凯鲁嘎吉
用书写铭记日常,最迷人的不在远方
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摘要: 循环神经网络RNN 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 在前馈神经网络中,信息的传递是单向的,这种限制虽然使得网络变得更容易学习,但在一定程度上也减弱了神经网络模型的能力,在生物神经网络中,神经元之间的连接关系要复杂得多,前馈神经网络可以看 阅读全文
posted @ 2021-09-09 16:06 凯鲁嘎吉 阅读(237) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: PyTorch自动求导¶ 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 所用版本:python 3.6.5,torch 1.6.0,torchvision 0.7.0 假设我们想对函数$y=2\mathbf{x}^{\top}\mathbf{x}$关 阅读全文
posted @ 2021-09-02 15:15 凯鲁嘎吉 阅读(309) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: PyTorch线性代数¶ 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 所用版本:python 3.6.5,torch 1.6.0,torchvision 0.7.0 1. 标量运算¶ In [1]: import torch In [2]: x = 阅读全文
posted @ 2021-09-02 13:03 凯鲁嘎吉 阅读(208) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: TensorFlow线性代数¶ 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1. 标量运算¶ In [1]: import tensorflow as tf In [2]: x = tf.constant([3.0]) In [3]: y = tf 阅读全文
posted @ 2021-09-01 15:37 凯鲁嘎吉 阅读(151) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: TensorFlow加载MNIST数据集¶ 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 所用版本:python3.5.2,tensorflow1.8.0,tensorboard1.8.0 首先,在与Python代码相同路径下新建一个文件夹“MNIS 阅读全文
posted @ 2021-08-31 16:23 凯鲁嘎吉 阅读(1266) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: TensorFlow完整程序详解——构建并运行数据流图¶ 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 所用版本:python3.5.2,tensorflow1.8.0,tensorboard1.8.0 In [1]: # 通过综合运用之前提过的所有 阅读全文
posted @ 2021-08-30 11:20 凯鲁嘎吉 阅读(468) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: TensorFlow通过名称作用域组织数据流图¶ 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 所用版本:python3.5.2,tensorflow1.8.0,tensorboard1.8.0 In [1]: # 名称作用域的基本用法是将Op添加到 阅读全文
posted @ 2021-08-28 18:05 凯鲁嘎吉 阅读(84) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: TensorFlow中Variable对象的用法¶ 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 所用版本:python3.5.2,tensorflow1.8.0,tensorboard1.8.0 In [1]: # 修改variable对象的值,使 阅读全文
posted @ 2021-08-28 16:40 凯鲁嘎吉 阅读(122) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: TensorFlow中Session的用法¶ 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 所用版本:python3.5.2,tensorflow1.8.0,tensorboard1.8.0 In [1]: # 简单实现 In [2]: import 阅读全文
posted @ 2021-08-27 17:13 凯鲁嘎吉 阅读(259) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 构建TensorFlow数据流图¶ 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ TensorFlow工作模式: (1) 定义数据流图; (2) 运行数据流图。 In [1]: import tensorflow as tf In [2]: a = 阅读全文
posted @ 2021-08-27 09:30 凯鲁嘎吉 阅读(253) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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