Weights

LeastSquaresGradient

计算线性回归的最小二乘损失函数的梯度和损失在LinearRegression.scala的第87行生成了该类的实例该类有两个compute方法1.overridedefcompute(data:Vector,label:Double,weights
wguangliang·2020-08-11 00:21

SimpleUpdater

org.apache.spark.mllib.optimization.SimpleUpdaterSimpleUpdater在SparkMLlib中用于权重特征向量的更新，在GradientDescent梯度下降中有用到该类中只有一个compute方法进行权重更新权重更新规则weights
wguangliang·2020-08-11 00:21

将yolov2-tiny模型部署到前端

文章目录1、下载YAD2K2、模型转换3、将.h5模型文件转换为tfjs模型文件4、前端部署5、遇到的问题及解决办法1、下载YAD2KYAD2K是一个转换器，将darknet的权重（weights）和配置
Hyellice·2020-08-11 00:34

[Codeforces Round #661 (Div. 3)] E1.Weights Division (easy version)

题目链接：E1.WeightsDivision(easyversion)可能这几天没练基础思维题导致前面签到题打得慢，关键均题WA1发，又关键有两道题败在输入输出上，很不应该，后面等牛客完了，补补cf的题，提升一下自己的代码能力。题意题意是给你n个节点带边权的树，给你一个数S，你可以选一些边然后将其权值变为其一半向下取整，然后问你最少进行多少次操作使得从根节点到所有叶结点的权值之和小于等于S。题解
张小生的先生·2020-08-11 00:45

Weights Division (easy version)

CodeforcesRound#661(Div.3)E1.WeightsDivision(easyversion)题目链接Youaregivenaweightedrootedtree,vertex1istherootofthistree.Atreeisaconnectedgraphwithoutcycles.Arootedtreehasaspecialvertexcalledtheroot.Apa
旺 崽·2020-08-10 20:32

Weights Division (easy version)

题目链接题意：给定以1为根节点的树，定义树的总价值为从根节点到每个叶子结点的路径总和（注意一条路径可能会计算多次），可以选择任意边权减少一半向下取整，问最少的操作次数使得总价值小于等于S。思路：dfs处理出每条边可以经过叶子结点的个数，优先队列来贪心使得操作数最少。比赛的时候没想太多，直接将边权乘经过次数塞进优先队列，一直wa，看了题解才恍然大悟，如果用边权乘叶子结点个数直接除二可能将答案变大，因
muzilr·2020-08-10 18:56

Weights Division (easy version)

传送门：题目链接题意：给定一棵边权树，树的总价值是根节点到所有叶子节点所经过的距离之和∑v∈leavesw(root,v)≤S\sum\limits_{v\inleaves}w(root,v)\leSv∈leaves∑w(root,v)≤S，距离即根节点到叶子节点经过所有边的边权和。给定一个操作：选择任意一条边将其边权值除以二（向下取整）（即边权wi:=⌊wi2⌋w_i:=\left\lfloor
farer_yyh·2020-08-10 16:26

Weights Division (easy version)

E1-WeightsDivision(easyversion)题意给你n个点和最高费用S，然后给你n-1条边，和每条边的边权。让你求如果可以wi:=wi2w_i:=\frac{w_i}{2}wi:=2wi，需要最少多少步可以满足cost≤Scost\leqScost≤S。思路先dfsdfsdfs求出每个边的边权和经过每条边的次数。然后优先队列按{如果对这条边进行操作会减少多少元}从大到小的顺序。然
WarYan·2020-08-10 11:24

Weights Division (easy version)题解(dfs树遍历+贪心）)

小叙：图论一直是我的弱项，在这几场的cf中没到图论就被卡住，本博主一直在补图论方面的知识，希望下场cf能AC一道图论题。E1.WeightsDivision(easyversion)题意：给你一棵顶点为1，点数为n的树，每条边都有一个权值www。我们有一种操作，使得一条边的www变成w/2w/2w/2向下取整。现在给你一个值SSS使得，从顶点1到每个叶子节点路径之和usingnamespacest
nefu_马家沟老三·2020-08-10 09:34

手写数字识别（一）

源代码是这样的：self.biases=[np.random.randn(y,1)foryinsizes[1:]]'''创建一个偏差向量'''self.weights=[np.random.randn(
quinn1994·2020-08-10 07:06

使用numpy实现神经网络模块

classNetwork(object):def__init__(self,num_of_weights):#随机产生w的初始值#为了保持程序每次运行结果的一致性，此处设置固定的随机数种子np.random.seed
stay_foolish12·2020-08-10 01:52

YOLOv5实现之环境搭建和测试自己的图片

下载模型文件：yolov5项目中提供了模型下载的脚本：download_weights.sh（yolov5/weights目录下），该脚本从谷歌网盘https://drive.google.com/dr
bigcindy·2020-08-09 21:54

Weights Division 题解（优先队列维护贪心 二分）

easy题目链接题目大意有一颗有根树，每个边有边权。树的价值是根到所有叶子节点的边权和的总和即∑w(root−>leaf)\sumw(root->leaf)∑w(root−>leaf).你可以进行一次操作使得任意一条边的边权值除以2，求最少进行多少次操作使得树的价值小于等于s题目思路一个常见的套路题吧，可惜自己没想出来，就是优先队列维护贪心即可代码#include#include#include#
_hunxuewangzi·2020-08-09 09:37

Codeforces - Weights Division

题目链接：Codeforces-WeightsDivision其实这道题是没啥思维难度的。我们考虑每条边的贡献，也就是下面的叶子数和当前边的权值。因为减少的权值只有两种，我们可以用堆来维护每次能减去的最多价值，然后判断两个费用1的和费用2的大小，然后选择最优的即可。不过细节较多。AC代码：#pragmaGCCoptimize("-Ofast","-funroll-all-loops")#inclu
青烟绕指柔!·2020-08-09 04:38

keras-yolo3-master

logs/000/trained_weights_final.h5放置训练完的权重keras-yolo3-masterKeras/Tensorflow+python+yolo3训练自己的数据集代码：https
weixin_30764883·2020-08-08 23:40

darknet之yolo测试一批图片并保存结果

/darknetdetectortestdata/candle.datacfg/yolov3.cfgbackup/yolov3_1000.weights000.txt，结果保存在results目录下。
random_repick·2020-08-08 20:33

吴恩达cs229|编程作业第三周（Python）

练习三：多分类和神经网络目录1.包含的文件2.多分类问题3.神经网络1.包含的文件文件名含义ex3.py逻辑回归多分类ex3_nn.py神经网络分类ex3data1.mat手写数字集ex3weights.mat
NotFound1911·2020-08-08 19:07

slim.arg_scope嵌套理解（简单）

defnew_arg_sc():withslim.arg_scope([slim.conv2d,slim.fully_connected],trainable=True,activation_fn=tf.nn.relu,weights_initializer
leung5·2020-08-08 19:03

numpy常用函数

np.array([80,90,67,78,83])>>>w=np.array([2,3,2,4,3])接下来使用numpy.average函数计算加权成绩：>>>wgrade=np.average(grade,weights
周红艳的博客·2020-08-08 19:30

tensorflow--变量管理

一、变量管理简介如可以通过一个函数来实现神经网络前向传播，definference(input_tensor,avg_class,weights1,biases1,weights2,biases2)，调用这个函数需要传递神经网络的所有参数
你不来我不老·2020-08-08 15:47

.pt 文件和 .weights 文件之间转换的错误方法

这个方法转出来的权重是不能用的，就不要尝试了.pt是pytroch框架的，weights是Darknet框架的fromdarknetimport*//pt转weights试过，确实可行ifweights.endswith
KirutoCode·2020-08-08 12:27

把onnx模型转TensorRT模型的trt模型报错：Your ONNX model has been generated with INT64 weights. while TensorRT

转载告知，盗版必究把onnx模型转TensorRT模型的trt模型报错：[TRT]onnx2trt_utils.cpp:198:YourONNXmodelhasbeengeneratedwithINT64weights
随海亮·2020-08-07 11:26

opencv-python dnn模块使用CUDA加速

weightsPath="face.weights"configPath
枸杞叶儿·2020-08-07 10:20

Keras-backend&weights&layer&loss&output-笔记

本篇博文旨在保存笔记，以便日后查阅，如有不当之处，敬请指出！backendKeras是一个模型级库，为开发深度学习模型提供了高层次的构建模块。它不处理诸如张量乘积和卷积等低级操作。而我们常常在自定义损失函数或者评价指标时需要对张量进行一些操作，此时就需要借助keras的后端接口调用，实现像tensorflow里面的那些张量操作。本文以tensorflow作为后端为例。首先，导入keras的back
rogeroyer·2020-08-06 13:40

TensorFlow函数：tf.nn.nce_loss

tf.nn.nce_loss(weights,biases,labels,inputs,num_sampled,num_classes,num_true=1,sampled_values=None,remove_accidental_hits
朱雀至夜·2020-08-05 20:45

ValueError: Attempt to have a second RNNCell use the weights of a variable scope already has weights

写在前面最近在实现seq2seq的时候遇到这样一个问题，我在同一段代码里需要定义两个不同的RNNcell，并且要分别使用dynamic_rnn去计算两个RNNCell的输出，虽然两个RNNCell我都定义了不同的variable_scope但是还是会报错，错误的提示如下：错误提示ValueError:AttempttohaveasecondRNNCellusetheweightsofavariab
STHSF·2020-08-05 20:31

加速yolo3检测速度的两个思路

裁剪卷积核通道的方法来加速前向传播https://github.com/Lam1360/YOLOv3-model-pruning2.替换backbone网络，或者自己裁剪现有网络步骤：2.1根据不同的model，要对已有的weights
蜗牛在听雨·2020-08-05 13:43

keras入门(一)——迁移VGG16模型训练mnist数据集实现手写数字识别

下面跟大家分享一下，有问题欢迎大家评论指出~整个程序参考了以下文档和视频：人工智能深度学习第21讲：迁移学习b站视频(一)修改VGG16模型model_vgg=VGG16(include_top=False,weights
芋圆乌龙茶·2020-08-05 11:41

keras模型——VGG16模型解析

运行代码VGG16_model=VGG16(weights='imagenet')VGG16_model.summary()层情况____________________________________
hunter0541·2020-08-05 09:25

pytorch利用tensorboardx可视化网络结构图

oup_dim，bnclassPoseNet(nn.Module):def__init__(self,nstack,inp_dim,oup_dim,bn=False,increase=128,init_weights
zouxiaolv·2020-08-04 10:31

Keras_Yolov3 函数学习

kares_yolov3杂train.py1.np.array构造函数2.numpy中的reshape中参数为-1：reshape（-1,2）3.PythonListlen()方法4.str.format()5.load_weights
Annnnnm·2020-08-04 06:27

模型加载与保存

/loadentiremodel#记录所有信息saved_model#通用，包括Pytorch、其他语言Save/loadweights保存部分信息#Savetheweightsmodel.save_weights
weixin_30558305·2020-08-04 04:45

详解 pytorch 中的 autograd.grad() 函数

我们在用神经网络求解PDE时，经常要用到输出值对输入变量（不是Weights和Biases）求导；在训练WGAN-GP时，也会用到网络对输入变量的求导。
waitingwinter·2020-08-04 03:53

Tensorflow2.0 tf.keras.Model.load_weights() 报错处理

错误描述：保存模型：model.save_weights(’./model.h5’)脚本重启加载模型：model.load_weights(’.
SUN_SU3·2020-08-04 03:50

UserWarning: RNN module weights are not part of single contiguous chunk of memory.

最近几天的代码用到了gru，但是当代码使用DataParallel时，就会报下边图片的问题。使用单GPU训练时就不存在下述警告。查阅资料以后，发现作者https://blog.csdn.net/feifei3211/article/details/102998288的解决方法非常有效地解决了该警告。为了便于查阅，我还是将问题及问题的解决方法记录下来。解决方法如下：classen_GRU(nn.Mo
sunny0722·2020-08-04 01:57

基于ubuntu16.04的Yolo V4的python3.5+Keras+TensorFlow识别

基于ubuntu16.04的YoloV4的Keras+TensorFlow识别一、环境配置对应的版本二、yoyo4源码地址三、2007_voc数据准备&预处理四、yolov4.weights的h5模型转换
w²大大·2020-08-03 23:29

【YOLOv5】基于Pytorcht的训练过程（简洁版）

执行步骤：test.pymy_labels.pypython3train.py--datadata/my_data.yaml--cfgmodels/my_yolov5s.yaml--weights''-
酸梅果茶·2020-08-03 23:32

测试darknet的map以及注意事项

/darknetdetectorvalidcfg/voc.datacfg/yolov3.cfgbackup/yolov3-voc_final.weights-out""-gpu0-thresh.5##其中检测起来要是性能不是很好的话可以
Ceri·2020-08-03 22:53

TensorFlow之MNIST 分类以及Dropout的使用

fromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_datamnist=input_data.read_data_sets('MNIST_data',one_hot=True)#构建简单的一层神经网络，包括常见参数weights
黄鑫huangxin·2020-08-03 21:22

darknet-yolov4预标注

（单位：s）使用labelImg打开，查看效果：官方的yolov4.weights模型检测效果看是挺准确的。----------
lxx4610·2020-08-03 19:42

查看ckpt存放的数据

importosfromtensorflow.pythonimportpywrap_tensorflowcheckpoint_path=os.path.join('ssd_vgg_300_weights.ckpt
dingding1022·2020-08-03 16:00

mask rcnn测试中遇到的问题解决

代码下载:https://github.com/matterport/Mask_RCNN问题一:出错代码行:model.load_weights(weights_path,by_name=True)错误显示
i_linda·2020-08-03 11:22

sklearn常用函数的参数详解

weights：默认是uniform，参数可以是uniform、distance，也可以
y430·2020-08-03 09:41

Paper1 Review《Deep learning》笔记

监督学习one-hotdataset:输入数据及其对应标签train:通过计算目标函数（输出与标签之间的误差），使用BP算法来调整内部的参数（weights）减小误差。
老杨2011·2020-08-03 05:08

TensorFlow：网络模型

对于常用的网络模型，如ResNet，VGG等，不需要手动创建网络，可以直接从keras.applications子模块下一行代码即可创建并使用这些经典模型，同时还可以通过设置weights参数加载预训练的网络参数
南淮北安·2020-08-03 02:21

5.matplotlib绘制-meshgrid区域图-可视化ML

如：clf=neighbors.KNeighborsClassifier(n_neighbors=15,weights='distance')3）X,Y：绘图的参数，shape:nx1,n,14）c
jj_千寻·2020-08-03 00:25

...weights already exists, disallowed. Did you mean to set reuse=True...（解决办法）

model.inference(train_batch,BATCH_SIZE,N_CLASSES)这个里面应该有withtf.variable_scope(‘layer1’):这样的代码，改为withtf.variable_scope(‘layer1’,reuse=tf.AUTO_REUSE):解决：1若想要继续使用并共享当前的TensorFlow模型结构或变量：按照报错的提示信息加上reuse=
chang___hong·2020-08-02 23:33

Pytorch 参数初始化以及Xavier初始化

def_initialize_weights(self):#print(self.modules())forminself.modules():print(m)ifisinstance(m,nn.Linear
月半叫做胖·2020-08-02 13:00

Designing Energy-Efficient Convolutional Neural Networks using Energy-Aware Pruning

这篇文章提出的框架如下：其步骤如下：以能量消耗排序层以幅度大小移除weights重新存储w
蓝先生爱学习·2020-08-02 13:14

tensorflow学习--卷积神经网络中的padding参数

在卷积操作中有三个常见的参数：卷积核的大小卷积核的移动步长padding的方式例如：conv1_weights=tf.get_variable('weight',[conv1_size,conv1_size
smart_hang·2020-08-01 12:52
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