TensorFlow2代码解读第9页

Windows编译Tensorflow2.2.0 C++ dll （CPU bazel）

Windows编译Tensorflow2.2.0C++dll（CPUbazel）0、建议预先下载的几个包1、VS2019,anaconda,bazel,msys2下载、安装、路径设置1.1、VS20191.2

霍蛋·2023-10-17 08:40

Zynq7000 Soc的中断系统实验（一）

Zynq7000Soc的中断系统实验（一）Zynq7000的中断概述软中断使用Vitis软中断示例代码解读参考文档Zynq7000的中断概述zynq7000的三类中断类型如下图所示：显而易见，zynq这块

IMMUNIZE·2023-10-17 05:26

OpenFOAM: twoPhaseEulerFoam解读

twoPhaseEulerFoam全解读之一(转载)本系列将对OpenFOAM-2.1.1中的twoPhaseEulerFoam求解器进行完全解读，共分三部分：方程推导，代码解读，补充说明。

weixin_42849849·2023-10-16 23:30

CLIP模型原理与代码实现详解

图像与文本编码结构5.特征CLStoken结构vit划分patch原理clstoken原理二、CLIP环境安装1.官方环境安装2.CLIP环境安装3.CLIP运行结果三.CLIP的Transformer结构代码解读四

tangjunjun-owen·2023-10-16 10:50

Tensorflow2.0——2、索引与切片

Basicindexing●●●In[4]:a=tf.ones([1,5,5,3])//定义一个dim=4的tensorIn[5]:a[0][0]//取出2维向量，形状5行3列In[6]:a[0][0][0]//取出a[0][0]的第0行0ut[6]:In[7]:a[0][0][0][2]//取出a[0][0][0]的第二个数，scalarOut[7]:Numpy-styleindexingIn[

Brao·2023-10-16 09:30

STM32学习心得三十三：FLASH闪存编程原理与实验

记录一下，方便以后翻阅~主要内容：1）STM32Flash操作介绍；2）寄存器和库函数介绍；3）相关实验代码解读。

天亮继续睡·2023-10-16 00:03

Lift_splat_shoot代码解读

1.self.frustum:构建关于图像深度的像素点坐标，每个像素点对应预定义的离散化深度。size为（D,H,W,3)frustum[i,j,k,0]就是(i,j)位置，深度为k的像素的宽度方向上的栅格坐标，frustum[i,j,k,1]就是(i,j)位置，深度为k的像素的高度方向上的栅格坐标，frustum[i,j,k,2]就是(i,j)位置，深度为k的像素的深度方向上的栅格坐标。2.ge

慢漫漫·2023-10-15 15:11

Attention Is All You Need原理与代码详细解读

文章目录前言一、Transformer结构的原理1、Transform结构2、位置编码公式3、transformer公式4、FFN结构二、Encode模块代码解读1、编码数据2、文本Embedding编码

tangjunjun-owen·2023-10-15 14:47

python transformers_Transformers2.0让你三行代码调用语言模型，兼容TF2.0和PyTorch

weixin_39873456·2023-10-15 11:25

Tensorflow2 model.compile()理解

在TensorFLow2中进行神经网络模型的训练主要包括以下几个主要的步骤：导入相关模块import准备数据，拆分训练集train、测试集test搭建神经网络模型model(两种方法：Sequential

Just Jump·2023-10-15 08:11

Tensorflow2 中对模型进行编译，不同loss函数的选择下输入数据格式需求变化

一、tf2中常用的损失函数介绍在TensorFlow2中，编译模型时可以选择不同的损失函数来定义模型的目标函数。不同的损失函数适用于不同的问题类型和模型架构。

空中旋转篮球·2023-10-15 08:06

【TensorFlow2 之013】TensorFlow-Lite

一、说明在这篇文章中，我们将展示如何构建计算机视觉模型并准备将其部署在移动和嵌入式设备上。有了这些知识，您就可以真正将脚本部署到日常使用或移动应用程序中。教程概述：介绍在TensorFlow中构建模型将模型转换为TensorFlowLite训练后量化二、前提知识上次，我们展示了如何使用迁移学习来提高模型性能。但是，当我们可以在智能手机或其他嵌入式设备上使用我们的模型时，为什么我们只使用我们的模型来

无水先生·2023-10-15 07:06

OpenCV实现人脸关键点检测

目录实现过程1，代码解读1.1导入工具包1.2导入所需图像，以及训练好的人脸预测模型1.3将dlib的关键点对象转换为NumPy数组，以便后续处理1.4图像上可视化面部关键点1.5#读取输入数据，预处理

txz2035·2023-10-14 10:12

TensorFlow2代码解读(1)

importosimporttensorflowastffromtensorflowimportkerasfromtensorflow.kerasimportlayers,optimizers,datasetsos.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'(x,y),(x_val,y_val)=datasets.mnist.load_data()x=tf.conver

艺术就是CtrlC·2023-10-14 05:33

TensorFlow2代码解读(2)

importtensorflowastfimporttensorflow.kerasaskerasimportosos.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'#x:[60k,28,28]#y:[60k,10](x,y),_=keras.datasets.mnist.load_data()#x:[0~255]->[0~1.]x=tf.convert_to_tensor

艺术就是CtrlC·2023-10-14 05:33

tensorflow1迁移到tensorflow2

早期的tf1代码在3090上跑不了了，因此复现基于tensorflow1的代码只能1.创建一个还在维护的tf1.x环境2.将tf1.x代码迁移到tf2上。第一种方法：condacreate-ntf115python==3.6.9pipinstallnvidia-pyindex==1.0.5pipinstallnvidia-tensorflow==1.15.4+nv20.10pipinstallto

kushr·2023-10-14 02:34

tensorflow1迁移2尝试

最近跟着看了一篇博文《深度学习之卷积神经网络CNN及tensorflow代码实现示例》，学习着里面的代码，但是遇到了问题，那就是发现里面很多是tensorflow1的代码，而我用的是tensorflow2

finhaz·2023-10-14 02:31

【TensorFlow2 之012】TF2.0 中的 TF 迁移学习

#012TensorFlow2.0中的TF迁移学习一、说明在这篇文章中，我们将展示如何在不从头开始构建计算机视觉模型的情况下构建它。

无水先生·2023-10-14 02:58

【TensorFlow2 之011】TF 如何使用数据增强提高模型性能？

一、说明亮点：在这篇文章中，我们将展示数据增强技术作为提高模型性能的一种方式的好处。当我们没有足够的数据可供使用时，这种方法将非常有益。教程概述：无需数据增强的训练什么是数据增强？使用数据增强进行训练可视化二、没有数据增强的训练一个熟悉的问题是“我们为什么要使用数据增强？所以，让我们看看答案。为了证明这一点，我们将在TensorFlow中创建一个卷积神经网络，并在Cats-vs-Dog数据集上对其

无水先生·2023-10-13 20:08

项目实战1: TF2.0+LetNet-5构建Fasion MNSIT分类器

1.2LetNet-5简介二、TF2.0构建LetNet卷积网络实现FasionMNSIT分类2.1数据读取2.2构建LetNet-5网络结构2.3训练2.4验证测试2.5模型保存2.6预测一、前言本博客旨在通过利用tensorflow2.0

xping_zhou·2023-10-13 10:01

20210329 LeNet-5数字识别 TensorFlow2.0 MINIST数据集

LeNet-5数字识别TensorFlow2.0LeNet-5由两个卷积层、两个池化层和两个全连接层组成，每个卷积层使用尺寸为５×５（每个滤波器有１个通道）的滤波器，第一层中有６个滤波器，第二层中有１６

小尘只想脱贫·2023-10-13 10:57

【tensorflow2.0】23.tf2.0实现LeNet

手写字体识别模型LeNet5诞生于1994年，是最早的卷积神经网络之一。LeNet5通过巧妙的设计，利用卷积、参数共享、池化等操作提取特征，避免了大量的计算成本，最后再使用全连接神经网络进行分类识别，这个网络也是最近大量神经网络架构的起点。LeNet5的网络结构示意图如下所示：下边我们通过代码来实现LeNet，给出代码的同时，也会计算参数数量和维度变化。#这里我们通过顺序模型来实现，相当于

一只很菜很菜的tfer·2023-10-13 09:25

【tensorflow2.0】24.tf2.0实现AlexNet

AlexNet是2012年ImageNet竞赛冠军获得者Hinton和他的学生AlexKrizhevsky设计的。也是在那年之后，更多的更深的神经网络被提出，比如优秀的vgg,GoogLeNet。这对于传统的机器学习分类算法而言，已经相当的出色。（以下内容出自百度百科） AlexNet中包含了几个比较新的技术点，也首次在CNN中成功应用了ReLU、Dropout和LRN等Trick。

一只很菜很菜的tfer·2023-10-13 09:25

TensorFlow2.0之LeNet-5实战

TensorFlow2.0之LeNet-5实战fromtensorflow.kerasimportSequential,layers,losses,optimizers,datasetsimporttensorflowastfdefmain

xingS1992·2023-10-13 09:54

【TensorFlow2.0】LeNet进行手写体数字识别

LeNet简介LeNet-5出自论文Gradient-BasedLearningAppliedtoDocumentRecognition，是一种用于手写体字符识别的非常高效的卷积神经网络。卷积神经网络卷积神经网络能够很好的利用图像的结构信息。LeNet-5是一个较简单的卷积神经网络。下图显示了其结构：输入的二维图像，先经过两次卷积层到池化层，再经过全连接层，最后使用softmax分类作为输出层。下

佐倉·2023-10-13 09:20

tensorflow2.0 （1）使用LeNet5网络预测cifar10数据集中分类

参考内容北京大学，软微学院，曹健老师，《人工智能实践：TensorFlow2.0笔记》运行环境Python3.7tensorflow2.6训练数据集：cifar10前言曹老师用的是Class形式构造的网络结构

向往的地中海·2023-10-13 09:41

【TensorFlow2 之014】在 TF 2.0 中实现 LeNet-5

数据黑客变种rs深度学习机器学习TensorFlow2020年2月29日|01.1教程概述：理论重述在TensorFlow中的实现1.理论重述\(LeNet-5\)的目标是识别手写数字。

无水先生·2023-10-13 09:07

ubuntu系统人工智能框架安装指南及常见问题解决方案——numpy、sklearn、TensorFlow、opencv、caffe2、caffe及中间的相关插曲

TableofContents1申明2相关框架的安装2.1准备工作2.2numpy2.3sklearn2.4TensorFlow2.5opencv2.6caffe2（纯cpu版）2.7caffe(重头戏

Zjhao666·2023-10-13 04:10

【tensorflow2.0】13.常用评估函数及自定义评估函数

今天是自定义的最后一部分内容：自定义评估函数。#先介绍一下常用的评估函数tf.keras.metrics.MeanSquaredError（平方差误差，用于回归，可以简写为MSE，函数形式为mse）•tf.keras.metrics.MeanAbsoluteError(绝对值误差，用于回归，可以简写为MAE，函数形式为mae)•tf.keras.metrics.MeanAbsolutePe

一只很菜很菜的tfer·2023-10-13 00:14

独家 | 使用TensorFlow 2创建自定义损失函数

标签：TensorFlow2，损失函数图1：梯度下降算法（来源：公共域，https://commons.wikimedia.org/w/index.php？

数据派THU·2023-10-13 00:13

【使用 TensorFlow 2】03/3 创建自定义损失函数

一、说明TensorFlow2发布已经接近5年时间，不仅继承了Keras快速上手和易于使用的特性，同时还扩展了原有Keras所不支持的分布式训练的特性。

无水先生·2023-10-13 00:40

【tensorflow2.0】11.自定义层

今天讲解的内容是自定义层，和我们之前所学的构建层的方法相比，自定义层要复杂一些，而且要多一些注意事项，同时对python的要求也提高了不少，下边我们根据老师给出的案例代码进行讲解(注释)。#首先说一下自定义层的三种方法importtensorflowastf#自定义全连接层classLinear(tf.keras.layers.Layer):#在__init__中进行所有与输入无关的初始化

一只很菜很菜的tfer·2023-10-12 23:52

【使用 TensorFlow 2】01/3 中创建和训练自定义层

之前我们已经看到了如何创建自定义损失函数接下来，我写了关于使用Lambda层创建自定义激活函数的文章一、说明TensorFlow2发布已经接近2年时间，不仅继承了Keras快速上手和易于使用的特性，同时还扩展了原有

无水先生·2023-10-12 23:18

tensorflow 入门笔记

2019年10月tensorflow2.0正式版发布，新版

luckriver·2023-10-12 18:15

tensorflow2笔记：自定义模型（激活函数、初始化、正则化、约束、损失、模型、训练循环）

目录（注意本文jupyterlab编写）预先导入数据模型原型（用作对比）自定义损失函数自定义损失函数保存和加载自定义损失函数自定义损失配置函数自定义损失类HuberLoss保存和加载自定义损失类的模型自定义激活函数自定义激活函数激活函数类自定义初始化自定义初始化函数初始化类自定义正则化自定义正则化函数正则化约束类模型的保存和加载自定义约束自定义约束函数权重约束类实现自定义指标自定义指标类自定义层自

起名大废废·2023-10-12 16:39

【使用 TensorFlow 2】02/3 使用 Lambda 层创建自定义激活函数

一、说明TensorFlow2发布已经接近2年时间，不仅继承了Keras快速上手和易于使用的特性，同时还扩展了原有Keras所不支持的分布式训练的特性。

无水先生·2023-10-12 16:36

Promise 学习1

前言本文已代码解读的方式来学习整个过程。这里提供了五段代码，如果你都能理解清楚，完全正确的说出output过程，那么厉害大牛如你，我在这里给你竖个大拇指，祝贺你对Promise的执行过程已经了如指掌。

老米拉·2023-10-12 15:16

【mmdetection代码解读 3.x版本】以Fcos+FasterRcnn为例

文章目录前言RPN部分的代码1.loss函数（two_stage.py）1.1loss_and_predict函数（base_dense_head.py）1.1.1loss_by_feat函数（fcos_head.py）1.1.1.1get_targets函数1.1.1.2_get_targets_single函数1.1.2predict_by_feat函数（base_dense_head.py）

Re-赟·2023-10-12 01:20

基于Python TensorFlow Estimator DNNRegressor的深度学习回归与分类

1写在前面本文为基于TensorFlowtf.estimator接口的深度学习网络，而非TensorFlow2.0中常用的Keras接口；关于Keras接口实现深度学习回归，请看这里：https://blog.csdn.net

疯狂学习GIS·2023-10-12 00:06

Tensorflow2.0快速入门必了解函数

TensorFlow基本概念:程序=数据结构+算法TensorFlow程序=张量数据结构+计算图计算语言张量和计算图是TensorFlow的核心概念。TensorFlow的基本数据结构是张量tensor,张量即多维数组,类似于numpy中的array常量:contant变量:Variable常量的值在计算图中不可以被重新赋值，变量可以在计算图中用assign等算子重新赋值。不同类型的数据可以用不同

帅殿天下·2023-10-12 00:48

期货软件TB系统源代码解读系列68-指数移动平均线系统

之前写过双均线与四均线系统，这个也是tb自带的指数移动平均线系统，看了代码，其实就是三均线系统罢了，顺便也解读一下了。策略说明:1.计算三条指数移动平均线(Avg1,Avg2,Avg3)；2.通过指数移动平均线的组合来判断趋势入场条件:1.当Avg1向上穿过Avg2并且Avg2大于Avg3时，在下一根k线开盘处买入2.当Avg1向下穿过Avg2并且Avg2小于Avg3时，在下一根k线开盘处卖出出场

翊之依·2023-10-11 13:04

MAC电脑安装TensorFlow2.X，并在pycharm中配置TensorFlow解释器

写在前面：python和TensorFlow的版本都在刷新，大家可以将本文中的python3.7和TensorFlow2.1替换成更高的版本，只要满足系统要求就可以。

Just Jump·2023-10-11 11:55

Tensorflow 1.x 迁移到2.x 遇到的问题记录

点击查看原文背景介绍最近从tensorflow1.x迁移到tensorflow2.x，在迁移过程中遇到了很多坑，最终也顺利迁移。

ioiogoo·2023-10-11 10:50

残差网络ResNet代码解读

残差网络效果卷积神经网络CNN的发展历史如图所示：从起初AlexNet的的8层网络，到ResNet的152层网络，层数逐步增加。当网络层数增加到一定程度之后，错误率反而上升，其原因是层数太多梯度下降变得越发困难。而ResNet解决了这一问题。目前ResNet是应用最广的图像相关深度学习网络，图像分类，目标检测，图片分割都使用该网络结构作为基础，另外，一些迁移学习也使用ResNet训练好的模型来提取

xieyan0811·2023-10-11 02:46

友善之臂NanoPC-T4 RK3399 配置安装TensorFlow2 Pytorch

.文件传输-U盘传输文件-通过XFTP传输5.远程连接6.安装Mini-forge7.编译安装MNN-编译推理部分-编译训练部分-编译转换部分-姿态检测Demo8.安装MNNPythonAPI9.安装TensorFlow2

Yuuchuin·2023-10-10 19:12

【安卓笔记】安卓13编译系统大包选择脚本的shell编程代码解读，巩固shell编程的知识

1、locala创建一个局部变量a，作用在function内。export：Shell的export命令用于将变量声明为全局变量，使其在子进程中可用。在Shell中，可以使用export命令将变量或环境变量声明为全局变量，以便在子进程中访问。例如，以下命令将变量"VAR"声明为全局变量：exportVAR=value2、echo该命令一般是输出字符串到界面，echo-e“字符串”，-e命令可以在“

小李不背锅·2023-10-10 05:12

tensorflow2 不同维度张量的合并

a=tf.Variable([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])b=tf.Variable([[1],[2],[3]])c=tf.concat([a,b],1)print(c)最终输出注意：把第二句换为b=np.array([[1],[2],[3]])会报错

Kw!G·2023-10-10 04:15

R可视乎｜灯芯柱状图代码解读

简介这篇推文代码来源于：TidyTuesday，主要想学习如何绘制灯芯柱状图（名字小编瞎取的），最终结果如下：注释：与普通柱状图相比，灯芯柱状图不仅可以展示随时间变化的总体趋势（图中黑色柱子“Rescues”），而且能够清晰展示灯芯内部数据（图中浅灰色柱子“cats”）相对于总体的比例随时间的变化。看到最终成品，读者是否可以根据自己所学知识，回答以下几个问题：如何实现两个柱状图嵌套？如何使得202

庄闪闪·2023-10-09 14:57

【神经网络】(2) 网络优化，案例：服装图像分类，附python完整代码

各位同学好，今天和大家分享以下TensorFlow2.0深度学习中对神经网络的优化方法，包括动量、学习率、dropout、交叉验证、正则化。本节使用数学公式对网络进行优化，增加网络的灵活性。

立Sir·2023-10-09 13:57

python绘制柱状图，并添加标签

目录1.绘图2.解读2.1绘制标签2.2代码解读2.3xytext=(0,3)2.4textcoords="offsetpoints"1.绘图利用下面的代码，绘制柱状图。

赵孝正·2023-10-09 03:19

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TensorFlow2代码解读