Layers

keras中训练好的模型保存与载入

keras中的采用Sequential模式建立DNN并持久化保持、重新载入defDNN_base_v1(X_train,y_train):model=models.Sequential()model.add(layers.Dense
Jack_kun·2019-01-08 14:16

pycaffe定义net层和测试网络

net层#生成caffe网络importcaffedefcreate_net():net=caffe.NetSpec()#该对象用来存放层结构#定义数据层net.data,net.label=caffe.layers.Data
我是小蚂蚁·2019-01-07 09:44

利用长短期记忆网络(LSTM)对正弦函数进行预测

importnumpyasnpimporttensorflowastffrommatplotlib.pyplotaspltHIDDEN_SIZE=30#Lstm中隐藏节点的个数NUM_LAYERS=2#
xbfu-xjtu·2019-01-06 19:49

arcpy读取地图文档中的图层

importarcpyfromarcpyimportmappingmxdpath=r"C:\Users\h\Desktop\fp.mxd"mxd=arcpy.mapping.MapDocument(mxdpath)layers
a873054267·2019-01-05 19:45

Tensorflow Object API 提供的ssd-Mobilenet-v1和SNPE ssd-mobilenetv1关于tensorflow版本不兼容问题：

这是一篇求助帖：snpeObjectAPIconvertTf1.6trainTf>1.9Snpe:file:///home/sy/snpe-1.22.0.212/doc/html/network_layers.htmlTf
种棒影妞·2019-01-03 18:54

堆排序的C语言实现

includetypedefstructheap_array{intmax_num;inttotal_num;intlast_index;intdata[0];}heap_array;#defineHEAP_LAYERS
illina·2019-01-02 18:27

TensorRT API开发手册

TensorRT导入网络定义，通过合并tensors与layers，权值转换，选择高效中间数据类型，基于层参数与性能评估的选择，来进行网络优化。Tens
存远·2019-01-01 16:46

Keras Recurrent Layers 解析

GRUkeras.layers.recurrent.GRU(input_dim,output_dim=128,init='glorot_uniform',inner_init='orthogonal',
bebr·2018-12-30 11:06

keras dssm 算法实现

是常用的计算文本相似度的算法模型importnumpyasnpfromkerasimportbackendfromkeras.layersimportActivation,Inputfromkeras.layers.coreimportDense
光光小丸子·2018-12-28 20:09

pytorch学习（九）—基本的层layers

卷积神经网络常见的层类型名称作用Conv卷积层提取特征ReLU激活层激活Pool池化——BatchNorm批量归一化——Linear(FullConnect)全连接层——Dropout————ConvTranspose反卷积——pytorch中各种层的用法卷积Convolution参考：https://pytorch.org/docs/stable/_modules/torch/nn/module
侠之大者_7d3f·2018-12-28 17:47

深度学习入门-框架keras-3密集连接网络

目录密集连接网络keras.layers.Inputkeras.models.Model多输入和多输出模型共享网络层层「节点」的概念参考：RNN及LSTM:https://blog.csdn.net/zhaojc1995
Chise1·2018-12-28 11:50

vue使用pdfjs显示PDF可复制

基础功能集成使用Text-Layers渲染(可实现pdf内容复制)什么是PDF.JSPDF.js是
yonglei_shang·2018-12-27 18:02

LSTM和GRU原理及pytorch代码，输入输出大小说明

这大概是我见到的最新清脱俗的LSTM公式了：#RNNrnn=nn.RNN(10,20,2)#(each_input_size,hidden_state,num_layers)input=torch.randn
qq_30468133·2018-12-25 11:08

keras笔记-模型保存以及tensorboard的使用

首先还是看代码吧:fromkerasimportbackendasKfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layers.coreimportActivation
pursuit_zhangyu·2018-12-23 21:53

Tensorflow③ Keras的LSTM和TF的LSTM实现的源码剖析

经过一些分析，发现了在Keras里面常见的keras.layers.LSTM和Tensorflow的tf.contrib.rnn.LSTMCell有一些实现上面的区别。
sooner高·2018-12-19 13:18

tensorflow中的batch_norm以及tf.control_dependencies和tf.GraphKeys.UPDATE_OPS的探究

一、错误使用及结果笔者最先使用时只是了解到了在tensorflow中tf.layers.batch_normalization这个函数，就在函数中直接将其使用，该函数中有一个参数为training，在训练阶段赋
huitailangyz·2018-12-15 17:32

vue使用pdfjs显示PDF可复制的实现方法

基础功能集成使用Text-Layers渲染(可实现pdf内容复制)什么是PDF.JSPDF.js是
蜗牛1112·2018-12-14 17:10

利用Keras搭建Lenet网络

步骤一：导入相应的库fromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDense,Flatten,Dropoutfromkeras.layers.convolutionalimportConv2D
Peter清风·2018-12-13 15:15

Caffe 从零开始搭建网络并训练

Setup:在模型初始化时重置layers及其相互之间的连接;Forward:从bottom层中接收数据，进行计算后将输出送入到top层中;Backward:给定相对于top层输出的梯度
菜鸟瞎编·2018-12-11 18:48

REST six constraints: 5. layered system

layers也可以实施安全策略。总结：客户端-中间层-服务器
BenjaminCool·2018-12-11 16:36

【TensorFlow-windows】keras接口学习——线性回归与简单的分类

前言之前有写过几篇TensorFlow相关文章，但是用的比较底层的写法，比如tf.nn和tf.layers，也写了部分基本模型如自编码和对抗网络等，感觉写起来不太舒服，最近看官方文档发现它的教程基本都使用的
风翼冰舟·2018-12-11 14:54

keras.layers.add()和keras.layer.conatenate()

keras.layers.add()和keras.layer.conatenate()add对张量执行求和运算concatenate对张量进行串联运算在深度神经网络中，经常会遇到需要把张量结合在一起的情况
ppsppy·2018-12-10 10:24

记忆神经网络

（当然只是单层的实现）keras实现如下：input_base=layers.Input(shape=(self.sent_len*5,))input_question=layers.Input(shape
花咪·2018-12-04 15:48

【TensorFlow】TensorFlow函数精讲之tf.contrib.layers.flatten()

tf.contrib.layers.flatten(A)函数使得P保留第一个维度，把第一个维度包含的每一子张量展开成一个行向量，返回张量是一个二维的，返回的shape为[第一维度，子张量乘积）。
DL&CV_study·2018-12-02 22:40

为什么要使用Embedding Layers

为什么我们要开始使用embeddinglayer在介绍embedding的概念可能非常陌生。例如，除了“将正整数（索引）转换为固定大小的稠密向量”之外，Keras文档没有提供任何解释。快速谷歌搜索可能不会让你更进一步，因为这些类型的文档是第一个弹出的东西。但是，在某种意义上，Keras的文档描述了所发生的一切。那么为什么要使用embeddinglayer呢？以下是两个主要原因：one-hot编码向
简牧·2018-11-30 23:50

《深度学习之Tensorflow》学习笔记十

从几个方面对该网络模型进行优化：1.首先使用函数封装库tf.contrib.layers重写网络模型，使得代码更加简洁明了，可读性更高。
COST_97·2018-11-29 19:32

《深度学习之Tensorflow》学习笔记十

从几个方面对该网络模型进行优化：1.首先使用函数封装库tf.contrib.layers重写网络模型，使得代码更加简洁明了，可读性更高。
COST_97·2018-11-29 19:32

利用Pycharm断点调试Python程序的方法

/usr/bin/pythonimportnumpyasnpclassNetwork:def__init__(self,sizes):self.num_layers=len(sizes)self.sizes
豆-Metcalf·2018-11-29 09:13

Pytorch SSD jupyter notebook demo 报错：need more than 0 values to unpack

解决方法:将ssd.pytorch/layers/functions/detection.py第49行修改为：#ifscores.dim()==0:ifscores.size(0)
eclipSYcn·2018-11-28 14:28

Pytorch SSD jupyter notebook demo 报错：need more than 0 values to unpack

解决方法:将ssd.pytorch/layers/functions/detection.py第49行修改为：#ifscores.dim()==0:ifscores.size(0)
eclipSYcn·2018-11-28 14:28

pytorch 如何在预训练模型的 input上增减通道

如何把imagenet预训练的模型，输入层的通道数随心所欲的修改，从而来适应自己的任务#增加一个通道w=layers[0].weightlayers[0]=nn.Conv2d(4,64,kernel_size
Hi_AI·2018-11-27 15:59

带有空洞卷积的卷积神经网络的感受野计算方法

感受野计算代码如下：layers=[[7,2],[1,
Liekkas_Javey·2018-11-25 10:12

Tensorflow slim教程翻译

文章目录TF-Slim¶1.Slim模块的导入¶2.Slim模块的优点¶3.Slim模块的组成¶4.使用Slim构建模型¶4.1Slim变量（Variables）¶4.2Slim层（Layers）¶4.3S
SanKinPlus·2018-11-23 17:52

tensorflow 第一个.py

mnist.load_data()x_train,x_test=x_train/255.0,x_test/255.0model=tf.keras.models.Sequential([tf.keras.layers.Flatten
anAlgorithmDog·2018-11-22 12:27

caffe 中添加新的 layer 和相应测试的过程

几个主要的过程如下：添加include/caffe/layers/your_layer.hpp添加src/caffe/layers/your_layer.cpp添加test/test_your_layer.cpp
CY_TEC·2018-11-22 09:14

caffe 中添加新的 layer 和相应测试的过程

几个主要的过程如下：添加include/caffe/layers/your_layer.hpp添加src/caffe/layers/your_layer.cpp添加test/test_your_layer.cpp
CY_TEC·2018-11-22 09:14

unity3d Editor LayerMask 编辑器枚举

EditorGUILayout.MaskField("Mask",InternalEditorUtility.LayerMaskToConcatenatedLayerMask(xxxLayerMask),InternalEditorUtility.layers
就叫江南·2018-11-21 17:53

caffe编译问题

解决：可尝试替换$caffe_root/include/caffe/util/cudnn.hpp以及$caffe_root/src/caffe/layers下面名字以cudnn开头的文件为最新版caffe
leogo17·2018-11-19 16:07

TensorFlow 学习（十一）—— 正则（regularizer）

正则作用的对象是目标函数，如图对均方误差使用ℓ2正则：loss=tf.reduce_mean(tf.square(y-y_)+tf.contrib.layers.l2_regularizer(lambda
阿拉斯加的狗·2018-11-14 02:49

在tensorflow框架下添加正则化约束l1、l2的方法

一、基础正则化函数tf.contrib.layers.l1_regularizer(scale,scope=None)返回一个用来执行L1正则化的函数,函数的签名是func(weights). 
Airuio·2018-11-13 11:24

GraphSAGE 代码解析(四) - models.py

其他部分内容参见以下链接～GraphSAGE代码解析(一)-unsupervised_train.pyGraphSAGE代码解析(二)-layers.pyGraphSAGE代码解析(三)-aggregators.py1
listenviolet·2018-11-11 08:00

GraphSAGE 代码解析(三) - aggregators.py

其他部分内容参见以下链接～GraphSAGE代码解析(一)-unsupervised_train.pyGraphSAGE代码解析(二)-layers.pyGraphSAGE代码解析(四)-models.py1
listenviolet·2018-11-11 08:00

Tensorflow中dense（全连接层）各项参数

全连接dense层定义在tensorflow/python/layers/core.py.1.全连接层tf.layers.densedense(  inputs,  units,  activation
Ceri·2018-11-09 09:02

tensorflow使用tf.keras.Mode写模型并使用tf.data.Dataset作为数据输入

作为数据输入很方便,定义好数据的input和对应的label,组成一个tf.data.Dataset类型的变量,直接传入由tf.keras.Model构成的模型进行model.fit即可,例如:a=tf.keras.layers.Input
MatthewHsw·2018-11-07 21:25

Tensorflow中tf.layers.dense()在RNN网络搭建中的使用

一般来说，tf.layers.dense()多用于CNN网络搭建时搭建全连接层使用。但在RNN网络搭建，特别是涉及到用RNN做分类时，tf.layers.dense()可以用作RNN分类预测输出。
Kenn7·2018-11-07 17:53

TensorFlow神经网络：模块化的神经网络八股

的正则化损失加到总损失中defget_weight(shape,regularizer):w=tf.Variable()tf.add_to_collection('losses',tf.contrib.layers.l2
petSym·2018-11-03 19:06

keras：4)LSTM函数详解

链接：https://blog.csdn.net/jiangpeng59/article/details/77646186LSTM层keras.layers.recurrent.LSTM(units,activation
witsmakemen·2018-11-03 19:57

SSD中anchor_sizes是如何得到的,全解析.

想必对很多参数一脸蒙蔽(我就是)default_params=SSDParams(img_shape=(300,300),num_classes=21,no_annotation_label=21,feat_layers
P0ny·2018-11-02 13:58

GraphSAGE 代码解析(二) - layers.py

原创文章～转载请注明出处哦。其他部分内容参见以下链接～GraphSAGE代码解析(一)-unsupervised_train.pyGraphSAGE代码解析(三)-aggregators.pyGraphSAGE代码解析(四)-models.py1#globaluniquelayerIDdictionaryforlayernameassignment2_LAYER_UIDS={}34defget_l
listenviolet·2018-11-02 10:00

深度学习入门 基于keras的电影评论二分类 imdb数据集 python

运行环境python3.6.7visualstudiocodew10源代码###层：深度学习的基础组件'''fromkerasimportlayerslayer=layers.Dense(32,input_shape
qq_40984643·2018-11-01 20:16
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