一款基于Google TensorFlow开发的深度学习与增强学习库。使用 TLayer 可以大大加快算法实验和产品开发速度。它非常容易拓展和修改，并提供大量的官方例子程序，方便开发者快速找到适合自己项目的例子。官方文档不仅仅描述如何使用 TLayer API，还包含了大量的教程，覆盖不同的神经网

2016-08-03 03:00:11 1781

转载 Word2vec 快熟实现之 TuneLayer (TensorLayer) 和 TensorFlow 篇

所有训练的过程，都可以抽象成 cost。TensorLayer 把 word2vec 的cost，通过一个 Layer Class 抽象出来，大大简化了代码的难度。Word2vecEmbeddingInputlayer 输出的cost，是根据向 skip-gram 和 NCE 给定特定的 number of negative samples, vocabulary size 和 embeddi

2016-07-28 06:19:11 2928

原创如何解决 TuneLayer read the docs API 不可见问题

据今天为止（2016年7月），帝国理工还没有正式发布 TensorLayer ，但好多人已经在用了。估计很多人会遇到和我一样的问题，我们在 github 和 read the docs 都能看到 TensorLayer，下载也能使用，所有 tutorial 代码都可以使用！但我们会发现 read the docs 里除了 install，tutorial 之外，所有 API 文档都没有描述（可

2016-07-28 06:03:28 1312

转载 dropout 的快熟实现笔记－－tensorlayer

dropout 是对每个神经元输出做置0处理。对于layer，我们可以这样实现。network = tl.InputLayer(x, name='input_layer')network = tl.DropoutLayer(network, keep=0.8, name='drop1')network = tl.DenseLayer(network, n_units=800, ac

2016-07-28 06:01:33 1545

转载如何在 MNIST 实现 CNN （tensorlayer, TuneLayer 实现）

卷积神经网络最简单的例子莫过于对MNIST做分类了。MNIST 每个图片有28乘以28个像素，我们可以用 4D placeholder 作为输入。x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 28, 28, 1])y_ = tf.placeholder(tf.int64, shape=[None,])然后如下使用2D CNN filt

2016-07-28 05:58:06 2799

转载 TuneLayer 实现 stacked denoising autoencoder

theano官网有实现 denoising autoencoder 的class，但训练 autoencoder 只是初始化步骤。最后我们要把 autoencoder 叠加起来，fine tune 。tensorlayer 有 ReconLayer，专门对 DenseLayer 进行预训练的。使用方法如下。# Define the networknetwork = tl.layers

2016-07-28 05:52:26 1883

原创 TensorLayer (TuneLayer) 实现 DropConnect

DropConnect 是 Hinton DropOut 之后出现的一种 Regularization 方法，相比DropOut的好处是，它在模型较小的情况下依然能保证准确度。苦于网络上很难找到python例子，这里贴出一个用 TensorLayer 实现的代码，以供参考。Paper of DropConnectimport tensorflow as tfimpo

2016-07-26 04:50:46 3512

原创 TensorLayer : 最新深度学习与增强学习库

TensorLayer 是建立在 Google TensorFlow 上的深度学习(Deep Learning)与增强学习(Reinforcement Learning) 软件库。它的优势在于既能提供高级 API 以方便开发者快速搭建网络模型，也能保证与 TensorFlow 的全透明衔接。源码简洁，非常容易修改与拓展，同时适合于算法研究人员和产品开发者，加快新算法产品化。官方例子涵盖 St

2016-07-25 05:19:31 13695

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