tensorflow归一化第14页

神经网络建模预测

1我们用tensorflow去构建神经网络importtensorflowastftf.enable_eager_execution()#导入库importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlibasmplimportmatplotlib.pyplotasplt

圆周率的后六位·2024-01-20 12:36

python的tensorboard库的可视化使用

可能某些功能不支持，下载指定版本：pipinstalltensorboard==1.13.1，(要下载其他版本的话也是直接更改后面的版本号就行)下载后可以在cmd查看库包：piplist一般tensorboard和tensorflow

Bubluu·2024-01-20 11:16

记录：：关键点检测数据转化和可视化LSP、FLIC转yolov8-pose的txt

最近想试一下关键点检测的效果，先从yolov8-pose开始，不想跑coco那么大的数据集，就找了两个比较小的yolov8-pose的txt数据格式如下：类别、box、节点，数据做了归一化可视化只显示了点

小飞侠。·2024-01-20 10:51

Pytorch 和 TensorFlow 对比学习笔记,第4周：综合应用和实战项目 Day 21-24: 实战项目

项目选择：**图像分类：**使用Pytorch或TensorFlow构建一个能够识别不同类别图像的模型。文本生成：创建一个文本生成模型，例如聊天机器人或者诗歌创作模型。

M.D·2024-01-20 09:16

第1周：Day 4-5 - 张量（Tensors）操作

第1周：Day4-5-张量（Tensors）操作在这两天里，我们将专注于学习和实践PyTorch和TensorFlow中的张量操作。

M.D·2024-01-20 09:46

tf1.15 使用过程中的一些坑

文章目录安装tf1.x中的一些注意事项使用时有错，先把跟包版本有关的列出来:提示无scipy.misc:ModuleNotFoundError:Nomodulenamed‘tensorflow.python.types

天蓝蓝的本我·2024-01-20 07:18

基于DQN和TensorFlow的LunarLander实现（全代码）

使用深度Q网络（DeepQ-Network,DQN）来训练一个在openai-gym的LunarLander-v2环境中的强化学习agent，让小火箭成功着陆。下面代码直接扔到jupyternotebook或CoLab上就能跑起来。目录安装和导入所需的库和环境Q网络搭建经验回放实现DQNAgent实现训练安装和导入所需的库和环境安装和设置所需的库和环境，使其能够在JupyterNotebook中运

全栈O-Jay·2024-01-20 06:58

Pytorch学习第4周：综合应用和实战项目 Day 25-27: 模型调优和优化

第4周：综合应用和实战项目Day25-27:模型调优和优化在这段时间里，我们将深入学习和实践如何通过高级技巧优化Pytorch和TensorFlow模型的性能。

M.D·2024-01-20 06:57

第4周：Pytorch——综合应用和实战项目 Day 28-30: 学习资源和社区参与

第4周：综合应用和实战项目Day28-30:学习资源和社区参与在这个阶段，我们将探索更多的学习资源并鼓励参与PyTorch和TensorFlow的社区，以进一步提升技术和融入开发者社群。

M.D·2024-01-20 06:27

Pytorch 对比TensorFlow 学习：Day 17-18: 循环神经网络（RNN）和LSTM

Day17-18:循环神经网络（RNN）和LSTM在这两天的学习中，我专注于理解循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）的基本概念，并学习了它们在处理序列数据时的应用。1.RNN和LSTM基础：RNN：了解了RNN是如何处理序列数据的，特别是它的循环结构可以用于处理时间序列或连续数据。LSTM：学习了LSTM作为RNN的一种改进，它通过引入遗忘门、输入门和输出门解决了RNN的长期依赖问题

M.D·2024-01-20 06:26

Pytorch和Tensoflow对比学习第三周--Day 19-20: 数据加载和预处理

这两天的学习重点是掌握在PyTorch和TensorFlow中进行数据加载和预处理的方法。正确的数据处理是训练有效模型的关键步骤。

M.D·2024-01-20 06:26

深度学习-第J1周：ResNet-50算法的Pytorch实现及解析

本文为[365天深度学习训练营]内部限免文章（版权归*K同学啊*所有）作者：[K同学啊]本周任务：●1.请根据本文TensorFlow代码（训练营内部阅读），编写出相应的Pytorch代码●2.了解残差结构

quant_day·2024-01-20 06:56

Pytorch学习第二周Day 10-11: 损失函数和优化器

Day10-11:损失函数和优化器在这两天的学习中，我深入了解了不同的损失函数和优化器，并通过使用两个流行的深度学习框架，PyTorch和TensorFlow，来对比学习这些概念的实际应用。

M.D·2024-01-20 06:56

Pytorch 与 Tensorflow对比学习第3周：进阶主题 Day 15-16: 卷积神经网络（CNN）

第3周：进阶主题Day15-16:卷积神经网络（CNN）在这两天中，我专注于学习卷积神经网络（CNN）的基础知识，包括卷积层和池化层的工作原理以及它们在图像处理中的应用。卷积神经网络基础：卷积层：学习了卷积层如何通过滤波器（或称为核）提取图像的特征。每个滤波器负责捕捉图像中的不同特征。激活函数：理解了ReLU（RectifiedLinearUnit）作为激活函数在CNN中的广泛应用，用于增加非线性

M.D·2024-01-20 06:56

GNN动手实践(三)：适用于同配图和异配图的高效图神经网络——H2GCN

该模型官方也开源了相应的源码（Github），但是作者是基于Tensorflow实现的，

斯曦巍峨·2024-01-20 06:52

10 | Tensorflow io流和 tfrecord读取操作

tf.io模块是TensorFlow中用于处理输入输出（I/O）操作的工具模块，提供了许多常见的函数，用于读写文件、处理图像、序列化和反序列化数据等。

RunsenLIu·2024-01-20 06:47

Pytorch学习第二周--Day 12-13: 构建你的第一个神经网络

使用了两个主流的深度学习框架：PyTorch和TensorFlow，以对比和理解它们在神经网络构建方面的不同。目标：构建一个全连接的神经网络来处理分类问题。

M.D·2024-01-20 06:16

复现图神经网络（GNN）论文的过程以及PyTorch与TensorFlow对比学习

复现图神经网络（GNN）论文的过程通常包括以下几个步骤：一、理解论文内容：首先彻底理解论文，包括其理论基础、模型架构、使用的数据集、实验设置和得到的结果。二、获取或准备数据集：根据论文中描述的实验，获取相应的数据集。如果论文中使用的是公开数据集，通常可以直接从互联网上下载；如果是私有数据集，可能需要自己收集或生成类似的数据。三、实现模型：使用合适的深度学习框架（如PyTorch、TensorFlo

M.D·2024-01-20 06:16

第1周：Day 3 - PyTorch与TensorFlow的异同介绍（入门级）

第1周：Day3-PyTorch介绍学习目标理解PyTorch的基本概念和主要特点。成功安装PyTorch环境。PyTorch简介PyTorch是一个开源的机器学习库，广泛用于计算机视觉和自然语言处理等领域。它由Facebook的人工智能研究团队开发，提供了丰富的API，便于进行深度学习模型的快速开发和原型验证。PyTorch的主要特点包括动态计算图（即命令式编程风格），直观的API设计，以及强大

M.D·2024-01-20 06:46

基于web的亚热带常见自然林病虫害识别系统——开篇

AI敲代码的手套·2024-01-20 04:07

美国积极利用EPMM漏洞；TensorFlow易受投毒攻击；伊朗黑客伪装刺探；GitHub在暴露高危漏洞| 安全周报 0119

1.美国网络安全局警告积极利用IvantiEPMM漏洞美国网络安全和基础设施安全局（CISA）周四在其已知漏洞（KEV）目录中添加了一个现已修补的关键漏洞，该漏洞影响IvantiEndpointManagerMobile（EPMM）和MobileIronCore，并表示该漏洞正在被积极利用。所讨论的漏洞是CVE-2023-35082（CVSS评分：9.8），这是一种身份验证绕过，是针对同一解决方案

开源网安·2024-01-20 03:35

Tensorflow2.0笔记 - 不使用layer方式，简单的MNIST训练

前向传播和梯度更新都使用最基础的tensorflowAPI来做。

亦枫Leonlew·2024-01-20 03:20

介绍 TensorFlow 的基本概念和使用场景

文章目录一、概念二、案例三、常见问题四、优缺点优点缺点五、相关链接一、概念TensorFlow是一个开源机器学习和深度学习框架，由Google开发并于2015年发布。

雪梅零落·2024-01-20 03:13

【tensorflow】[Python] tensorflow tensor的批量条件改值如何修改tensor中符合特定条件的元素值将满足特定规则的tensor元素值修改

问题叙述这样一个tensor想用类似x[np.where(x>8)]=8x[np.where(x<3)]=3的形式将其批量改成这种批量的条件判断改值，由于tensor不能直接用索引修改值尝试了几种方法，比如更改为Varient、numpy等会出现TypeError:onlyintegerscalararrayscanbeconvertedtoascalarindex或者TypeError:‘Res

gongfpp·2024-01-20 01:23

loss函数之NLLLoss，CrossEntropyLoss

对于包含个样本的batch数据，是神经网络的输出，并进行归一化和对数化处理。是样本对应的类别标签，每个样本可能是种类别中的一个。

ltochange·2024-01-20 00:18

数学建模学习笔记||TOPSIS&&熵权法

解法是：权重*归一化后的值归一化后的值：好得到权

展信佳：）·2024-01-20 00:11

深度了解Transformer【1】

小菜学AI·2024-01-19 19:31

python选择哪个版本安装-初学Python版本选择

除了面向政府、国企领域外都建议64位新兴领域很多库都是纯64位的，比如谷歌Tensorflow、Taichi太极图形库等。为了以后有可能出现的学习需要，起始就安装64位的Python是很有必要的。

weixin_37988176·2024-01-19 17:22

每次一篇10分钟，小步快跑攻陷Tensorflow（变量）

什么是变量(Variable)在TensorFlow中，变量是特殊的张量，它的值可以是一个任何类型的张量。变量存储的是持久张量，当训练模型时，变量可用用来存储和更新参数。注意变量使用前一定要初始化。

一块自由的砖·2024-01-19 17:43

TensorFlow之数据流图概念学习

这一篇，我们主要讨论学习TensorFlow中的数据流图，数据流图（DataFlowGraph），我们简称dfg，dfg中包含3个术语：节点、边和节点依赖关系,简单理解如下：术语说明节点计算数据的函数集合边流动的数据节点依赖关系标明节点的执行顺序数据流图的作用

小张smallZh·2024-01-19 17:03

机器学习100天-Day8Tensorflow新手教程3（实现线性支持向量机（Linear SVM））

这篇算是对Tensorflow一个比较好的拆分，当时写的时候也查了一些资料。线性支持向量机（LinearSVM）在教程中，我们将创建一个线性SVM来分离数据。用于此代码的数据是线性可分的。

我的昵称违规了·2024-01-19 16:22

python期末:常见模块的使用及计算生态

A.PILB.PyQt5C.TensorFlowD.random2.以下选项中，Python机器学习方向的第三方库是（）。

illusionbigdata·2024-01-19 16:11

tensorboard--第一讲

importosos.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'importtensorflowastfimportnumpyasnpdefadd_layer(inputs,

潘雪雯·2024-01-19 14:02

大模型关键技术：上下文学习、思维链、RLHF、参数微调、并行训练、旋转位置编码、模型加速、大模型注意力机制优化、永久记忆、LangChain、知识图谱、多模态

大模型关键技术大模型综述上下文学习思维链CoT奖励建模参数微调并行训练模型加速永久记忆：大模型遗忘LangChain知识图谱多模态大模型系统优化AI绘图幻觉问题从GPT1-GPT4拆解GPTs对比主流大模型技术点旋转位置编码层归一化激活函数注意力机制优化大模型综述你知道嘛

Debroon·2024-01-19 14:14

【知识---如何进行图像数据的归一化呢（normalize）】

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言范围归一化均值和标准差归一化&引申总结前言在做基于图像的目标检测遇到了图像的归一化操作，为此展开了一定的探讨：图像归一化是指对图像进行了一系列标准的处理变换

fyc300·2024-01-19 14:52

GPT应用程序的开发语言

许多深度学习框架如TensorFlow和PyTorch也支

super_Dev_OP·2024-01-19 13:02

CNN/DailyMail训练文本摘要模型

要使用TensorFlowDatasets(TFDS)来训练一个文本摘要模型，可以选择一个包含文章和摘要的数据集，例如CNN/DailyMail数据集。这个数据集通常用于训练和评估文本摘要模型。

朱雀333·2024-01-19 12:23

多模型图像特征可视化

此外，卷积可视化还可以帮助研究者更好地理解卷积神经网络中的高级概念，如池化、批量归一化等，从而更

伪_装·2024-01-19 11:31

Keras学习记录

Keras学习笔记keras.iokeras.io-zhkeras-cnKeras是一个高层神经网络API，Keras由纯Python编写而成并基Tensorflow、Theano以及CNTK后端．Keras

深思海数_willschang·2024-01-19 11:28

【机器学习300问】12、为什么要进行特征归一化？

当线性回归模型的特征量变多之后，会出现不同的特征量，然而对于那些同是数值型的特征量为什么要做归一化处理呢？一、为了消除数据特征之间的量纲影响使得不同指标之间具有可比性。

小oo呆·2024-01-19 10:08

神经网络激活函数--Sigmoid、Tanh、Relu、Softmax

Softmax一般是用于分类最后一层的归一化。目录1.Sigmoid函数2.Tanh函数3.Relu函数4.Softmax函数四种函数的图像：1.Sigmoid函数形式：特点：Sigmoid函

远离科研，保命要紧·2024-01-19 08:27

深度学习笔试题（一）

BA.对B.不对tanh输出在[-1,1]，均值为0，可以起到归一化的作用3.以下哪个选项正确？CA、卷积神经网络有反馈连接。B、增加多层感知机的隐层层数，测试集的分类错误会减

beyond谚语·2024-01-19 07:50

深度学习技术栈 —— Pytorch中保存与加载权重文件

TensorFlow的模型格式：.ckpt文件。一、参

键盘国治理专家·2024-01-19 07:50

YOLOv8全网首发：DCNv4更快收敛、更高速度、更高性能，效果秒杀DCNv3、DCNv2等，助力检测

本文独家改进：DCNv4更快收敛、更高速度、更高性能，完美和YOLOv8结合，助力涨点DCNv4优势：(1)去除空间聚合中的softmax归一化，以增强其动态性和表达能力；(2)优化存储器访问以最小化冗余操作以加速

AI小怪兽·2024-01-19 05:34

蒙特卡洛采样【python实例】

文章目录一、均匀分布采样二、直接采样例三、拒绝接受采样实例四、重要性采样（1）目的（2）原理（2.1）π(x)归一化\pi(x)归一化π(x)归一化（2.2）若π(x)(即p(x)没有归一化\pi(x)

格兰芬多_未名·2024-01-19 03:51

yolo9000：Better, Faster, Stronger的目标检测网络

目录一、回顾yolov1二、yolov2详细讲解2.1Better部分创新点（1）BatchNormalization(批量归一化)（2）HighResolutionClassifier---高分辨率分类器

慕溪同学·2024-01-19 03:09

laafeer·2024-01-19 03:35

Tensorflow2——Eager模式简介以及运用

使用过TensorFlow

逆风飞扬fei·2024-01-19 03:51

YOLOv5全网独家首发：DCNv4更快收敛、更高速度、更高性能，效果秒杀DCNv3、DCNv2等，助力检测实现暴力涨点

本文独家改进：DCNv4更快收敛、更高速度、更高性能，完美和YOLOv5结合，助力涨点DCNv4优势：(1)去除空间聚合中的softmax归一化，以增强其动态性和表达能力；(2)优化存储器访问以最小化冗余操作以加速

AI小怪兽·2024-01-19 02:46

TORCH01-07:Torch导数与自动求导

自动求导应该是Torch、Tensorflow等基础框架最核心的部分，属于任督二脉性质的，一通百通；本主题主要介绍Torch的自动求导的内容；自动求导有数学基础，理解起来也不是难事，然后就是从软件设计角度理解自动求导的设计机制与实现方式

杨强AT南京·2024-01-19 02:56

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