随笔分类 -  s:tensorflow

摘要:原文链接:https://d2l.ai/chapter_optimization/lr-scheduler.html 在神经网络中,通常我们主要关注优化算法如何更新权重,而缺少关注更新的幅度,即学习率。适当的调整学习率和优化算法一样重要。可以从这些角度去考虑: 【学习率大小】最直观的就是学习率的粒度 阅读全文
posted @ 2020-10-22 18:50 ZH奶酪 阅读(1371) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:文章链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/128066632 (本文大部分内容都摘抄自这篇文章,主要用作个人笔记。) 论文标题:Dice Loss for Data-imbalanced NLP Tasks 论文作者:Xiaofei Sun, Xiaoya Li, Yuxi 阅读全文
posted @ 2020-08-24 15:46 ZH奶酪 阅读(1662) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:参考链接:https://juejin.im/post/6844903693184172040 查看模型的Signature签名 Tensorflow提供了一个工具 如果你下载了Tensorflow的源码,可以找到这样一个文件,./tensorflow/python/tools/saved_mode 阅读全文
posted @ 2020-08-18 15:56 ZH奶酪 阅读(2257) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:论文链接:Focal loss for dense object detection 总体上讲,Focal Loss是一个缓解分类问题中类别不平衡、难易样本不均衡的损失函数。首先看一下论文中的这张图: 解释: 横轴是ground truth类别对应的概率(经过sigmoid/softmax处理过的l 阅读全文
posted @ 2020-08-17 18:27 ZH奶酪 阅读(17173) 评论(4) 推荐(2) 编辑
摘要:原文链接:https://www.w3cschool.cn/tensorflow_python/tensorflow_python-85v22c69.html import tensorflow as tf tf.enable_eager_execution() # tf.string_to_num 阅读全文
posted @ 2020-08-08 22:44 ZH奶酪 阅读(341) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:@deprecation.deprecated(None, "Please use `keras.layers.RNN(cell, unroll=True)`, " "which is equivalent to this API") @tf_export(v1=["nn.static_rnn"]) 阅读全文
posted @ 2020-07-31 20:30 ZH奶酪 阅读(623) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:@tf_export(v1=['layers.MaxPooling1D']) class MaxPooling1D(keras_layers.MaxPooling1D, base.Layer): """Max Pooling layer for 1D inputs. 用于1维输入的MaxPoolin 阅读全文
posted @ 2020-07-31 17:45 ZH奶酪 阅读(832) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:https://www.w3cschool.cn/tensorflow_python/tensorflow_python-1yed2mih.html @tf_export(v1=["squeeze"]) @dispatch.add_dispatch_support @deprecation.depr 阅读全文
posted @ 2020-07-31 17:10 ZH奶酪 阅读(230) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:@tf_export(v1=['layers.Conv1D']) class Conv1D(keras_layers.Conv1D, base.Layer): """1D convolution layer (e.g. temporal convolution). This layer create 阅读全文
posted @ 2020-07-31 11:56 ZH奶酪 阅读(1138) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:@keras_export('keras.layers.TimeDistributed') class TimeDistributed(Wrapper): """This wrapper allows to apply a layer to every temporal slice of an in 阅读全文
posted @ 2020-07-31 11:22 ZH奶酪 阅读(1852) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:""" Multilayer Perceptron. A Multilayer Perceptron (Neural Network) implementation example using TensorFlow library. This example is using the MNIST d 阅读全文
posted @ 2020-07-30 13:12 ZH奶酪 阅读(695) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/RO3FrPxhK2GEoDCGE9DXrw 在各种内部模型上观察到速度提升1.13~3.04倍。 通常情况下,当您运行 TensorFlow 图表时,所有运算都由 TensorFlow 图表执行器单独执行。每个运算都会安装由图表执行器 阅读全文
posted @ 2020-07-27 15:55 ZH奶酪 阅读(324) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:原文链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/50661038 阅读全文
posted @ 2020-07-27 15:18 ZH奶酪 阅读(193) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:原文链接:https://developers.googleblog.com/2017/03/xla-tensorflow-compiled.html 发布时间:2017-03 XLA helps TensorFlow retain its flexibility while eliminating 阅读全文
posted @ 2020-07-27 15:12 ZH奶酪 阅读(462) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:``` import tensorflow as tf saved_model_dir = "./saved_model" with tf.Session(graph=tf.Graph()) as sess: tf.saved_model.loader.load(sess, ["serve"], saved_model_dir) graph = tf.get_default_graph() [pr 阅读全文
posted @ 2020-04-02 15:51 ZH奶酪 阅读(3064) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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