杨小嗨yang-优快云博客

1.什么是Word Embedding Word Embedding：将文本转化成数字。这种转化是非常有必要的，因为许多的机器学习算法不能直接处理文本字符，需要将输入转变成向量或者张量。World Embedding的目的是用更低的空间创建向量表示，这被称之为Word Vectors(词向量)。从一个文本语料库中构造一个低维的向量表示，保存一个单词的语义相似性。 2.使用向量表示字符有两个特点：（1）降低了维度——更有效的表示（2）语义文本相似性——更有表现力的表示 3.Word Vector(词向量

2021-10-20 09:26:41 593

原创我的跟着百度中科院大咖用飞桨paddlepaddle复现顶会论文之路

疫情期间去不了学校，科研任务也没有那么大，一次在公众号里看到了百度的课程，亲身体验过之后真的是非常良心的课程，而且还是免费，无论是课程中认真负责的班主任，还是什么bug都能帮你解决的助教。论文复现营是我参加的第二门课程了，我的第一门课程是深度学习七日入门疫情特辑，在这门课程里我完成了很多有意思的小项目，包括车牌分类，手势识别，人流密度检测等等非常有意思的小实践，重要的是我将这些结合C++做成了APP，期望下一步我可以将这些部署到移动端。由于在第一门课程中我收获巨大，所以看到这次百度飞桨的第二次...

2020-08-06 08:38:02 501

原创 2048小游戏

用python3编写2048小游戏 """2048游戏本模块已完整实现2048游戏的算法及分数的计算算法本游戏的界面采用python 标准库 tkinter 来实现此界面的布局采用tkinter中的grid布局 """ import random import math import sys _map_data = [ [0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0] ] # -------------

2020-07-29 11:48:24 580

原创使用tensorflow2.0构建自编码器网络

使用tensorflow2.0构建自编码其网络 import os import tensorflow as tf import numpy as np from tensorflow import keras from tensorflow.keras import Sequential, layers from PIL import Image from matplotlib import pyplot as plt tf.random.set_seed(22)

2020-07-29 11:47:13 380

原创使用tensorflow2.0搭建DCGAN网络生成卡通头像

使用tensorflow2.0搭建DCGAN网络生成卡通头像 import tensorflow as tf from tensorflow import keras from keras import layers from glob import glob from data import make_anime_dataset import numpy as np import os from scipy.misc import toimage z_dim = 100 # 隐藏向量z的长度 epoc

2020-07-29 11:44:07 814

原创 FlyAI竞赛使用tensorflow2.0进行海底物种分类

这是FlyAI的一个数据竞赛题目，使用tensorflow2.0构建卷积神经网络对海底的鱼类物种进行分类，数据集可以在FlyAI官网进行下载。 import tensorflow as tf import pandas as pd import cv2 import numpy as np def proprecess(x,y): x = tf.cast(x,dtype=tf.float32) / 255.0 y = tf.cast(y,dtype=tf.int32) retu

2020-07-29 11:34:31 425

原创使用tensorflow2.0构建对抗生成网络的精华版本

采用tensorflow2.0反卷积神经网络构建对抗生成网络，作为入门学习使用 import tensorflow as tf from tensorflow import keras from keras import layers class Generator(keras.Model): # 生成器网络 def __init__(self): super(Generator, self).__init__() filter = 64

2020-07-29 11:31:05 384

原创使用tensorflow2.0搭建简单的GAN对抗神经网络生成图片

使用tensorflow2.0搭建对抗生成网络作为GAN网络的入门学习 import tensorflow as tf from PIL import Image import numpy as np #导入所需要的数据集 (x_train,y_train),(x_test,y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data() x_train = x_train.astype(np.float32) / 255. x_test = x_test.astype(np

2020-07-29 11:25:24 1410 4

原创使用tensorflow2.0做fashion_mnist分类

tensorflow2.0版本比tensorflow1.x版本更加灵活方便了许多，所以本次用tensorflow2.0搭建卷积神经网络做了fashion_mnist数据集上的分类，作为入门训练。只使用了两层卷积神经网络，但是精确率也可以达到90%以上。导入相应的模块，只需要tensorflow模块即可 import tensorflow as tf 对数据集做一个简单的预处理 def preprocess(x,y): x = tf.cast(x,dtype=tf.float32) /

2020-07-29 11:20:51 666 1

原创 python基础知识点

from __future__ import print_function语句用法就是在python2中使用python3的输出语法比如在python2中 print 'hello world' 在使用该语句之后，再次使用该语句则会报错必须使用python3的语法即 print('hello world') ...

2020-06-28 09:00:41 141

原创 python知识点

from __future__ import division语句的用法简单的讲就是实现精准除法，在平常使用时使用的截断除法。举个例子，比如 3 / 4 在没有使用该语句之前，计算器将采取截断除法得到结果0. 而在使用该语句之后，计算器会实现精准除法得到结果0.75. ...

2020-06-28 08:57:22 150

原创 python小知识点

关于from __future__ import absolute_import语句的介绍直观的说就是加入绝对引入这个新的特性。举个例子：如果你的工程下有这样的文件目录结构： project main.py numpy.py 如果在main.py的开头中这样引用： import numpy as np 则会优先寻找并导入当前目录下的numpy.py文件，也就是自己编写的numpy.py文件。但是如果是想导入标准numpy库，则需要使用from __future__ i

2020-06-28 07:55:42 152

原创 pickle.load()读取文件错误

今天在读取.pkl文件时出现报错，UnicodeDecodeError: 'ascii' codec can't decode byte 0x8e in position 0: ordinal not in range(128)，在网上寻找各种解决办法还是没用解决，最后终于解决这个错误，先附上错误的代码 import pickle with open("data\\squeeze_net\\model.pkl",'rb') as f: content = pickle.load(f) prin

2020-06-26 09:52:52 11244 5

原创分别使用tensorflow2.0版本与tensorflow1.13版本构建Squeezenet网络

SqueezeNet的网络结构就不在这里详细介绍，这里给出用tensorflow1.x版本和tensorflow2.x版本的代码实现。首先给出tensorflow1.x版本的代码实现 # coding=utf-8 import tensorflow as tf import numpy as np import cv2 import pickle POOLING_LAYERS = [1, 3, 5] MODEL_PATH = 'data/squeeze_net/model.pkl' class

2020-06-26 09:38:48 1049

原创 python中isinstance()函数详解

isinstance() 函数来判断一个对象是否是一个已知的类型,比如： isinstance(2,int) 因为2是int整型，函数将会返回True. instance()函数的语法形式为： isinstance(object, classinfo) 两个参数表示的意思为： object – 实例对象，就相当于刚才例子中的2. classinfo – 可以是直接或间接类名、基本类型或者由它们组成的元组。返回值：如果对象的类型与参数二的类型（classinfo）相同则返回 True，否则返回 Fals

2020-05-08 23:17:16 25669

空空如也

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原创训练模型中常见错误解决方案

原创 Word Embedding