12 2017 档案
摘要：TensorFlow L2正则化 L2正则化在机器学习和深度学习非常常用，在TensorFlow中使用L2正则化非常方便，仅需将下面的运算结果加到损失函数后面即可
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摘要：TensorFlow batch normalize的使用 batch normalize 经常与CNN搭配使用，据一些研究表面，在RNN层数不是很深的时候使用batch normalize是会用损害作用的。下面介绍下TensorFlow bath normalize的用法 直接把想normaliz
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摘要：听说你的模型损失是NaN 有时候，模型跑着跑着，损失就莫名变NaN了。不过，经验告诉我们，大部分NaN主要是因为除数是0或者传给log的数值不大于0。下面说说是log出NaN的几种常见解决方法。 毕竟， 计算机的是无法表示所有实数的，尽管有些函数得出的结果只能无限近似0，但是由于计算机精度问题，最后
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摘要：编译TensorFlow CPU指令集优化版 如题，CPU指令集优化版，说的是针对某种特定的CPU型号进行过优化的版本。通常官方给的版本是没有针对特定CPU进行过优化的，有网友称，优化过的版本相比优化前的版本性能提升大概30%。 下面简单介绍下在Ubuntu上进行Tensor Flow编译 必要的环
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