『TensotFlow』RNN/LSTM古诗生成

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『TensotFlow』RNN/LSTM古诗生成

往期RNN相关工程实践文章『TensotFlow』基础RNN网络分类问题『TensotFlow』RNN中文文本_上『TensotFlow』基础RNN网络回归问题『TensotFlow』RNN中文文本_下_暨研究生开学感想张量分析预处理结果是二维数据,相当于batch条一维数据,每个数据对应一首诗,每个字是一个scalar: embedding之后,将每个字映射为一个rnn_size大小的向量,数据变为三维: 经过递归神经网络,输出维度不变: 将之调整为二维数据,这里面第二维度(即每一…

『TensotFlow』RNN中文文本_下_暨研究生开学感想

承前接上节代码『TensotFlow』RNN中文文本_上, import numpy as np import tensorflow as tf from collections import Counter poetry_file = 'poetry.txt' poetrys = [] with open(poetry_file, 'r', encoding='utf-8') as f: for line in f: try: title, content = line.strip().sp…

『TensotFlow』RNN中文文本_上

中文文字预处理流程文本处理读取+去除特殊符号按照字段长度排序辅助数据结构生成生成 {字符:出现次数} 字典生成按出现次数排序好的字符list 生成 {字符:序号} 字典生成序号list 文本预处理生成字典是需要去重的,一般的思路是使用set数据结构来达成,不过这里使用的是collection.Counter,可以去重还能计数这里的文本以全唐诗为例,一般一行为1首,目的是去掉作者,生成为“[诗主体]”的格式作为RNN输入,为了保证等长,引入字符“_”在后续处理中为长度不够的诗句补齐…

『计算机视觉』Mask-RCNN_锚框生成

Github地址:Mask_RCNN 『计算机视觉』Mask-RCNN_论文学习『计算机视觉』Mask-RCNN_项目文档翻译『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其一:总览『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其二:基于ReNet101的FPN共享网络『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其三:RPN锚框处理和Proposal生成『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其四:FPN和ROIAlign的耦合『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其五:目标检测结果精炼…

『cs231n』RNN之理解LSTM网络

概述 LSTM是RNN的增强版,1.RNN能完成的工作LSTM也都能胜任且有更好的效果:2.LSTM解决了RNN梯度消失或爆炸的问题,进而可以具有比RNN更为长时的记忆能力.LSTM网络比较复杂,而恰好找到一篇不错的介绍文章,和课程的讲述范围差不多,所以这里摘下来(自己截图记录好麻烦),另外找到一篇推了公式的LSTM介绍,这个cs231n的课程并没有涉及,我暂时也不做这方面的研究,不过感觉内容不错,链接记下来以备不时之需. 本篇原文链接 RNN以及LSTM的介绍和公式梳理按照老师的说法,LST…

『TensotFlow』转置卷积

网上解释作者:张萌链接:https://www.zhihu.com/question/43609045/answer/120266511来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 一句话解释:逆卷积相对于卷积在神经网络结构的正向和反向传播中做相反的运算. 逆卷积(Deconvolution)比较容易引起误会,转置卷积(Transposed Convolution)是一个更为合适的叫法. 举个栗子: 4x4的输入,卷积Kernel为3x3, 没有Padding…

『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其三：RPN锚框处理和Proposal生成

一.RPN锚框信息生成上文的最后,我们生成了用于计算锚框信息的特征(源代码在inference模式中不进行锚框生成,而是外部生成好feed进网络,training模式下在向前传播时直接生成锚框,不过实际上没什么区别,锚框生成的讲解见『计算机视觉』Mask-RCNN_锚框生成): rpn_feature_maps = [P2, P3, P4, P5, P6] 接下来,我们基于上述特征首先生成锚框的信息,包含每个锚框的前景/背景得分信息及每个锚框的坐标修正信息. 接前文主函数,我们初始化rpn m…

『PyTorch』第十弹_循环神经网络

RNN基础: 『cs231n』作业3问题1选讲_通过代码理解RNN&图像标注训练 TensorFlow RNN: 『TensotFlow』基础RNN网络分类问题『TensotFlow』基础RNN网络回归问题『TensotFlow』深层循环神经网络『TensotFlow』LSTM古诗生成任务总结对于torch中的RNN相关类,有原始和原始Cell之分,其中RNN和RNNCell层的区别在于前者一次能够处理整个序列,而后者一次只处理序列中一个时间点的数据,前者封装更完备更易于使用,后者更具灵…

『TensorFlow』专题汇总

TensorFlow:官方文档 TensorFlow:项目地址本篇列出文章对于全零新手不太合适,可以尝试TensorFlow入门系列博客,搭配其他资料进行学习. Keras使用tf.Session训练方法教程一.API介绍基础操作列表『TensorFlow』0.x_&_1.x版本框架改动汇总『TensorFlow』函数查询列表_数值计算『TensorFlow』函数查询列表_张量属性调整『TensorFlow』简单的数学计算『TensorFlow』变量初始化常用基础操作『Ten…

『计算机视觉』Mask-RCNN_从服装关键点检测看KeyPoints分支

下图Github地址:Mask_RCNN Mask_RCNN_KeyPoints『计算机视觉』Mask-RCNN_论文学习『计算机视觉』Mask-RCNN_项目文档翻译『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其一:总览『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其二:基于ReNet101的FPN共享网络『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其三:RPN锚框处理和Proposal生成『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其四:FPN和ROIAlign的耦合『计算机视觉』Mask…

『计算机视觉』Mask-RCNN_训练网络其三：训练Model

Github地址:Mask_RCNN 『计算机视觉』Mask-RCNN_论文学习『计算机视觉』Mask-RCNN_项目文档翻译『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其一:总览『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其二:基于ReNet101的FPN共享网络『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其三:RPN锚框处理和Proposal生成『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其四:FPN和ROIAlign的耦合『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其五:目标检测结果精炼…

『计算机视觉』Mask-RCNN_训练网络其二：train网络结构&损失函数

Github地址:Mask_RCNN 『计算机视觉』Mask-RCNN_论文学习『计算机视觉』Mask-RCNN_项目文档翻译『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其一:总览『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其二:基于ReNet101的FPN共享网络『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其三:RPN锚框处理和Proposal生成『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其四:FPN和ROIAlign的耦合『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其五:目标检测结果精炼…

『计算机视觉』Mask-RCNN_训练网络其一：数据集与Dataset类

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『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络终篇：使用detect方法进行推断

一.detect和build 前面多节中我们花了大量笔墨介绍build方法的inference分支,这节我们看看它是如何被调用的. 在dimo.ipynb中,涉及model的操作我们简单进行一下汇总,首先创建图并载入预训练权重, 然后规范了类别序列, 实际开始检测的代码块如下, 经由model.detect方法,调用model.build方法(也就是我们前面多节在讲解的方法)构建图,实施预测. 二.detect方法首先看看detect方法的前几行(和build一样,同见model.py), d…

『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其六：Mask生成

一.Mask生成概览上一节的末尾,我们已经获取了待检测图片的分类回归信息,我们将回归信息(即待检测目标的边框信息)单独提取出来,结合金字塔特征mrcnn_feature_maps,进行Mask生成工作(input_image_meta用于提取输入图片长宽,进行金字塔ROI处理,即PyramidROIAlign). # Detections # output is [batch, num_detections, (y1, x1, y2, x2, class_id, score)] in # no…

『cs231n』作业3问题1选讲_通过代码理解RNN&图像标注训练

一份不错的作业3资料(含答案) RNN神经元理解单个RNN神经元行为括号中表示的是维度向前传播 def rnn_step_forward(x, prev_h, Wx, Wh, b): """ Run the forward pass for a single timestep of a vanilla RNN that uses a tanh activation function. The input data has dimension D, the hidden…

『TensorFlow』DCGAN生成动漫人物头像_下

『TensorFlow』以GAN为例的神经网络类范式『cs231n』通过代码理解gan网络&tensorflow共享变量机制_上『TensorFlow』通过代码理解gan网络_中一.计算图效果以及实际代码实现计算图效果实际模型实现相关介绍移步我的github项目. 二.生成器与判别器设计生成器相关参量, 噪声向量z维度:100 标签向量y维度:10(如果有的话) 生成器features控制参量gf标量值:64 生成器features控制参量gfc标量值:1024 无标签训练, 1…

『TensorFlow』线程控制器类&变量作用域

线程控制器类线程控制器原理: 监视tensorflow所有后台线程,有异常出现(主要是越界,资源循环完了)时,其should_stop方法就会返回True,而它的request_stop方法则用于要求各个线程安全退出.需要使用local变量,初始化时注意. coord = tf.train.Coordinator() # 线程控制器 threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord) # 启动队列 try: while not coord.s…

『设计』Slithice 分布式架构设计-支持一体式开发，分布式发布

项目原因: 参与过各种分布式项目,有 Socket,Remoting,WCF,当然还有最常用的可以跨平台的 WebService. 分布式编码的时间浪费: 但是,无一例外的,开发分布式程序的开发遵循如下规律: >那就是得先写服务端代码: >然后通过工具生成代理类:(特别浪费时间) >客户端代码调用代理类完成业务: 这种编码规律,就有一个问题: 那就是当我们调试程序时,得先以调试模式启动服务端,再以调试模式启动客户端——然后在调试中找到代码的BUG. 这种调试方式调试一次…

『WPF』DataGrid的使用

原文『WPF』DataGrid的使用几点说明这里主要是参考了MSDN中关于DataGrid的说明这里只会简单说明在WPF中,DataGird最简单的使用方法对于MSDN中的翻译不会很详细,也不会每一句都翻译. 来自MSDN的内容 Type Name Description Constructors DataGrid Initializes a new instance of the System.Windows.Controls.DataGrid class. Property Ite…

[日推荐] 『Streeter』极乐商店邀你一起来尬舞啊！-store.dreawer.com

你听的舞蹈有哪些?Jazz?Poppin?Hiphop?现代舞?民族舞?... 今天推荐一款小程序『Streeter』,几乎包含所有舞蹈视频,偷偷学好了,邀请你来尬舞啊 Streeter 这个Logo的Stlye是不是你喜欢我? Streeter小程序首页有各种很酷的舞蹈,什么JAZZ.Poppin等等,都是年轻人喜欢的,跳出来都是很酷的舞蹈哦~ 选择一个你喜欢的种类进入吧. 你看过的视频可以收藏,还可以上传你的视频教程供大家学习哦~ 顺畅度非常好,可以体验一下: 进入极乐商店,扫码体验! 更多…

『Numpy』内存分析_高级切片和内存数据解析

在计算机中,没有任何数据类型是固定的,完全取决于如何看待这片数据的内存区域. 在numpy.ndarray.view中,提供对内存区域不同的切割方式,来完成数据类型的转换,而无须要对数据进行额外的copy,可以节约内存空间,我们可以将view看做对内存的展示方式. 如: import numpy as np x = np.arange(10, dtype=np.int) print('An integer array:', x) print ('An float array:', x.view(…