问题:LSTM的输出值output和state是否是一样的 1. rnn.LSTMCell(num_hidden, reuse=tf.get_variable_scope().reuse)  # 构建单层的LSTM网络 参数说明:num_hidden表示隐藏层的个数,reuse表示LSTM的参数进行复用 2.rnn.DropoutWrapper(cell, output_keep_prob=keep_prob) # 表示对rnn的输出层进行dropout 参数说明:cell表示单层的lstm,o…
1.cv2.resize(image, (image_size, image_size), 0, 0, cv2.INTER_LINEAR) 参数说明:image表示输入图片,image_size表示变化后的图片大小,0, 0表示dx和dy, cv2.INTER_LINEAR表示插值的方式为线性插值 2.image.get_shape[1:4].num_elements() 获得最后三个维度的大小之和 参数说明:image表示输入的图片 3. saver.save(sess, path, glob…
1. tf.nn.conv2d(x, w, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')  # 对数据进行卷积操作 参数说明:x表示输入数据,w表示卷积核, strides表示步长,分别表示为样本数,长,宽,通道数,padding表示补零操作 2. tf.nn.max_pool(x, ksize=[1, 2, 2, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME')  # 对数据进行池化操作 参数说明:x表示输入数据,ksize表示卷…
1. tf.nn.embedding_lookup(W, X) W的维度为[len(vocabulary_list), 128], X的维度为[?, 8],组合后的维度为[?, 8, 128] 代码说明一下:即根据每一行X中的一个数,从W中取出对应行的128个数据,比如X[1, 3]个数据是3062,即从W中的第3062行取出128个数据 import numpy as np import tensorflow as tf data = np.array([[2, 1], [3, 4], [5,…
1.tf.train.batch(image, batch_size=batch_size, num_threads=1) # 获取一个batch的数据 参数说明:image表示输入图片,batch_size表示一个batch的大小,num_threads表示使用几个线程进行执行 import tensorflow as tf import numpy as np def generate_data(): num = 25 label = np.asarray(range(0, num)) im…
<深入浅出深度学习原理剖析与Python实践>介绍了深度学习相关的原理与应用,全书共分为三大部分,第一部分主要回顾了深度学习的发展历史,以及Theano的使用:第二部分详细讲解了与深度学习相关的基础知识,包括线性代数.概率论.概率图模型.机器学习和最优化算法:在第三部分中,针对若干核心的深度学习模型,如自编码器.受限玻尔兹曼机.递归神经网络和卷积神经网络等进行详细的原理分析与讲解,并针对不同的模型给出相应的具体应用. <深入浅出深度学习:原理剖析与Python实践>适合有一定高等数…
读国内关于深度学习的书籍,可以看看<深度学习原理与应用实践>,对深度学习原理的介绍比较简略(第3.4章共18页).只介绍了"神经网络"和"卷积神经网络",其他类型的深度神经网络(如自动编码器.循环神经网络)没有涉及. 深度学习开源工具Caffe框架和源代码解析的内容比较详细(第5章共60页),重点是卷积神经网络的实践部分.用八章介绍八个图像识别方面的应用场景,如手写数字识别.人脸识别.表情识别.年龄识别等. 最后部分对"深度学习的缺陷"…
前言 上一章为大家介绍过深度学习的基础和多层感知机 MLP 的应用,本章开始将深入讲解卷积神经网络的实用场景.卷积神经网络 CNN(Convolutional Neural Networks,ConvNet)是一种特殊的深度学习神经网络,近年来在物体识别.图像重绘.视频分析等多个层面得到了广泛的应用.本文将以VGG16预训练模型为例子,从人脸识别.预训练模型.图片风格迁移.滤波分析.热力图等多过领域介绍 CNN 的应用. 目录 一.卷积神经网络的原理 二.构建第一个 CNN 对 MNIST 数字…
作者:韩信子@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/37 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/263 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 本系列为 斯坦福CS231n <深度学习与计算机视觉(Deep Learning for Computer Vision)>的全套学习笔记,对应的课程视频可以在 这里 查看.更多资料获取方式见文末…
作者:韩信子@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/37 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/265 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 本系列为 斯坦福CS231n <深度学习与计算机视觉(Deep Learning for Computer Vision)>的全套学习笔记,对应的课程视频可以在 这里 查看.更多资料获取方式见文末…