奔跑的小白

 tf函数  TensorFlow 将图形定义转换成分布式执行的操作, 以充分利用可用的计算资源(如 CPU 或 GPU。一般你不需要显式指定使用 CPU 还是 GPU, TensorFlow 能自动检测。如果检测到 GPU, TensorFlow 会尽可能地利用找到的第一个 GPU 来执行操作. 并行计算能让代价大的算法计算加速执行，TensorFlow也在实现上对复...

最近在用tensorflow，写一些小函数使用例子。（还有numpy）test_arr_chan = tf.expand_dims(test_arr, -1)#加维数with tf.Session(): test_arr_chan_array = test_arr_chan.eval() #将tensor读取出来 temp = np.concatenate((temp,test_feat[...

 深度学习调参技巧总结做dl也有一段时间了，积累了一些经验，也在网上看到一些别人的经验。 为了面试，结合知乎上面的问答，我也总结了一下，欢迎大家补充。知乎 深度学习调参有哪些技巧？一. 初始化 有人用normal初始化cnn的参数，最后acc只能到70%多，仅仅改成xavier，acc可以到98%。二.从理解CNN网络以产生直觉去调参数的角度考虑，应该使用可视化 可视化（...

 深度学习机器学习面试问题准备（必会）第一部分：深度学习1、神经网络基础问题（1）Backpropagation（要能推倒） 　　后向传播是在求解损失函数L对参数w求导时候用到的方法，目的是通过链式法则对参数进行一层一层的求导。这里重点强调：要将参数进行随机初始化而不是全部置0，否则所有隐层的数值都会与输入相关，这称为对称失效。 大致过程是: 首先前向传导计算出所有节点的...