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摘要: tf.nn.max_pool(value, ksize, strides, padding, name=None) 参数是四个,和卷积很类似: Example: 阅读全文
posted @ 2018-08-01 15:59 瘋耔 阅读(231) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 这个函数的作用是计算激活函数 relu,即 max(features, 0)。即将矩阵中每行的非最大值置0。 阅读全文
posted @ 2018-08-01 14:14 瘋耔 阅读(283) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 之前在tensorflow上和caffe上都折腾过CNN用来做视频处理,在学习tensorflow例子的时候代码里面给的优化方案默认很多情况下都是直接用的AdamOptimizer优化算法,如下: optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=lr 阅读全文
posted @ 2018-08-01 11:33 瘋耔 阅读(845) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 一、 Dropout原理简述: tf.nn.dropout是TensorFlow里面为了防止或减轻过拟合而使用的函数,它一般用在全连接层。 Dropout就是在不同的训练过程中随机扔掉一部分神经元。也就是让某个神经元的激活值以一定的概率p,让其停止工作,这次训练过程中不更新权值,也不参加神经网络的计 阅读全文
posted @ 2018-08-01 11:21 瘋耔 阅读(480) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 线性回归(Linear Regression) 给定一些数据,{(x1,y1),(x2,y2)…(xn,yn) },x的值来预测y的值,通常地,y的值是连续的就是回归问题,y的值是离散的就叫分类问题。 高尔顿的发现,身高的例子就是回归的典型模型。 线性回归可以对样本是线性的,也可以对样本是非线性的, 阅读全文
posted @ 2018-07-25 16:03 瘋耔 阅读(483) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 一、独立看门狗 STM32 的独立看门狗由内部专门的 40Khz 低速时钟驱动,即使主时钟发生故障,它也仍然有效。 看门狗的原理:单片机系统在外界的干扰下会出现程序跑飞的现象导致出现死循环,看门狗电路就是为了避免这种情况的发生。看门狗的作用就是在一定时间内(通过定时计数器实现)没有接收喂狗信号(表示 阅读全文
posted @ 2018-07-23 18:55 瘋耔 阅读(1654) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1、tensorflow的基本运作 为了快速的熟悉TensorFlow编程,下面从一段简单的代码开始: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 其中tf.mul(a, b)函数便是tf的一个基本的算数运算,接下来介绍跟多的相关函数。 2、tf函数 1 2 3 TensorFlow的算术 阅读全文
posted @ 2018-07-19 10:31 瘋耔 阅读(268) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 单片机中printf函数的重映射 一、源自于:大侠有话说 1.如果你在学习单片机之前学过C语言,那么一定知道printf这个函数.它最最好用的功能 除了打印你想要的字符到屏幕上外,还能把数字进行格式化.例如十进制的33,用十进制 方式输出就是33,用十六进制的形式就输出成21,如果用字符形式输出,那 阅读全文
posted @ 2018-07-16 14:10 瘋耔 阅读(628) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 原址 机器学习可以解决很多问题,其中最为重要的两个是 回归与分类。 这两个问题怎么解决, 它们之间又有什么区别呢? 以下举几个简单的例子,以给大家一个概念 1. 线性回归 回归分析常用于分析两个变量X和Y 之间的关系。 比如 X=房子大小 和 Y=房价 之间的关系, X=(公园人流量,公园门票票价) 阅读全文
posted @ 2018-07-09 22:46 瘋耔 阅读(1461) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 刚用家里的电脑看Python代码,发现py的文件在SI不显示,才意识到还没有安装Python.CLF插件。正好把这个方法在这分享一下,毕竟so easy~ 下载点这里–>Python.CLF https://www.sourceinsight.com/download/custom-language 阅读全文
posted @ 2018-07-08 17:55 瘋耔 阅读(434) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 首先,明确一点,tf.argmax可以认为就是np.argmax。tensorflow使用numpy实现的这个API。 简单的说,tf.argmax就是返回最大的那个数值所在的下标。 这个很好理解,只是tf.argmax()的参数让人有些迷惑,比如,tf.argmax(array, 1)和tf.ar 阅读全文
posted @ 2018-07-04 16:53 瘋耔 阅读(320) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: tf.equal(A, B)是对比这两个矩阵或者向量的相等的元素,如果是相等的那就返回True,反正返回False,返回的值的矩阵维度和A是一样的 输出: [[ True True True False False]] 阅读全文
posted @ 2018-07-03 11:21 瘋耔 阅读(358) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: name/variable_scope 的作用 欢迎转载,但请务必注明原文出处及作者信息。 @author: huangyongye @creat_date: 2017-03-08refer to: Sharing Variables name / variable_scope 详细理解请看: Te 阅读全文
posted @ 2018-07-03 10:34 瘋耔 阅读(348) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 在tensorflow的使用中,经常会使用tf.reduce_mean,tf.reduce_sum等函数,在函数中,有一个reduction_indices参数,表示函数的处理维度,直接上图,一目了然: 需要注意的一点,在很多的时候,我们看到别人的代码中并没有reduction_indices这个参 阅读全文
posted @ 2018-07-02 14:43 瘋耔 阅读(285) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: tensorflow中有很多在维度上的操作,本例以常用的tf.reduce_sum进行说明。官方给的api input_tensor:表示输入 axis:表示在那个维度进行sum操作。 keep_dims:表示是否保留原始数据的维度,False相当于执行完后原始数据就会少一个维度。 reductio 阅读全文
posted @ 2018-07-02 14:15 瘋耔 阅读(366) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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