张量的两种运算 1. 张量的乘(Tensor product) tensorproduct() 2. 张量的缩并 tensorcontraction() The matrix trace is equivalent to the contraction of a rank-2 array Matrix product is equivalent to a tensor product of two rank-2 arrays, followed by a contraction of the 2…

张量——N-dim 数组 1. 数组的创建 2. 符号数组的创建 3. 一维数组改变形状创建 4. 切片操作 5. 符号数组操作 6. 数组转化为列表 7. 维度为2的数组可以转化为矩阵  …

在上一节中,我们安装 TensorFlow 并运行了最简单的应用,这节我们熟悉 TensorFlow 中的张量. 张量是 TensorFlow 的核心数据类型.数学里面也有张量的概念,但是 TensorFlow 的张量其实不一样,更像是一个 n 维数组. 不能在常规 Python 例程中访问张量,因此 TensorFlow API 提供了很多张量的操作函数. 张量的创建 张量是一个 n 维数组.当 $n=0$ 时它就是标量:当 $n=1$ 时它就是向量:当 $n=2$ 时它就是矩阵. 所有的张量…

tensorflow笔记(五)之MNIST手写识别系列二 版权声明:本文为博主原创文章,转载请指明转载地址 http://www.cnblogs.com/fydeblog/p/7455233.html 前言 这篇博客将用tensorflow实现CNN卷积神经网络去训练MNIST数据集,并测试一下MNIST的测试集,算出精确度. 由于这一篇博客需要要有一定的基础,基础部分请看前面的tensorflow笔记,起码MNIST手写识别系列一和CNN初探要看一下,对于已经讲过的东西,不会再仔细复述,可能会…

这是<GPU学习深度学习>系列文章的第三篇,主要是接着上一讲提到的如何自己构建深度神经网络框架中的功能模块,进一步详细介绍 Tensorflow 中 Keras 工具包提供的几种深度神经网络模块.本系列文章主要介绍如何使用 腾讯云GPU服务器 进行深度学习运算,前面主要介绍原理部分,后期则以实践为主. 往期内容: GPU 学习深度学习系列Part 1:传统机器学习的回顾 GPU 学习深度学习系列Part 2:Tensorflow 简明原理 上一讲中,我们用最简单的代码,实现了最简单的深度学习框…

1. 神经网络原理 神经网络模型,是上一章节提到的典型的监督学习问题,即我们有一组输入以及对应的目标输出,求最优模型.通过最优模型,当我们有新的输入时,可以得到一个近似真实的预测输出. 我们先看一下如何实现这样一个简单的神经网络: 输入 x = [1,2,3], 目标输出 y = [-0.85, 0.72] 中间使用一个包含四个单元的隐藏层. 结构如图: 求所需参数 w10w10 w20w20 b10b10 b20b20, 使得给定输入 x 下得到的输出 ,和目标输出 y^y^ 之间的平均均方误…

在前面的文章中,我们通常是拿到一个任务,譬如图像分类.识别等,搜集好数据后就开始直接用模型进行训练,但是现实情况中,由于设备的局限性.时间的紧迫性等导致我们无法从头开始训练,迭代一两百万次来收敛模型,所以这个时候迁移学习就派上用场了. 什么是迁移学习? 迁移学习通俗来讲,就是运用已有的知识来学习新的知识,核心是找到已有知识和新知识之间的相似性,用成语来说就是举一反三.由于直接对目标域从头开始学习成本太高,我们故而转向运用已有的相关知识来辅助尽快地学习新知识.比如,已经会下中国象棋,就可以类比着来…

前言 本系列教程为pytorch官网文档翻译.本文对应官网地址:https://pytorch.org/tutorials/intermediate/seq2seq_translation_tutorial.html 系列教程总目录传送门:我是一个传送门 本系列教程对应的 jupyter notebook 可以在我的Github仓库下载: 下载地址:https://github.com/Holy-Shine/Pytorch-notebook 本教程我们将会搭建一个网络来将法语翻译成英语. [KE…

前言 本系列教程为pytorch官网文档翻译.本文对应官网地址:https://pytorch.org/tutorials/intermediate/char_rnn_generation_tutorial.html 系列教程总目录传送门:我是一个传送门 本系列教程对应的 jupyter notebook 可以在我的Github仓库下载: 下载地址:https://github.com/Holy-Shine/Pytorch-notebook 我们仍然使用手工搭建的包含几个线性层的小型RNN.与之…

前言 本系列教程为pytorch官网文档翻译.本文对应官网地址:https://pytorch.org/tutorials/intermediate/char_rnn_classification_tutorial.html 系列教程总目录传送门:我是一个传送门 本系列教程对应的 jupyter notebook 可以在我的Github仓库下载: 下载地址:https://github.com/Holy-Shine/Pytorch-notebook 1. 数据准备 数据下载通道: 点击这里下载数…

原文:https://likewind.top/2019/02/01/Pytorch-dataprocess/ Pytorch系列: PyTorch系列(一) - PyTorch使用总览 PyTorch系列(二) - PyTorch数据读取 PyTorch系列(三) - PyTorch网络构建 PyTorch系列(四) - PyTorch网络设置 参考: PyTorch documentation PyTorch 码源 本文首先介绍了有关预处理包的源码,接着介绍了在数据处理中的具体应用: 其主要…

引自:http://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/72857454 中文文档:http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/ 官方文档:https://keras.io/ 文档主要是以keras2.0. . Keras系列: 1.keras系列︱Sequential与Model模型.keras基本结构功能(一) 2.keras系列︱Application中五款已训练模型.VGG16框架(Sequent…

就是想保存下来,没有其他用意 原博文:http://blog.csdn.net/qq_26898461/article/details/53467968 3. 空间定位与检测     参考信息<基于深度学习的目标检测研究进展> 3.1 计算机视觉任务 3.2 传统目标检测方法 传统目标检测流程: 1)区域选择(穷举策略:采用滑动窗口,且设置不同的大小,不同的长宽比对图像进行遍历,时间复杂度高) 2)特征提取(SIFT.HOG等:形态多样性.光照变化多样性.背景多样性使得特征鲁棒性差) 3)分类…

请先阅读上两篇文章: [RL系列]马尔可夫决策过程中状态价值函数的一般形式 [RL系列]马尔可夫决策过程与动态编程 状态价值函数,顾名思义,就是用于状态价值评价(SVE)的.典型的问题有“格子世界(GridWorld)”游戏(什么是格子世界?可以参考:Dynamic programming in Python),高尔夫游戏,这类问题的本质还是求解最优路径,共性是在学习过程中每一步都会由一个动作产生一个特定的状态,而到达该状态所获得的奖励是固定的,与如何到达,也就是之前的动作是无关的,并且这类问题…

请先阅读上一篇文章:[RL系列]马尔可夫决策过程与动态编程 在上一篇文章里,主要讨论了马尔可夫决策过程模型的来源和基本思想,并以MAB问题为例简单的介绍了动态编程的基本方法.虽然上一篇文章中的马尔可夫决策过程模型实现起来比较简单,但我认为其存在两个小问题: 数学表达上不够简洁 状态价值评价型问题与动作价值评价型问题是分离的,形式上不够统一 本篇主要来解决第一个问题. 第一个问题是比较直观的,下面给出状态价值函数以作分析: $$ \mathbb{Value}(S_1) = \mathbb{Rewa…

转自:https://www.qcloud.com/community/article/598765?fromSource=gwzcw.117333.117333.117333 这是<使用腾讯云 GPU 学习深度学习>系列文章的第二篇,主要介绍了 Tensorflow 的原理,以及如何用最简单的Python代码进行功能实现.本系列文章主要介绍如何使用 腾讯云GPU服务器 进行深度学习运算,前面主要介绍原理部分,后期则以实践为主. 往期内容: 使用腾讯云 GPU 学习深度学习系列之一:传统机器学…

1 引言 TensorFlow2.0版本已经发布,虽然不是正式版,但预览版都发布了,正式版还会远吗?相比于1.X,2.0版的TensorFlow修改的不是一点半点,这些修改极大的弥补了1.X版本的反人类设计,提升了框架的整体易用性,绝对好评! 不多说了,赶紧来学习一波吧,做最先吃螃蟹的那一批人!先从TensorFlow的基本数据结构——张量(tensor)开始. 2 创建 2.1 constant()方法 >>> import tensorflow as tf >>>…

本篇文章主要是解读模型主体代码modeling.py.在阅读这篇文章之前希望读者们对bert的相关理论有一定的了解,尤其是transformer的结构原理,网上的资料很多,本文内容对原理部分就不做过多的介绍了. 我自己写出来其中一个目的也是帮助自己学习整理.当你输出的时候才也会明白哪里懂了哪里不懂.因为水平有限,很多地方理解不到位的,还请各位批评指正. 1.配置 class BertConfig(object): """Configuration for `BertModel…

Geoffrey Hinton是深度学习的开创者之一,反向传播等神经网络经典算法发明人,他在17年年底和他的团队发表了两篇论文,介绍了一种全新的神经网络,这种网络基于一种称为胶囊(Capsule)的结构,并且还发表了用来训练胶囊网络的囊间动态路由算法.这篇文章的意义目前还不明显,因为Hinton老师确实给大家挖了一个大坑来填,论文中还有一些想法目前很粗糙,有水论文的机会. Capsule Capsule 中的神经元的激活情况表示了图像中存在的特定实体的各种性质.这些性质可以包含很多种不同的参数,…

目录 TensorFlow 高阶API Dataset(tf.data) Estimator(tf.estimator) FeatureColumns(tf.feature_column) tf.nn tf.layers tf.train tf.linalg checkpoint(模型保存与恢复) Tensorflow Serving 官方例子 half_plus_two的例子 创建自定义镜像 架构 Source Loader Manager Servable 部署服务 模型导出 API请求(p…

上期给大家介绍了YOLO模型的检测系统和具体实现,YOLO是如何进行目标定位和目标分类的,这期主要给大家介绍YOLO是如何进行网络训练的,话不多说,马上开始! 前言: 输入图片首先被分成S*S个网格cell,每个网格会预测B个边界框bbox,这B个边界框来定位目标,每个边界框又包含5个预测:x,y,w,h和置信度confidence.那这取值有什么约束嘛?如下图所示: 黄色的圆圈代表了中间这个网格的中心点,红色的圆圈代表了这个红色方框的中心点,则x,y的取值是两个中心的偏移量和 cell 本身宽…

完整代码及其数据,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/DeepLearningNote 这里结合网络的资料和MobileNet论文,捋一遍MobileNet,基本代码和图片都是来自网络,这里表示感谢,参考链接均在后文.下面开始. MobileNet论文写的很好,有想法的可以去看一下,我这里提供翻译地址: 深度学习论文翻译解析(十七):MobileNets: Efficient Convolutional Ne…

前言: 这是实例分割中的一篇经典论文,以往的实例分割模型都比较复杂,这篇论文提出了一个简单且直接的实例分割模型,如何设计这种简单直接的模型且要达到一定的精度往往会存在一些困难,论文中有很多思路或思想值得借鉴,因此十分值得一读. 在本文中,为让各个方向的读者都能看得懂并抓住重点,较为详细地介绍了本文的创新或改进思路,而对一些细节不予赘述. 论文:SOLO: Segmenting Objects by Locations* 代码:https://git.io/AdelaiDet Introducti…

书接上回,继续来讲讲关于类及其方法的一些冷知识和烫知识.本篇将重点讲讲类中的另一个重要元素--方法,也和上篇一样用各种神奇的例子,从原理和机制的角度为你还原一个不一样的Python.在阅读本篇之前,推荐阅读一下上篇的内容:Python科普系列--类与方法(上篇) 对象方法的本质 说到面向对象编程,大家应该对方法这一概念并不陌生.其实在上篇中已经提到,在Python中方法的本质就是一个字段,将一个可执行的对象赋值给当前对象,就可以形成一个方法,并且也尝试了手动制造一个对象. 但是,如果你对Pyth…

系列博客链接: (一)TensorFlow框架介绍:https://www.cnblogs.com/kongweisi/p/11038395.html (二)TensorFlow框架之图与TensorBoard:https://www.cnblogs.com/kongweisi/p/11038517.html (三)TensorFlow框架之会话:https://www.cnblogs.com/kongweisi/p/11038550.html 本文概述: 知道常见的TensorFlow创建张量…

上一篇:Angular2入门系列教程6-路由(二)-使用多层级路由并在在路由中传递复杂参数 感觉这篇不是很好写,因为涉及到网络请求,如果采用真实的网络请求,这个例子大家拿到手估计还要自己写一个web api来提供调用:好在Angular2提供了本地模拟的api,可以供我们编写方便:但是,真实使用的情况往往与本地模拟有一些差别,会存在跨域等一系列问题:这些不在本篇文章的讲解范围之内,如果在.net下遇到跨域问题可以直接私信我. Angular的http模块并不是Angular2的核心模块,你并不一…

本系列将从以下三个方面对Tinker进行源码解析: Android热更新开源项目Tinker源码解析系列之一:Dex热更新 Android热更新开源项目Tinker源码解析系列之二:资源文件热更新 Android热更新开源项目Tinker源码解析系类之三:so文件热更新 转载请标明本文来源:http://www.cnblogs.com/yyangblog/p/6252855.html更多内容欢迎star作者的github:https://github.com/LaurenceYang/artic…

jQuery,让我们对dom的操作更加便捷.由于其易用性和可扩展性,jQuer也迅速风靡全球,各种插件也是目不暇接. 我相信很多人并不能直接远离jQuery去做前端,因为它太好用了,我们以前做的东西大多基于jQuery和它的插件.而且现在Angular2的组件生态还不是很完善,我们在编写Angular的时候也许会想要用到jQuery.本篇文章就简单介绍下在Angular2中使用jQuery 如果你不知道怎么搭建Angular2开发环境,请参考我之前写这篇文章:Angular2入门系列教程1-使用…

作为.Net工地搬砖长工一名,一直致力于挖坑(Bug)填坑(Debug),但技术却不见长进.也曾热情于新技术的学习,憧憬过成为技术大拿.从前端到后端,从bootstrap到javascript,从python到Node.js,了解过设计模式,也跟风了微信公众号开发.然而却浅尝辄止,未曾深入.买了一本本的技术书籍,没完整的翻完一本.屯了一部部的pdf,却只是在手机里占着内存.想过改变,却从未曾着手改变. 以上算是我程序猿生涯的真实写照. 现在我要尝试改变,从基础的helloworld开始,记下学习…

汇总篇:http://www.cnblogs.com/dunitian/p/4822808.html#tsql 概  述:http://www.cnblogs.com/dunitian/p/6041323.html#com 以下内容皆为个人摸索,没有人专门指导(公司不给力啊!DBA和大牛都木有...),所以难免出错,如有错误欢迎指正,小子勇于接受批评~(*^__^*) ~ 水平分库分表和垂直分库分表,大家都经常谈,我说下我的理解,看图: 垂直分表就不用说了,基本上会SQLServer的都会. 垂…