若雨的空间

TensorFlow Hub简介TensorFlow Hub是一个用于促进机器学习模型中可复用部分再次进行探索与发布的库，主要将预训练过的TensorFlow模型片段再次利用到新的任务上。（可以理解为做迁移学习）要使用TensorFlow Hub需要你本地安装的TensorFlow的版本在1.7以上（TensorFlow的安装配置过程本文不做介绍，若有需要，可以参考此文）通过以下命...

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。本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/donkey_1993/article/details/81460386论文下载地址：https://arxiv.org/abs/1512.02325论文代码：https://github.com/weiliu89/caffe/t...

2019-02-28 20:04:32AI科技大本营阅读数 2160TensorFlow 2.0 将包含许多 API 变更，例如，对参数进行重新排序、重新命名符号和更改参数的默认值。手动执行所有这些变更不仅枯燥乏味，而且容易出错。为简化变更过程并让您尽可能顺畅地过渡到 TensorFlow 2.0，TensorFlow 工程团队创建了实用程序tf_upgrade_v2，可帮助您将旧...

2018-06-19 19:12:24Microstrong0305阅读数 67605文章标签：机器学习深度学习神经网络Dropout神经网络优化更多分类专栏：深度学习深度学习版权声明：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。本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/program_developer...

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。本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/sinat_29957455/article/details/85558870前言卷积和反卷积在CNN中经常被用到，想要彻底搞懂并不是那么容易。本文主要分三个部分来讲解卷积和反卷积，分别包括概念、工作过程、代码示例，其中代码实践部...

tensorflow里面许多针对数组操作的函数,官方文档又看了没啥卵用,网上帖子直接copy官方文档而不解释,只能自己写个程序测试理解,以3个维度的tensor进行理解tf.transpose()作为数组的转置函数,原型如下:def transpose(a, perm=None, name="transpose"): """Transposes `a`. Permutes the d...

tensorflow中有很多在维度上的操作，本例以常用的tf.reduce_sum进行说明。官方给的api  1 2 3 4 5 6 7 reduce_sum(  input_tensor,  axis=None,  keep_dims=False,  name=None, ...

tf.placeholder(dtype, shape=None, name=None)此函数可以理解为形参，用于定义过程，在执行的时候再赋具体的值参数：dtype：数据类型。常用的是tf.float32,tf.float64等数值类型shape：数据形状。默认是None，就是一维值，也可以是多维，比如[2,3], [None, 3]表示列是3，行不定name：名称。x = tf...

tf.expand_dims和tf.squeeze函数 个人分类： 机器学习tf.expand_dims()Functiontf.expand_dims(input, axis=None, name=None, dim=None)Inserts a dimension of 1 into a tensor’s shape. 在第axis位置增加一个维度Given a ...

tensorflow中的tf.shape和get_shape()都可以用来获取尺寸，那两者的区别是什么呢？先看下面一段代码：<span style="color:#6633ff">import tensorflow as tf a = tf.constant([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]]) with tf.Session() as sess: ...

TF-卷积函数 tf.nn.conv2d 介绍转自 http://www.cnblogs.com/welhzh/p/6607581.html下面是这位博主自己的翻译加上测试心得  tf.nn.conv2d是TensorFlow里面实现卷积的函数，参考文档对它的介绍并不是很详细，实际上这是搭建卷积神经网络比较核心的一个方法，非常重要tf.nn.conv2d(input, fi...

基于TensorFlow理解三大降维技术：PCA、t-SNE 和自编码器机器之心 2017-07-16选自medium机器之心编译参与：Panda Pythonista 数据科学家 Elior Cohen 近日在 Medium 上发文解读了最常见的三大降维技术：PCA、t-SNE 和自编码器。为了帮助理解，他还为其中每种相关算法编写了代码（也发布在了 GitHub 上）。...