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摘要: 文章来自微信公众号:【机器学习炼丹术】。作者WX:cyx645016617. 参考目录: 下篇的内容中,主要讲解这些内容: 四个的池化层; 两个Normalization层; 1 池化层 和卷积层相对应,每一种池化层都有1D,2D,3D三种类型,这里主要介绍2D处理图像的一个操作。1D和3D可以合理 阅读全文
posted @ 2020-10-15 13:18 忽逢桃林 阅读(1194) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 【新闻】:机器学习炼丹术的粉丝的人工智能交流群已经建立,目前有目标检测、医学图像、时间序列等多个目标为技术学习的分群和水群唠嗑答疑解惑的总群,欢迎大家加炼丹兄为好友,加入炼丹协会。微信:cyx645016617. 参考目录: 我们对Keras应该已经有了一个直观、宏观的认识了。现在,我们来系统的学习 阅读全文
posted @ 2020-10-10 14:19 忽逢桃林 阅读(1139) 评论(1) 推荐(2) 编辑
摘要: 【新闻】:机器学习炼丹术的粉丝的人工智能交流群已经建立,目前有目标检测、医学图像、时间序列等多个目标为技术学习的分群和水群唠嗑的总群,欢迎大家加炼丹兄为好友,加入炼丹协会。微信:cyx645016617. 参考目录: 之前讲解了如何构建数据集,如何创建TFREC文件,如何构建模型,如何存储模型。这一 阅读全文
posted @ 2020-10-08 12:46 忽逢桃林 阅读(417) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 【新闻】:机器学习炼丹术的粉丝的人工智能交流群已经建立,目前有目标检测、医学图像、时间序列等多个目标为技术学习的分群和水群唠嗑的总群,欢迎大家加炼丹兄为好友,加入炼丹协会。微信:cyx645016617. 参考目录: 本文主要讲述TF2.0的模型文件的存储和载入的多种方法。主要分成两类型:模型结构和 阅读全文
posted @ 2020-10-07 11:15 忽逢桃林 阅读(384) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 【机器学习炼丹术】的炼丹总群已经快满了,要加入的快联系炼丹兄WX:cyx645016617 参考目录: 之前讲过了如何用tensorflow构建数据集,然后这一节课讲解如何用Tensorflow2.0来创建模型。 TF2.0中创建模型的API基本上都放到了它的Keras中了,Keras可以理解为TF 阅读全文
posted @ 2020-10-04 14:14 忽逢桃林 阅读(549) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 【新闻】:机器学习炼丹术的粉丝的人工智能交流群已经建立,目前有目标检测、医学图像、时间序列等多个目标为技术学习的分群和水群唠嗑的总群,欢迎大家加炼丹兄为好友,加入炼丹协会。微信:cyx645016617. 参考目录: 本文的代码已经上传公众号后台,回复【PyTorch】获取。 第一次接触到TFrec 阅读全文
posted @ 2020-10-03 11:19 忽逢桃林 阅读(1006) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 话不多说,欢迎加入健身交流群,交友、互相激励、打卡、学习姿势,快加入吧~微信cyx645016617 之前的背阔和腹肌的锻炼,我自己做了三次,感觉小有成效,感觉当我粉丝破万之前,我一定可以练成一个肌肉佬。 废话不多,今天是胸肌的好日子。下面八个动作,包括了胸大肌的整体大小的锻炼、胸部的上沿、外沿、下 阅读全文
posted @ 2020-10-02 21:24 忽逢桃林 阅读(482) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 【新闻】:机器学习炼丹术的粉丝的人工智能交流群已经建立,目前有目标检测、医学图像、NLP等多个学术交流分群和水群唠嗑的总群,欢迎大家加炼丹兄为好友,加入炼丹协会。微信:cyx645016617. 参考目录: 本文的代码已经上传公众号后台,回复【PyTorch】获取。 1 PIL读取图片 想要把一个图 阅读全文
posted @ 2020-09-30 15:52 忽逢桃林 阅读(645) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 【新闻】:机器学习炼丹术的粉丝的人工智能交流群已经建立,目前有目标检测、医学图像、时间序列等多个目标为技术学习的分群和水群唠嗑的总群,欢迎大家加炼丹兄为好友,加入炼丹协会。微信:cyx645016617. 参考目录: 0 为什么学TF 之前的15节课的pytorch的学习,应该是让不少朋友对PyTo 阅读全文
posted @ 2020-09-29 13:40 忽逢桃林 阅读(576) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 参考目录: 文章来自微信公众号【机器学习炼丹术】。我是炼丹兄,如果有疑问或者想要和炼丹兄交流的可以加微信:cyx645016617. efficientNet的论文原文链接: https://arxiv.org/pdf/1905.11946.pdf 模型扩展Model scaling一直以来都是提高 阅读全文
posted @ 2020-09-25 10:30 忽逢桃林 阅读(3575) 评论(1) 推荐(0) 编辑
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