随笔分类 - DL / tensorflow
一些教程来在腾讯开发者实验室。一些来自我自己在学习过程的中感悟。由于头皮发麻，就没有具体区分
摘要：摘自 b站tf2视频教程 归一化有效: 经过归一化的数据,其损失函数的等高线组成一个更规则的图形,在执行梯度下降的过程中,能够更直接,更快的收敛至自小值附近.
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摘要：摘自b站tf2视频教程 我们经常使用到的三个回调函数为: TensorBoard ModelCheckpoint EarlyStopping 可以这样使用: logdir = "./callback" if not os.path.exists(logdir): os.mkdir(logdir) o
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摘要：学习使用tf2 视频教程传送门 知识点： loss="sparse_categorical_crossentropy" 这个 sparse是对y进行one-hot操作，如果y已经做过one-hot，则使用 categorical_crossentropy. #!/usr/bin/env python
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摘要：https://blog.csdn.net/m0_38024332/article/details/81779544 将图片剪切下来，池化为固定大小。可以快速的对proposal进行池化
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摘要：https://www.jianshu.com/p/30b40b504bae
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摘要：https://blog.csdn.net/Cyiano/article/details/76087747
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摘要：https://www.w3cschool.cn/doc_tensorflow_python/
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摘要：1 入门 2 多个输入和输出 3 共享层 函数式模型有一个很好用的应用实例是：编写拥有多个输入和输出的模型。函数式模型使得在复杂网络中操作巨大的数据流变的简单。 我们实现下面这样的模型 这里有 两个知识点 1、embedding层的使用。这里有个背景知识：我们输入的是100整数，每个整数都是0-10
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摘要：1 入门 2 多个输入和输出 3 共享层 最近在学习keras，它有一些实现好的特征提取的模型：resNet、vgg。而且是带权重的。用来做特诊提取比较方便 首先要知道keras有两种定义模型的方式： 1、 序列模型 The Sequential model 2、 函数式模型 the Keras f
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摘要：在callback函数中添加tensorboard，启用tensorboard。 在fit数据的时候，把该回调添加进去
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摘要：在使用keras搭建神经网络时，有时需要查看一下预测值和真是值的具体数值，然后可以进行一些其他的操作。这几天查阅了很多资料。好像没办法直接access到训练时的数据。所以我们可以通过回调函数，传入新的数据，然后查看预测值和真是值。参考这篇解决： https://stackoverflow.com/q
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摘要：来自 keras的文档：https://keras.io/callbacks/#callback ModelCheckpoint Save the model after every epoch. filepath can contain named formatting options, whic
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摘要：keras文档: http://keras.io/objectives/ mean_squared_error / mse 均方误差，常用的目标函数，公式为((y_pred-y_true)**2).mean() mean_absolute_error / mae 绝对值均差，公式为(|y_pred-
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摘要：肯定有人要说什么多层感知机，不就是几个隐藏层连接在一起的吗。话是这么说，但是我觉得我们首先要自己承认自己高级，不然怎么去说服（hu nong）别人呢 from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense import n
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摘要：到官网选择对应的cuda版本。cuda跟显卡的驱动是有个依赖关系的。参见这篇博客 然后按照提示，运行按照程序 然后安装完成后将cuda加入到系统路径
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摘要：首先到英伟达的官网下载最新的驱动 然后，首先要卸载Ubuntu上已有的显卡驱动 然后仅用Ubuntu自带的显卡驱动nouveau，不过我的16.04没有这个，所以先查看一下自己的电脑是否有这个服务在运行 如果有这个服务，禁用一下 打开配置文件： 在最后添加： 然后更新一下配置： 之后重启系统，在确认
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摘要：参见这篇博客 tensorflow里面用于改变图像大小的函数是tf.image.resize_images(image， （w， h）， method)：image表示需要改变此存的图像，第二个参数改变之后图像的大小，method用于表示改变图像过程用的差值方法。0：双线性差值。1：最近邻居法。2：
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摘要：在anaconda的kernel下，安装nb_conda_kernels 参考这篇博客
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摘要：TensorFlow安装时需要cuda+对应的显卡驱动。这里给出英伟达官方的cuda和驱动的对应： 地址在这里 然后在这里可下载最新的显卡驱动（英伟达公版的驱动，程序员友好型） 最后说一下我的TensorFlow的环境：1.13+cuda10.0+anaconda3.6+py3.6+vs2017 安
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