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最新推荐文章于 2021-04-15 17:04:00 发布
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本文深入探讨了使用TensorFlow进行深度学习模型开发的关键技巧，包括如何优化模型训练过程、提升模型性能的方法以及解决常见问题的策略。
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TensorFlow-v2.15

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TensorFlow

TensorFlow 是由Google Brain 团队开发的开源机器学习框架,广泛应用于深度学习研究和生产环境。 它提供了一个灵活的平台,用于构建和训练各种机器学习模型

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Tensorflow2.0学习（15）：深度可分离卷积
一枚小白的博客
02-29 1569
深度可分离卷积 参考文章. 通过轻微的损失换取参数量的减少。 实战 模型的构建：将Conv2D改为SeparableConv2D # tf.keras.models.Sequential() 构建模型 # 构建深度神经网络 model = keras.models.Sequential() # 添加卷积层 # filter：卷积核的个数， kernel_size:卷积核的尺寸， padd...
CTPN文本检测与tensorflow实现
linchuhai的博客
12-01 1万+
1. 引言     近年来，随着人工智能的发展，文本检测在很多任务中都是一项基本任务，比如广告牌中文字识别、智能驾驶路牌的检测、身份证识别、快递地址识别等。这些任务中首先的一项就是文本检测，即检测出文本在图像中的位置，这样才能便于后续的文本识别。     文本检测的任务类似目标检测，但是又要比目标检测难，因为目标检测只需对物体进行分类，当只看到物体的半个区域时，其实就基本可以识别出物体是什么类...
Tensorflow中的两种padding方式
jiangwei741的博客
09-17 1486
Tensorflow中的两种padding方式 tensorflow中进行卷积以及池化操作时会用到padding参数，在tensorflow中有两种方式分别为‘SAME’和‘VALID’。 先不考虑padding方式，输出尺寸计算公式为： O = ((I - K + P) / S) + 1 （结果可能不是整数，padding参数的作用就是防止结果为非整数） 其中O为输出尺寸，I为输入尺寸，K为kernel尺寸，P为padding的尺寸（padding方式是用来控制P的大小），S为stride尺寸。 V
Tensorflow中padding的两种类型SAME和VALID
jiandanjinxin的专栏
08-24 2万+
边界补充问题 原始图片尺寸为7*7，卷积核的大小为3*3，当卷积核沿着图片滑动后只能滑动出一个5*5的图片出来，这就造成了卷积后的图片和卷积前的图片尺寸不一致，这显然不是我们想要的结果，所以为了避免这种情况，需要先对原始图片做边界填充处理。在上面的情况中，我们需要先把原始图像填充为9*9的尺寸。 常用的区域填充方法包括： 用3*3定义原始图像的尺寸，补充为9*9的尺寸，图片上的颜色只为方便观
Tensorflow卷积中Padding的两种方式
songbinxu的博客
12-28 9631
Tensorflow卷积中Padding的两种方式 两种Padding VALID：若不够滑动，则将右下的剩余部分全部舍弃，从原矩阵左上角开始卷积。 H′=⌈H−k+1d⌉H'=\left \lceil \frac{H-k+1}{d} \right \rceilH′=⌈dH−k+1​⌉ SAME：如果H/dH/dH/d除不尽，会均匀地在左上、右下补0，令总长LLL满足L−...
tensorflow tf.pad解析
zhang_bei_qing的博客
07-13 2万+
tf.pad的作用是填充 它的表达式如下： pad(    tensor,    paddings,    mode='CONSTANT',    name=None) tensor是要填充的张量 padings 也是一个张量，代表每一惟填充多少行/列，但是有一个要求它的rank一定要和tensor的rank是一样的 mode 可以取三个值，分别是"CONSTANT" ,"REF
cudart64.dll大合集
11-12
《cudart64.dll与TensorFlow：深度学习的基础组件》 在计算机科学尤其是机器学习领域，TensorFlow是一个广泛使用的开源库，它为构建和训练复杂的深度学习模型提供了强大支持。然而，在实际操作中，我们可能会遇到...
100行代码做一个周杰伦歌词生成器--python
kasiko的博客
07-15 2044
100行代码做一个周杰伦歌词生成器 数据 -从网上找到周杰伦歌词大全txt 模型 既然是100行，那就用最简单的rnn模型来生成 RNN生成文本的思路很简单，就是将输入的每个序列，t时刻的token挪到t+1时刻，这样就有了input-target, 我们要做的就是输入T时， 输出e, 输入(T,e)时，输出n… 依次类推。 这样就是一个循环神经网络的结构， 如果时序过长，会有梯度消失问题， 但是我们这次处理的是歌词， 歌词通常一句话大概十几个词，所以不会出现梯度消失。 代码部分 import nump
PaddlePaddle的静态图与动态图
梁小憨憨的博客
04-15 4858
本篇为《深度学习》系列博客的第十一篇，该系列博客主要记录深度学习相关知识的学习过程和自己的理解，方便以后查阅。 今天想着把自己的网络结构用VisualDL看一下，然后发现了save函数，然后函数的输入变量是fluid.default_main_program()，就想着改变一下程序， 写了一中午，就是调试不通，才发现是静态图和动态图的问题！！！ PaddlePaddle的静态图与动态图静态图与动态图的概念静态图与动态图代码对比使用tensorflow实现静态图代码使用PyTorch实现动态图代码使用Padd
tensorflow----padding详解
exclusive_的博客
11-12 855
tf.truncated_normal() def truncated_normal(shape, mean=0.0, stddev=1.0, dtype=dtypes.float32, seed=None, ...
tensorflow conv2d的padding解释以及参数解释
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lujiandong1的专栏
12-18 4万+
1、padding的方式： 说明： 1、摘录自http://stackoverflow.com/questions/37674306/what-is-the-difference-between-same-and-valid-padding-in-tf-nn-max-pool-of-t 2、不同的padding方式,VALID是采用丢弃的方式,比如上述的input_width=13,
TensorFlow中CNN的两种padding方式“SAME”和“VALID”
Vuko_Coding Zone
10-15 1084
在用tensorflow写CNN的时候，调用卷积核api的时候，会有填padding方式的参数，找到源码中的函数定义如下（max pooling也是一样）： def conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, data_format=None, name=None) 源码中对于padd...
关于TensorFlow的padding操作是如何补充0 的
accumulate_zhang的博客
10-26 1万+
1.podding='SAME'时，全0填充。 2.padding=“VALID”,不使用全0填充 原本书上的内容，一开始看的时候没注意，没仔细看，只是单纯的理解为padding为SAME就补0；为VALID就不补0； 后来看代码的时候感觉不对劲，后来找了一些资料，才醒悟过来 参考链接：http://blog.youkuaiyun.com
针对连续三次转子故障的四旋翼增量被动容错控制.zip
12-23
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
开题报告Java+SSM+Vue药房药品采购集中管理系统.docx
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南京邮电大学设置数据结构历年真题及答案
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下载前可以先看下教程 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 Data-Structres 我的博客 ：叫我皮卡丘 Stargazers over time 前言 中国大学MOOC上浙大的《数据结构》广受好评，原因有二，一是基础，简单易懂，老师讲得也清楚，另一大优点就是配套的每周相应知识点的编程题了，有难有易，容易题帮助巩固知识点，难题开阔视野。 笔记加入了一些自己的想法，题解也有思路说明 课程地址：https://www.icourse163.org/course/ZJU-93001 现将笔记和题解记录如下 基本概念 基本概念 线性结构 线性表 堆栈 队列 树 树的定义 二叉树的遍历 二叉搜索树 平衡二叉树 堆 哈夫曼树 并查集的实现和优化 图 图的定义 图的遍历 最短路径 最小生成树 排序 排序 散列查找 散列查找 KMP 注：Saving James Bond - Hard Version 和 关键活动 实在没时间做了... 完结撒花，弱弱求个 star~
pytorch中padd
12-11
在PyTorch中，`padding`是一个非常重要的参数，用于在卷积操作或其他类似操作中在输入数据的边缘添加额外的零值填充。这样做的好处是可以保持输入和输出特征图的空间尺寸一致，或者根据需要调整尺寸。...
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