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Word2vec 更完整版本(非demo)的代码在 tensorflow/models/embedding/     首先需要安装bazel 来进行编译 bazel可以下载最新的binary安装文件,这里下载0.1.0版本的bazel https://github.com/bazelbuild/bazel/releases/download/0.1.0/bazel-0.1.0-installer-linux-x86_64.sh 貌似需要root安装 sh bazel-0.1.0-installe

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 1. 图片数据处理 2. 卷积神经网络 2.1. 卷积层 2.2. 池化层 2.3. 全链层 3. AlexNet 4. 用Tensorflow搭建完整的AlexNet 5. 用AlexNet识别猫狗图片 5.1. 定义分类 5.2. 训练网络 5.3. 验证 1. 图片数据处理 一张图片是由一个个像素组成,每个像素的颜色常常用RGB.HSB.CYMK.RGBA等颜色值来表示,每个颜色值的取值范围不一样,但都代表了一个像素点数据信息.对图片的

import torch from torch import nn import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import torch.utils.data as Data import torchvision from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D #画3D图 from matplotlib import cm # Hyper Parameters EPOCH=10 BATCH_SIZE=64

一.RNN 全称为Recurrent Neural Network,意为循环神经网络,用于处理序列数据. 序列数据是指在不同时间点上收集到的数据,反映了某一事物.现象等随时间的变化状态或程度.即数据之间有联系. RNN的特点:1,,层间神经元也有连接(主要为隐层):2,共享参数 其结构如上图所示,数据为顺序处理,在处理长序列数据时,极易导致梯度消失问题. 二.LSTM LSTM为长短期记忆,是一种变种的RNN,在RNN的基础上引入了细胞状态,根据细胞状态可决定哪些状态应该保留下来,哪些状态应该被

import os # third-party library import torch import torch.nn as nn import torch.utils.data as Data import torchvision import matplotlib.pyplot as plt # torch.manual_seed(1) # reproducible # Hyper Parameters EPOCH = 1 # train the training data n times

无监督学习 前面已经说过了无监督学习的概念.无监督学习在实际的工作中应用还是比较多见的. 从典型的应用上说,监督学习比较多用在"分类"上,利用给定的数据,做出一个决策,这个决策在有限的给定可能性中选择其中一种.各类识别.自动驾驶等都属于这一类. 无监督学习则是"聚类",算法自行寻找输入数据集的规律,并把它们按照规律分别组合,同样特征的放到一个类群.像自然语言理解.推荐算法.数据画像等,都属于这类(实际实现中还是比较多用半监督学习,但最早概念的导入还是属于无监督学习)

import torch import torch.nn as nn import torch.utils.data as Data import numpy as np import pymysql import datetime import csv import time EPOCH = 100 BATCH_SIZE = 50 class MyNet(nn.Module): def __init__(self): super(MyNet, self).__init__() self.con

第一次用LSTM,从简单做起吧~~ 注意事项: batch_first=True 意味着输入的格式为(batch_size,time_step,input_size),False 意味着输入的格式为(time_step,batch_size,input_size) 取r_out[:,-1,:],即取时间步最后一步的结果,相当于LSTM把一张图片全部扫描完后的返回的状态向量(此时的维度变为(64,64),前面的64是batch_size,后面的64是隐藏层的神经元个数) import torch

1506.01186-Cyclical Learning Rates for Training Neural Networks 论文中提出了一种循环调整学习率来训练模型的方式. 如下图: 通过循环的线性调整学习率,论文作者观察到的一种比较典型的曲线如下图: 图中,使用循环调整方式的模型,虽然训练中准确度有很大的波动,但是这种波动并不影像模型很快的收敛,并且以更快的速度收敛到了固定学习率或者学习率衰减方案中能达到的最高准确率. 这种方式需要设置的超参有三个, min bound,max bound

一个被放弃的入门级的例子终于被我实现了,虽然还不太完美,但还是想记录下 1.预处理 相比较从库里下载数据集(关键是经常失败,格式也看不懂),更喜欢直接拿图片,从网上找了半天,最后从CSDN上下载了一个,真的是良心啊,都分好类了,有需要的可以找我 (1)图片大小,灰度,格式处理:虽然这里用不到,以后可能用到,所以还是写了 (2)图片打标:个人想法,图片名称含有标签,训练检测的时候方便拿 代码 from PIL import Image import glob import os def load_

在一个月前,我就已经介绍了yolo目标检测的原理,后来也把tensorflow实现代码仔细看了一遍.但是由于这个暑假事情比较大,就一直搁浅了下来,趁今天有时间,就把源码解析一下.关于yolo目标检测的原理请参考前面一篇文章:第三十五节,目标检测之YOLO算法详解. 一 准备工作 在讲解源码之前,我们需要做一些准备工作: 下载源码,本文所使用的yolo源码来源于网址:https://github.com/hizhangp/yolo_tensorflow 下载训练所使用的数据集,我们仍然使用以VOC

catalogue . 个人理解 . 基本使用 . MNIST(multiclass classification)入门 . 深入MNIST . 卷积神经网络:CIFAR- 数据集分类 . 单词的向量表示(Vector Representations of Words) . 循环神经网络(RNN).LSTM(Long-Short Term Memory, LSTM) . 用深度学习网络搭建一个聊天机器人 0. 个人理解 在学习的最开始,我在这里写一个个人对deep leanring和神经网络的粗

好用的不是一点点..=-=.. import tensorflow as tf import tflearn import tflearn.datasets.mnist as mnist # Using MNIST Dataset import tflearn.datasets.mnist as mnist mnist_data = mnist.read_data_sets(one_hot=True) # User defined placeholders with tf.Graph().as_

一.问题介绍 概率分布模型中,有时只含有可观测变量,如单硬币投掷模型,对于每个测试样例,硬币最终是正面还是反面是可以观测的.而有时还含有不可观测变量,如三硬币投掷模型.问题这样描述,首先投掷硬币A,如果是正面,则投掷硬币B,如果是反面,则投掷硬币C,最终只记录硬币B,C投掷的结果是正面还是反面,因此模型中硬币B,C的正反是可观测变量,而硬币A的正反则是不可观测变量.这里,用Y表示可观测变量,Z表示(隐变量)不可观测变量,Y和Z统称为完全数据,Y成为不完全数据.对于文本分类问题,未标记数据的自变量

五 读取数据pascal_voc.py文件解析 我们在YOLENet类中定义了两个占位符,一个是输入图片占位符,一个是图片对应的标签占位符,如下: #输入图片占位符 [NONE,image_size,image_size,3] self.images = tf.placeholder( tf.float32, [None, self.image_size, self.image_size, 3], name='images') #设置标签占位符 [None,S,S,5+C] 即[None,7,7

原文:https://www.cnblogs.com/zyly/p/9534063.html yolo源码来源于网址:https://github.com/hizhangp/yolo_tensorflow 在讲解源码之前,我们需要做一些准备工作: 下载源码,本文所使用的yolo源码来源于网址:https://github.com/hizhangp/yolo_tensorflow 下载训练所使用的数据集,我们仍然使用以VOC 2012数据集为例,下载地址为:http://host.robots.o

一 建立RRD数据库(.rrd文件) $ rrdtool RRDtool Copyright - by Tobias Oetiker <tobi@oetiker.ch> Compiled Mar :: Usage: rrdtool [options] command command_options Valid commands: create, update, updatev, graph, graphv, dump, restore, last, lastupdate, first, inf

目录 pytorch学习 numpy & Torch Variable 激励函数 回归 区分类型 快速搭建法 模型的保存与提取 批训练 加速神经网络训练 Optimizer优化器 CNN MNIST手写数据 Reference pytorch学习 numpy & Torch import torch import numpy as np np_data = np.arange(6).reshape((2, 3)) torch_data = torch.from_numpy(np_data)

『PyTorch』第四弹_通过LeNet初识pytorch神经网络_上 # Author : Hellcat # Time : 2018/2/11 import torch as t import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class LeNet(nn.Module): def __init__(self): super(LeNet,self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5)

一个简洁.好用的Pytorch训练模板 代码地址:https://github.com/KinglittleQ/Pytorch-Template 怎么使用 1) 更改template.py 替换 __init__方法中的内容,增添自己的模型.优化器.评估器等等. class Model(): def __init__(self, args): self.writer = tX.SummaryWriter(log_dir=None, comment='') self.train_logger =