随笔分类 - tensorflow
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摘要：#! /usr/bin/env python# coding=utf-8# # Copyright (C) 2019 * Ltd. All rights reserved.## Editor : VIM# File name : backbone.py# Author : YunYang1994#
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摘要：#第一种yolo3中程序def convolutional(input_data, filters_shape, trainable, name, downsample=False, activate=True, bn=True): #卷积层名称 with tf.variable_scope(nam
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摘要：参考博客： https://www.cnblogs.com/wendj/archive/2018/09/21/9685012.html 第三步：鼠标放到函数名，按住ctrl即可查看
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摘要：卷积操作 tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, name=None) 除去name参数用以指定该操作的name，与方法有关的一共五个参数： input： 指需要做卷积的输入图像，它要求是一个Tenso
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摘要：1.softmax初探在机器学习尤其是深度学习中，softmax是个非常常用而且比较重要的函数，尤其在多分类的场景中使用广泛。他把一些输入映射为0-1之间的实数，并且归一化保证和为1，因此多分类的概率之和也刚好为1。 首先我们简单来看看softmax是什么意思。顾名思义，softmax由两个单词组成
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摘要：TensorFlow的Session对象是支持多线程的，可以在同一个会话（Session）中创建多个线程，并行执行。在Session中的所有线程都必须能被同步终止，异常必须能被正确捕获并报告，会话终止的时候， 队列必须能被正确地关闭。 TensorFlow提供了两个类来实现对Session中多线程的
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摘要：Tensorflow之调试(Debug)及打印变量 参考资料:https://wookayin.github.io/tensorflow-talk-debugging 几种常用方法: 1.通过Session.run()获取变量的值 2.利用Tensorboard查看一些可视化统计 3.使用tf.Pr
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摘要：代码:ssd yolo:https://github.com/xiaohu2015/DeepLearning_tutorials
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