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tensorflow2
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
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2023-10-17 08:40
windows
python
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
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2023-10-16 09:30
TensorFlow
深度学习
tensorflow
神经网络
机器学习
python transformers_Transformers2.0让你三行代码调用语言模型,兼容TF2.0和PyTorch
近日HuggingFace公司开源了最新的Transformer2.0模型库,用户可非常方便地调用现在非常流行的8种语言模型进行微调和应用,且同时兼容
TensorFlow2
.0和PyTorch两大框架,
weixin_39873456
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2023-10-15 11:25
python
transformers
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
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2023-10-15 08:11
神经网络和深度学习
TensorFlow2
model.compile
模型编译配置
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
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2023-10-15 08:06
深度学习
tensorflow
人工智能
python
【
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
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2023-10-15 07:06
TensorFlow_2.14
人工智能
tensorflow
人工智能
python
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
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2023-10-14 05:33
TensorFlow2代码解读
tensorflow
人工智能
python
深度学习
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
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2023-10-14 05:33
TensorFlow2代码解读
tensorflow
人工智能
python
深度学习
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
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2023-10-14 02:34
debug
tensorflow
深度学习
python
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
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2023-10-14 02:31
深度学习
tensorflow
迁移学习
python
【
TensorFlow2
之012】TF2.0 中的 TF 迁移学习
#012
TensorFlow2
.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
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2023-10-14 02:58
人工智能
TensorFlow_2.14
tensorflow
迁移学习
人工智能
【
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
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2023-10-13 20:08
TensorFlow_2.14
人工智能
tensorflow
人工智能
python
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
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2023-10-13 10:01
深度学习tensorflow
tensorflow2.0
LetNet-5
Fasion
mnsit
深度学习分类器
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
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2023-10-13 10:57
深度学习
tensorflow
python
神经网络
【
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
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2023-10-13 09:25
深度学习
【
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
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2023-10-13 09:25
tensorflow
深度学习
神经网络
TensorFlow2
.0之LeNet-5实战
TensorFlow2
.0之LeNet-5实战fromtensorflow.kerasimportSequential,layers,losses,optimizers,datasetsimporttensorflowastfdefmain
xingS1992
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2023-10-13 09:54
机器学习
python
深度学习
tensorflow
机器学习
python
【
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
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2023-10-13 09:20
AI
python
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Python3.7
tensorflow2
.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
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2023-10-13 09:41
tensorflow2冲吧
神经网络
tensorflow
深度学习
【
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
TensorFlow2
020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
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2023-10-13 09:07
TensorFlow_2.14
人工智能
深度学习
tensorflow
人工智能
python
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2.2numpy2.3sklearn2.4
TensorFlow2
.5opencv2.6caffe2(纯cpu版)2.7caffe(重头戏
Zjhao666
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2023-10-13 04:10
人工智能
人工智能框架安装
【
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
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2023-10-13 00:14
深度学习
tensorflow
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
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2023-10-13 00:13
python
人工智能
深度学习
机器学习
神经网络
【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
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2023-10-13 00:40
TensorFlow_2.14
人工智能
深度学习
人工智能
tensorflow
深度学习
【
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
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2023-10-12 23:52
tensorflow
深度学习
【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
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2023-10-12 23:18
TensorFlow_2.14
人工智能
人工智能
tensorflow
深度学习
tensorflow 入门笔记
2019年10月
tensorflow2
.0正式版发布,新版
luckriver
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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
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2023-10-12 16:39
tensorflow2
【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
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2023-10-12 16:36
TensorFlow_2.14
人工智能
人工智能
tensorflow
深度学习
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
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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
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2023-10-12 00:48
python
tensorflow
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
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2023-10-11 11:55
工具安装和使用
tensorflow
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
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2023-10-11 10:50
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
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2023-10-10 19:12
python
Linux
linux
深度学习
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
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2023-10-10 04:15
笔记
tensorflow
深度学习
机器学习
【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
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2023-10-09 13:57
TensorFlow神经网络
神经网络
python
深度学习
机器学习
tensorflow
Tensorflow2
.5.0安装中常见的问题及解决方法
安装
Tensorflow2
.5.0:需要指定版本,并指定cpu还是gpu版本。非源码安装后,调用会产生警告。
遗落星球
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2023-10-08 05:13
tensorflow
深度学习
tf-lite转换记录
基于
tensorflow2
.4.1-gpu版本实现的先实现tensorflow的模型,然后用model=ASR_LSTM()tf.saved_model.save(model,checkpoint_path
林林宋
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2023-10-07 13:46
工程上线相关
深度学习
TensorFlow2
-创建Sequential模型
一、引入相关包#coding:utf-8importtensorflowastffromtensorflow.kerasimportlayersimportnumpyasnpimportos二、设置网络维度#设置网络层维度M=50#输入数据维度N=32#隐藏层维度L=10#输出分类数量三、声明Sequential模型#Sequential模型堆叠#Y=σ(Wx+B)σ=relumodel=tf.k
MyChinaLin
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2023-10-07 01:25
tensorflow2
.0 中lstm的实现
tensorflow2
.0中lstm的实现
tensorflow2
.0中lstm的实现from__future__importabsolute_import,division,print_function
wo_shanhaiguan
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2023-10-06 17:15
lstm
tensorflow2.0
tf.compat.v1.global_variables()
在
TensorFlow2
.x中,这个函数已经被移除了,取而代之的是tf.compat.v1.global_variables()。
坐在墙上的猫
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2023-10-04 08:03
TensorFlow
python
tensorflow
TensorFlow笔记之卷积神经网络
文章目录前言一、卷积神经网络CNN二、Tensorflow1.x1.加载数据集2.数据处理3.定义模型4.训练模型5.结果可视化二、
Tensorflow2
.x1.加载数据集2.数据处理3.定义模型4.训练模型
Mr_Stutter
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2023-10-04 06:49
Python机器学习
cnn
tensorflow
深度学习
新环境下配置jupyter notebook并启动
1.先切换到我们需要使用的环境2.安装python内核condainstallipykernel3.创建指定内核ipythonkernelinstall--user--name=
tensorflow2
4
dropoutgirl
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2023-10-04 04:55
python
jupyter
ide
python
Maxout Networks论文阅读
[toc]1.MaxoutNetworksarXiv:1302.4389[stat.ML]
tensorflow2
代码:https://github.com/zhangkaihua88/ML_Paper1.1
山雾幻华
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2023-10-03 12:41
Tensorflow2
GPU 安装方法
一、
Tensorflow2
GPU安装方法1.首先安装Anaconda3环境2.在AnacondaPrompt中安装
tensorflow2
3.验证GPU是否可以使用1.首先安装Anaconda3环境https
坐在墙上的猫
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2023-10-01 10:54
深度学习与计算机视觉
tensorflow
人工智能
python
Ubuntu配置深度学习环境(TensorFlow和pyTorch)
文章目录一、CUDA安装1.1安装显卡驱动1.2CUDA安装1.3安装cuDNN二、Anaconda安装三、安装TensorFlow和pyTorch3.1安装pyTorch3.2安装
TensorFlow2
ZARD帧心
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2023-10-01 04:23
深度学习
ubuntu
tensorflow
linux
人工智能
TensorFlow章二:环境搭建
TensorFlow2
.1TensorFlow的主要依赖包TensorFlow的两个主要依赖包:ProtocolBuffer和Bazel。
wenju_song
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2023-09-30 05:51
Python机器学习框架介绍
目录1为什么选择用Python2机器学习和深度学习框架2.1Pandas2.2NumPy2.3Matplotlib2.4Seaborn2.5Scikit-learn2.6
TensorFlow2
.7Keras2.8PyTorch1
赵广陆
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2023-09-27 20:23
python
python
机器学习
开发语言
本地项目远程Linux运行
本地安装anconda(如果不需要在本地运行,这步可以忽略)2进入本地conda环境(如果不需要在本地运行,这步可以忽略)2.1查看已存在的环境2.2创建新的conda环境2.3激活新建的环境2.4安装
tensorflow2
.5
没有难学的知识
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2023-09-27 12:25
linux
运维
服务器
Tensorflow2
.x版本initializer正态化变量输出函数
在TensorFlow中,用于初始化变量的正态分布初始化函数有以下几种:1.tf.random.normal:这是一种从正态分布(高斯分布)中随机采样的初始化方法。你可以指定均值和标准差来调整分布的参数。例如: initial_values=tf.random.normal(shape=(3,3),mean=0.0,stddev=1.0)这将创建一个3x3的张量,其中的元素是从均值为0,标准差为
dropoutgirl
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2023-09-27 11:51
python
tensorflow
人工智能
python
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