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将TensorFlow模型变为pb——官方本身提供API，直接调用即可
bonelee 2018-02-12 16:11 阅读:30926 评论:1 推荐:0 编辑
tflearn mnist 使用MLP 全连接网络一般都会加dropout哇
bonelee 2018-02-02 11:40 阅读:532 评论:0 推荐:0 编辑
local_response_normalization 和 batch_normalization
bonelee 2018-01-31 15:48 阅读:1165 评论:0 推荐:0 编辑
我在Suse 11 Sp3上使用anaconda安装TensorFlow的过程记录
bonelee 2018-01-31 10:47 阅读:1468 评论:1 推荐:0 编辑
tflearn中num_epoch含义就是针对所有样本的一次迭代
bonelee 2018-01-30 10:09 阅读:3967 评论:0 推荐:0 编辑
针对深度学习（神经网络）的AI框架调研
bonelee 2018-01-25 20:06 阅读:841 评论:0 推荐:0 编辑
TensorRT加速 ——NVIDIA终端AI芯片加速用，可以直接利用caffe或TensorFlow生成的模型来predict（inference）
bonelee 2018-01-18 17:36 阅读:11545 评论:2 推荐:0 编辑
AI安全初探——利用深度学习检测DNS隐蔽通道
bonelee 2017-12-25 14:19 阅读:7094 评论:5 推荐:1 编辑
使用CNN做文本分类——将图像2维卷积换成1维
bonelee 2017-11-28 10:36 阅读:2095 评论:1 推荐:0 编辑
使用CNN做电影评论的负面检测——本质上感觉和ngram或者LSTM同，因为CNN里图像检测卷积一般是3x3，而文本分类的话是直接是一维的3、4、5
bonelee 2017-11-28 10:34 阅读:960 评论:1 推荐:0 编辑
CNN tflearn处理mnist图像识别代码解说——conv_2d参数解释，整个网络的训练，主要就是为了学那个卷积核啊。
bonelee 2017-11-28 10:16 阅读:6779 评论:0 推荐:0 编辑
如何比较Keras, TensorLayer, TFLearn ？——如果只是想玩玩深度学习，想快速上手 -- Keras 如果工作中需要解决内部问题，想快速见效果 -- TFLearn 或者 Tensorlayer 如果正式发布的产品和业务，自己设计网络模型，需要持续开发和维护 -- Tensorlayer
bonelee 2017-11-27 13:02 阅读:1113 评论:2 推荐:0 编辑
TensorFlow高层次机器学习API (tf.contrib.learn)
bonelee 2017-11-27 11:52 阅读:1824 评论:0 推荐:0 编辑
tensorflow LSTM
bonelee 2017-11-27 11:00 阅读:2240 评论:0 推荐:0 编辑
tensorfllow MNIST机器学习入门
bonelee 2017-11-27 10:41 阅读:921 评论:0 推荐:0 编辑
tensorflow入门教程和底层机制简单解说——本质就是图计算，自动寻找依赖，想想spark机制就明白了
bonelee 2017-11-27 09:34 阅读:4065 评论:0 推荐:0 编辑
tf.placeholder类似函数中的形参
bonelee 2017-11-27 09:20 阅读:5811 评论:0 推荐:0 编辑
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