深度学习原理与框架-神经网络-cifar10分类(代码) 1.np.concatenate(进行数据串接) 2.np.hstack(将数据横着排列) 3.hasattr(判断.py文件的函数是否存在) 4.reshape(维度重构) 5.tanspose(维度位置变化) 6.pickle.load(f文件读入) 7.np.argmax(获得最大值索引) 8.np.maximum(阈值比较)
横1.np.concatenate(list,axis=0)将数据进行串接,这里主要是可以将列表进行x轴获得y轴的串接参数说明:list表示需要串接的列表,axis=0,表示从上到下进行串接2.np.hstack(list) 将列表进行横向排列参数说明:list.append([1,2]),list...
深度学习框架PyTorch一书的学习-第五章-常用工具模块
https://github.com/*tc/pytorch-book/blob/v1.0/chapter5-常用工具/chapter5.ipynb希望大家直接到上面的网址去查看代码,下面是本人的笔记在训练神经网络过程中,需要用到很多工具,其中最重要的三部分是:数据、可视化和GPU加速。...
深度学习框架Caffe —— Deep learning in Practice
因工作交接需要,要将caffe使用方法及整体结构描述清楚。鉴于也有同学问过我相关内容,决定在本文中写个简单的tutorial,方便大家参考。 本文简单的讲几个事情:Caffe能做什么?为什么选择caffe?环境整体结构Protocolbuffer训练基本流程Python中训练DebugCaffe能做...
微软的深度学习框架cntk ,我目前见过 安装方式最简单的一个框架,2.0之后开始
wiki:https://github.com/Microsoft/CNTK/wiki嗨,你也是我这种手残党么?之前试着安装着mxnet和tensorflow,但是因为时间比较短所以往往来不及安装完就失去兴趣,今天看到微软的cntk可以用了,一次性安装好了,并且测试通过本人环境:Windows7X6...
深度学习框架keras平台搭建(关键字:windows、非GPU、离线安装)
当下,,人工智能越来越受到人们的关注,而这很大程度上都归功于深度学习的迅猛发展。人工智能和不同产业之间的成功跨界对传统产业产生着深刻的影响。最近,我也开始不断接触深度学习,之前也看了很多文章介绍,对深度学习的历史发展以及相关理论知识也有大致了解。但常言道:纸上得来终觉浅,绝知此事要躬行;与其临渊羡鱼...
深度学习框架-caffe安装-Mac OSX 10.12
p.p1{margin:0.0px0.0px0.0px0.0px;font:12.0px".PingFangSC";color:#454545}p.p2{margin:0.0px0.0px0.0px0.0px;font:12.0px"HelveticaNeue";color:#454545}p.p3...
基于Theano的深度学习(Deep Learning)框架Keras学习随笔-04-目标函数
原地址:http://blog.csdn.net/niuwei22007/article/details/49132133可以查看更多文章Objective(目标函数),就是常说的代价函数或者损失函数。是训练一个模型另外一个必备的参数。比较常用的就是均方误差和逻辑回归。上一个是优化器。 ...
深度学习框架Keras安装
环境:Windows1064位版本!版本!版本!不要下载最新版本的!一点要按照这个来!安装顺序也最好不要错!首先安装DirectXSDK工具包,这是链接:https://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=6812一路点击nex即可,想要...
不到1000行代码GitHub千星,天才黑客开源深度学习框架
最近,天才黑客 George Hotz 开源了一个小型深度学习框架 tinygrad,兼具 PyTorch 和 micrograd 的功能。tinygrad 的代码数量不到 1000 行,目前该项目获得了 GitHub 1400 星。
转:TensorFlow和Caffe、MXNet、Keras等其他深度学习框架的对比
http://geek.csdn.net/news/detail/138968Google近日发布了TensorFlow1.0候选版,这第一个稳定版将是深度学习框架发展中的里程碑的一步。自TensorFlow于2015年底正式开源,距今已有一年多,这期间TensorFlow不断给人以惊喜。在这一年多...
深度学习框架Keras使用心得
最近几个月为了写小论文,题目是关于用深度学习做人脸检索的,所以需要选择一款合适的深度学习框架,caffe我学完以后感觉使用不是很方便,之后有人向我推荐了Keras,其简单的风格吸引了我,之后的四个月我都一直在使用Keras框架,由于我用的时候,tensorflow的相关教程还不是很多,所以后端我使用...
[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (14) --- 弹性训练发现节点 & State
[源码解析]深度学习分布式训练框架horovod(14)---弹性训练发现节点&State目录[源码解析]深度学习分布式训练框架horovod(14)---弹性训练发现节点&State0x00摘要0x01设计点0x02发现机制2.1发现脚本2.2HostManager2.2.1ord...
5 TensorFlow实战Google深度学习框架一书中的错误两处(交叉熵定义有误)
第一处:书中62页定义的交叉熵函数定义有误,虽然这个所谓交叉熵的数值能够减少,但是是不能提升预测性能的,因为定义就错了。我已经将预测过程可视化,直接将交叉熵改为我的,或者用原书的,就可以看到预测结果的变化。第二处:150页,lenet第三层卷积层的连接数目是(10*10*16*(5*5*6+1))=...
深度学习调用TensorFlow、PyTorch等框架
深度学习调用TensorFlow、PyTorch等框架一.开发目标目标提供统一接口的库,它可以从C++和Python中的多个框架中运行深度学习模型。欧米诺使研究人员能够在自己选择的框架内轻松建立模型,同时也简化了这些模型的产品离子化。支持TensorFlow、PyTorch、TorchScript和...
深度学习开源框架基础算法之傅立叶变换的概要介绍
今天小编就为大家分享一篇关于深度学习开源框架基础算法之傅立叶变换的概要介绍,小编觉得内容挺不错的,现在分享给大家,具有很好的参考价值,需要的朋友一起跟随小编来看看吧
深度学习原理与框架-图像补全(原理与代码) 1.tf.nn.moments(求平均值和标准差) 2.tf.control_dependencies(先执行内部操作) 3.tf.cond(判别执行前或后函数) 4.tf.nn.atrous_conv2d 5.tf.nn.conv2d_transpose(反卷积) 7.tf.train.get_checkpoint_state(判断sess是否存在
1.tf.nn.moments(x,axes=[0,1,2]) #对前三个维度求平均值和标准差,结果为最后一个维度,即对每个feature_map求平均值和标准差参数说明:x为输入的feature_map,axes=[0,1,2]对三个维度求平均,即每一个feature_map都获得一个平均值和标准...