E-COM-NET
首页
在线工具
Layui镜像站
SUI文档
联系我们
推荐频道
Java
PHP
C++
C
C#
Python
Ruby
go语言
Scala
Servlet
Vue
MySQL
NoSQL
Redis
CSS
Oracle
SQL Server
DB2
HBase
Http
HTML5
Spring
Ajax
Jquery
JavaScript
Json
XML
NodeJs
mybatis
Hibernate
算法
设计模式
shell
数据结构
大数据
JS
消息中间件
正则表达式
Tomcat
SQL
Nginx
Shiro
Maven
Linux
layers显示隐藏
读书笔记-增量学习-Broad Learning System: An Effective and Efficient Incremental Learning System
传统的神经网络通常因为在filters和
layers
间有大量参数存
谷粤狐
·
2022-12-08 12:11
读书笔记
神经网络
机器学习
深度学习
人工智能
tf 前向 predict加速
__version__)loop_times=100input_data=np.zeros((2,8,8))model=keras.Sequential([keras.
layers
.Flatten(input_shape
lzworld
·
2022-12-08 02:16
tensorflow
深度学习
python
【Tensorflow】卷积层(下)
最大值池化tf.keras.
layers
.MaxPool2D(pool_size=池化核尺寸,#正方形写核长整数或(核高h,核宽w)strides=池化步长,#步长整数或纵向步长h,横向步长w,默认为pool_sizepadding
Gardenia190825
·
2022-12-08 02:11
Tensorflow
tensorflow
深度学习
cnn
神经网络基础知识——网络整理(二)resnet
resnet的代码如下:classResNet(nn.Module):def__init__(self,block,
layers
,num_classes=1000,zero_init_residual=
lzworld
·
2022-12-08 02:40
ai
神经网络
网络
深度学习
Pytorch 获取网络权重参数、每一层权重参数
打印模块名字和参数大小1、查看每层对应的名称model=vgg16()fornameinmodel.state_dict():print(name)2、输出相应层的权重print(model.state_dict()['
layers
清纯世纪
·
2022-12-08 00:10
技巧分享
pytorch
深度学习
python
Tensorflow框架——keras.
layers
各种网络层介绍
文章目录1Dense层(全连接层)1.1参数介绍1.2代码示例keras的重要网络层:核心层(CoreLayer)是构成神经网络最常用的网络层的集合,包括:全连接层、激活层、丢弃层、扁平化层、重构层、排列层、向量反复层、Lambda层、激活值正则化层、掩盖层。所有的层都包含一个输入端和一个输出端,中间包含激活函数以及其他相关参数等。1Dense层(全连接层)参考的是“nick_0126”的博客“k
谜底是你_
·
2022-12-07 20:52
Tensorflow深度学习
python
深度学习
神经网络
卷积神经网络
tensorflow.keras.layer介绍
Tensorflow基础知识讲解Gitee地址Tensorflow基础知识讲解Github地址tensorflow地址Dense(全连接层)tf.keras.
layers
.Dense(units,activation
NigeloYang
·
2022-12-07 20:46
机器学习
tensorflow
keras
深度学习
Pytorch GRU
importtorchimporttorch.nnasnnclassGRU(nn.Module):'''GRU+全连接'''def__init__(self,num_
layers
=1,input_size
James-J
·
2022-12-07 20:40
Pytorch
Python
Pytorch
GRU
Pytorch LSTM
importtorchimporttorch.nnasnnclassLSTM(nn.Module):'''LSTM+全连接'''def__init__(self,num_
layers
=1,input_size
James-J
·
2022-12-07 20:40
Pytorch
Python
Pytorch
LSTM
HCIA-AI_深度学习_TensorFlow2模块tf.keras基本用法
2.3.1模型构建2.3.1.1模型堆叠(tf.keras.Sequential)2.3.1.2函数式模型(tf.keras.Model,tf.keras.Input)2.3.1.3网络层(tf.keras.
layers
Rain松
·
2022-12-07 20:09
机器学习与深度学习
深度学习
tensorflow
keras
解决训练难题,1000层的Transformer来了,训练代码很快公开
扫码在主页获取加入方式计算机视觉研究院专栏作者:Edison_G1000层的Transformer,深得吓人来源:机器之心昨日出炉的论文《DeepNet:ScalingTransformersto1,000
Layers
计算机视觉研究院
·
2022-12-07 19:34
算法
编程语言
python
计算机视觉
神经网络
plot the loss surface (BCE and MSE)for a two
layers
neural network
importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3Ddefmlp_layer(x,w,b=0,activate="tanh"):ifactivate=="tanh":returnnp.tanh((w.transpose())*x+b)elifactivate=="sigmoid":return
smallflyingpig
·
2022-12-07 17:50
Python
深度学习
开源
deep
learning
loss
function
neural
network
基于 LSTM 的船舶轨迹预测,单步预测
1、工具包importnumpyasnpimporttensorflowastfimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfromkeras.
layers
.coreimportDense
阳台上的阳光
·
2022-12-07 12:55
lstm
python
神经网络(model.summary())模型层的转换与层参数详解
简单的卷积fromkerasimportlayersfromkerasimportmodelsmodel=models.Sequential()model.add(
layers
.Conv2D(32,(3,3
鸠苑
·
2022-12-07 07:25
卷积神经网络
神经网络
tensorflow
【MMDet Note】MMDetection中Head之RetinaHead代码理解与解读
文章目录前言一、RetinaNet的Head结构二、RetinaHead代码解读1.总概2.def`__init__()`3.def_init_
layers
(self)4.defforward_single
Prymce-Q
·
2022-12-07 02:41
MMDet
Note
深度学习
python
计算机视觉
【MMDet Note】MMDetection中Backbone之ResNet代码理解与解读
_make_stem_layer方法4.self.make_res_layer方法4.1ResLayer类4.2`__init__`中self.res_
layers
总结前言mmdetection/mmdet
Prymce-Q
·
2022-12-07 02:11
MMDet
Note
python
人工智能
深度学习
TensorFlow笔记【五】六步法搭建神经网络
导入模块2、train、test:定义训练集、验证集3、model=tf.keras.models.Sequential(【网络结构】):搭建网络结构,逐层描述网络结构网络结构:①拉直层:tf.keras.
layers
.Flatten
DSJ_smile
·
2022-12-07 00:50
深度学习
tensorflow
神经网络
深度学习
caffe添加自定义层级
一、整体流程修改src/caffe/proto/caffe.proto文件->在caffe/include/caffe/
layers
与caffe/src/caffe/
layers
添加对应层级的头文件与源文件
吴五物
·
2022-12-06 18:02
caffe
MNIST手写数字识别--案例
用训练好的模型进行预测,并在测试集上做出评价代码实现:fromtensorflow.keras.utilsimportto_categoricalfromtensorflow.kerasimportmodels,
layers
李同学的笔记
·
2022-12-06 06:30
深度学习
tensorflow
深度学习
机器学习
keras
pytorch
强化学习中loss函数不下降
参数设置如下:hidden_units=50
layers
=3learning_rate=0.001#critic和actorlearningrate相同max_train_episodes=int(1e4
彬-
·
2022-12-05 10:14
keras.
layers
.preprocessing未找到sequence
问题描述:学习《python深度学习》的文本处理章节时,运行示例代码,报错preprocessing的'__init__.py'中未找到sequence。解决方案:将fromkeras.layersimportpreprocessing修改为fromkeras.preprocessingimportsequence使用时,记得将preprocessing.sequence.pad_sequence
djj646
·
2022-12-05 08:14
keras
python
深度学习
CNN 1d 输入输出维度
CNN1d输入输出维度:tf.
layers
.conv1d函数解析(一维卷积)更正:tf.nn.conv1d()详细正确解析Conv1D、Conv2D、Conv3Dpytorch之nn.Conv1d详解CNN2d3d
踩坑记录
·
2022-12-05 00:18
机器学习
论文笔记-ON THE RELATIONSHIP BETWEEN SELF-ATTENTION AND CONVOLUTIONAL
LAYERS
论文信息标题:ONTHERELATIONSHIPBETWEENSELF-ATTENTIONANDCONVOLUTIONALLAYERS作者:Jean-BaptisteCordonnier,AndreasLoukas&MartinJaggi机构:EcolePolytechniqueFederaledeLausanne(EPFL)出处:ICLR2020代码链接https://github.com/ep
kingsleyluoxin
·
2022-12-04 20:21
计算机视觉
论文笔记
深度学习
计算机视觉
机器学习
人工智能
python基础学习(7)
nn.LSTM:可以直接构建若干层的LSTM,构造时传入的三个参数和nn.RNN一样,依次是:[feature_len,hidden_len,num_
layers
],其中hidden_len既用于隐藏状态
Wsyoneself
·
2022-12-04 13:29
pytorch
深度学习
人工智能
Keras计算机视觉(二)
Demofromkerasimportlayersfromkerasimportmodelsmodel=models.Sequential()#定义一个卷积输入层,卷积核是3*3,共32个,输入是(28,28,1),输出是(26,26,32)model.add(
layers
.Conv2D
東方海竹
·
2022-12-04 09:05
机器学习
keras
计算机视觉
深度学习
双向LSTM+Attention程序代码及详细说明
//导入需要用到的库importkeras.backendasKfromkeras.layersimportMultiply,Dropout,Bidirectional,LSTMfromkeras.
layers
ζ
·
2022-12-04 07:13
python
深度学习
机器学习
网络
信号处理
base_network
fromutilsimport*“”"Bi-LSTMEncoderArgs:input_size:(int)vocabword2vecdimhidden_size:(int)hiddensizeinBi-LSTMnum_
layers
big_matster
·
2022-12-04 07:33
模块复现
深度学习
人工智能
算法面试之transformer的结构和位置编码
1.结构Encoder和Decoder均由6个相同的层组成,可将上图简化为下图表示:(Encoder的输出与每个Decoder相连)Encoder的每一层又包含两个sub-
layers
:multi-headself-attentionmechanism
持续战斗状态
·
2022-12-03 20:09
算法面试
算法
自然语言处理
transformer
【AI学习笔记】ModuleNotFoundError: No module named ‘keras.
layers
.embeddings‘
报错:报错说是没有名为’keras.
layers
.embeddings’的模块。
X.IO
·
2022-12-03 17:44
人工智能与大数据
keras
人工智能
学习
TensorFlow损失函数
fromtensorflowimportkerasfromtensorflow.kerasimportlayersmodel=keras.Sequential()model.add(
layers
.Dense
qq_27390023
·
2022-12-03 13:57
tensorflow
python
深度学习
module ‘tensorflow.compat.v2.__internal__‘ has no attribute ‘register_clear_session_function‘ 解决方法
fromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.
layers
.coreimportDense,Dropout,Activationfromkeras.optimizersimportSGD
SkyeCat
·
2022-12-03 08:20
Machine
Learning
tensorflow
python
深度学习
deeplab系列:deeplabv3语义分割算法解析
Res_
Layers
4_cop
qq_38765426
·
2022-12-03 08:19
算法
人工智能
深度学习
机器学习
利用vue控制元素的显示与隐藏
v-if指令与v-show指令都可以根据值动态控制DOM元素
显示隐藏
,v-if和v-show属于Vue的内部常用的指令,指令的职责是当表达式的值改变时把某些特殊的行为应用到DOM上。
·
2022-12-03 08:59
pytorch中nn.RNN()汇总
nn.RNN(input_size,hidden_size,num_
layers
=1,nonlinearity=tanh,bias=True,batch_first=False,dropout=0,bidirectional
·
2022-12-03 08:25
python—搭建多层感知机MLP
学习目标:搭建多层感知机MLP学习内容:#-*-coding:utf-8-*-###搭建多层感知机MLP###fromkeras.modelsimportSequentialfromkears.
layers
.coreimportDense
Y_ni
·
2022-12-03 01:19
Python数据分析和数据挖掘
python
深度学习
开发语言
数据挖掘
关于地图openlayers
layers
使用TileArcGISRest发布到环境后图片空白改用 XYZ,以及多个
layers
叠加
1.原先mapLayer=newTileLayer({visible:true,source:newTileArcGISRest({url:‘’})});所有图片都报了500的错误然后点击还是能够选择到地理位置2.几经波折后改为xyz切片{{clickCenter}}-->import'ol/ol.css';import{Map,View,Feature}from'ol';importTileGr
雪球
·
2022-12-02 20:04
前端
地图
openlayers
vue
PyTorch查看模型和数据是否在GPU上
htmlimporttorchimporttorch.nnasnn#-----------判断模型是在CPU还是GPU上----------------------model=nn.LSTM(input_size=10,hidden_size=4,num_
layers
math_learning
·
2022-12-02 15:29
pytorch
深度学习
人工智能
pytorch 中判断和指定模型和数据在GPU或CPU上
1.判断模型是在GPU上还是CPU上model=nn.LSTM(input_size=10,hidden_size=4,num_
layers
=1,batch_first=True)print(next(
m0_46483236
·
2022-12-02 15:26
pytorch
pytorch
tf.keras批量归一化报错之 Layer ModuleWrapper has arguments in `__init__` and therefore must override `get_co
我们使用tf.keras进行摸模型搭建时,一般使用如下操作进行批量归一化fromkeras.
layers
.normalizationimportBatchNormalization但是训练的过程中会报错如下
rotten wood
·
2022-12-02 13:05
keras
python
深度学习
keras.
layers
.Conv1D()
keras.
layers
.Conv1D(filters,kernel_size,strides=1,padding='valid',data_format='channels_last',dilation_rate
假面308
·
2022-12-02 11:53
keras
cnn
深度学习
keras中的Convolution1D
接下来就说下Convolution1D的使用了,Convolution1D一维卷积,主要用于过滤一维输入的相邻元素,官方文档是这样的1keras.
layers
.convolutional.C
bebr
·
2022-12-02 11:46
机器学习
keras
Convolution1D
Keras中Conv1D和Convolution1D的区别
在Keras中有的人用从keras.
layers
.convolutional导入的Conv1D,而有的人用从keras.
layers
导入的Convolution1D,这仅仅是keras版本不同的原因,在
bebr
·
2022-12-02 11:16
机器学习
Keras
Conv1D
Convolution1D
keras中Convolution1D的使用
接下来就说下Convolution1D的使用了,Convolution1D一维卷积,主要用于过滤一维输入的相邻元素,官方文档是这样的keras.
layers
.convolutional.Co
momaojia
·
2022-12-02 11:15
keras
keras中Convolution1D的使用(CNN情感分析yoom例子四) && Keras 1D,2D,3D卷积
接下来就说下Convolution1D的使用了,Convolution1D一维卷积,主要用于过滤一维输入的相邻元素,官方文档是这样的1keras.
layers
.convolutional.C
han____shuai
·
2022-12-02 11:15
解决ModuleNotFoundError: No module named ‘tensorflow.keras.
layers
.wrappers‘
是版本不匹配问题,把原代码fromtensorflow.keras.
layers
.wrappersimportTimeDistributed改成fromtensorflow.keras.layersimportTimeDistributed
杨貔貅的学习笔记
·
2022-12-02 01:06
tensorflow
keras
深度学习
embedding、LSTM、seq2seq+attention的知识总结
batchsize]2.output:[seq_len,batchsize,embed_dim]二、LSTM输入:1.input:[seq_len,batch,input_size]2.h0:[num_
layers
RunningQzh
·
2022-12-01 17:33
lstm
pytorch
深度学习
快速构建页面结构的 3D Visualization
可以通过控制台-->右边的三个小点-->MoreTools-->
Layers
打开。
·
2022-12-01 14:58
javascript
将 Keras 模型转换为 TensorFlow Lite 模型
*APIs##model=tf.keras.models.Sequential([网络结构])#描述各层网络model=tf.keras.models.Sequential([##tf.keras.
layers
.Dense
KNTITY
·
2022-12-01 09:31
keras
tensorflow
深度学习
pytorch中RNN Layer
input_size,指定输入序列中单个样本的尺寸大小,例如可能用一个1000长度的向量表示一个单词,则input_size=1000必选参数hidden_size,指的是隐藏层中输出特征的大小必选参数num_
layers
☼Brilliant
·
2022-11-30 21:07
【caffe】Layer解读之:Slience
/include/caffe/
layers
/silence_layer.hppCPU执行源文件位置:.
yuanCruise
·
2022-11-30 18:22
深度学习框架
caffe
Caffe源码学习
上一页
26
27
28
29
30
31
32
33
下一页
按字母分类:
A
B
C
D
E
F
G
H
I
J
K
L
M
N
O
P
Q
R
S
T
U
V
W
X
Y
Z
其他