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04 2020 档案
tensorflow中四种不同交叉熵函数tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits()
摘要:Tensorflow中的交叉熵函数tensorflow中自带四种交叉熵函数,可以轻松的实现交叉熵的计算。 tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits() tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits() tf.nn. 阅读全文
posted @ 2020-04-05 14:20 大雄fcl 阅读(1533) 评论(0) 推荐(0) 编辑
tf.layers.batch_normalization 介绍
摘要:Batch Normalization在TensorFlow中有三个接口调用 (不包括slim、Keras模块中的),分别是: tf.layers.batch_normalization tf.nn.batch_normalization tf.contrib.layers.batch_norm 通 阅读全文
posted @ 2020-04-05 13:16 大雄fcl 阅读(13881) 评论(0) 推荐(1) 编辑
Tensorflow 池化层(pooling)和全连接层(dense)
摘要:一、池化层(pooling) 池化层定义在 tensorflow/python/layers/pooling.py. 有最大值池化和均值池化。 1. 最大池化层 tf.layers.max_pooling2d max_pooling2d( inputs, pool_size, strides, pa 阅读全文
posted @ 2020-04-05 10:24 大雄fcl 阅读(1952) 评论(0) 推荐(0) 编辑
tf.nn.conv2d 与tf.layers.conv2d的区别
摘要:下面是二维卷积函数的样例和解释,一维或更高维的卷积函数与之类似 1、tf.nn.conv2d tf.nn.conv2d(input, # 张量输入 filter, # 卷积核参数 strides, # 步长参数 padding, # 卷积方式 use_cudnn_on_gpu=None, # 是否是 阅读全文
posted @ 2020-04-05 09:34 大雄fcl 阅读(5540) 评论(0) 推荐(0) 编辑
各种数据集连接
摘要:https://blog.csdn.net/yangming2466/article/details/83514692 阅读全文
posted @ 2020-04-01 11:27 大雄fcl 编辑
python pip 加速
摘要:pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --trusted-host pypi.tuna.tsinghua.edu.cn opencv-python==3.4 阅读全文
posted @ 2020-04-01 10:15 大雄fcl 阅读(243) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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