层 创建层 创建密集连接层,并应用激活函数 x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 3]) linear_model = tf.layers.Dense(units=1) y = linear_model(x) 初始化层 包含变量的层都需要经过初始化 init = tf.global_variables_initializer() sess.run(init) 执行层 print(sess.run(y, {x: [[1, 2, 3],[4, 5,

Tensorflow如何搭建神经网络 1.基本概念 基于Tensorflow的神经网络:用张量表示数据,用计算图搭建神经网络,用会话执行计算图,优化线上的权重(参数),得到模型 张量:张量就是多维数据list,用阶来表示张量的维度 0阶张量称作标量,表示一个单独的数. S = 123 1阶张量称为向量,表示一个一位数组 V = [1,2,3] 2阶张量称为矩阵,表示一个二维数组,它可以有i行j列个元素,每个元素可以通过行号和列号共同索引得到. Attention Please! 判断张量是几阶,

UCloud 刚刚建立一个新机房,近日正在进行网络搭建.机房内有 nn 台服务器和 mm 个分线器,整个机房只有一个网线出口.分线器的作用是将一根网线转换成多根网线.蒜头君也知道每个分线器输出的最大网线根数(不一定要将分线器输出的每根线都用上),问你至少需要使用多少个分线器才能使得每台服务器都有网线可用. 输入格式 第一行输入 n,m(0 \le n,m \le 100)n,m(0≤n,m≤100). 第二行输入包含 mm 个整数的数组 A(0 \le A_i \le 10)A(0≤A​i​​≤

基于Docker的TensorFlow 环境搭建 基于(ubuntu 16.04LTS/ubuntu 14.04LTS) 一.docker环境安装 1)更新.安装依赖包 sudo apt-get update sudo apt-get install apt-transport-https ca-certificates curl software-properties-common 2)添加官方密钥 curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ub

从原理到代码:大牛教你如何用 TensorFlow 亲手搭建一套图像识别模块 | AI 研习社 PPT链接: https://pan.baidu.com/s/1i5Jrr1N 视频链接: https://v.qq.com/x/page/n0386utnrb0.html?start=492

之前,对SSD的论文进行了解读,可以回顾之前的博客:https://www.cnblogs.com/dengshunge/p/11665929.html. 为了加深对SSD的理解,因此对SSD的源码进行了复现,主要参考的github项目是ssd.pytorch. 搭建SSD的项目,可以分成以下三个部分: 数据读取: 网络搭建: 损失函数的构建. 网络测试. 接下来,本篇博客重点分析网络搭建. 该部分整体比较简单,思路也很清晰. 首先,在train.py中,网络搭建的函数入口是函数build_ss

旷视MegEngine网络搭建 在 基本概念 中,介绍了计算图.张量和算子,神经网络可以看成一个计算图.在 MegEngine 中,按照计算图的拓扑结构,将张量和算子连接起来,即可完成对网络的搭建.MegEngine 提供了基于 functional 和基于 Module 的两种方式搭建网络. functional 仅提供最基本的算子功能,数据连接的工作完全由用户完成: Module 对网络模块(包含若干算子及其参数的基本单元)进行了进一步的封装,代码更易复用和维护. 基于 functional

LeNet-5是由Yann LeCun设计的用于手写数字识别和机器打印字符的卷积神经网络.她在1998年发表的论文<基于梯度学习的文本识别>中提出了该模型,并给出了对该模型网络架构的介绍.如下图所示,LeNet-5共有7层(不包括输入层),包含卷积层.下采样层.全连接层,而其输入图像为32*32.论文链接:Gradient-based learning applied to document recognition | IEEE Journals & Magazine | IEEE X

一.实验目标 利用3台虚拟机,搭建vmnet2和vmnet3两个host-only网络,实现两个网络的互联 二.实验环境   内网 外网 网关 IP 192.168.0.10/24 202.3.4.10/24 eth0:192.168.0.254/24 eth1:202.3.4.254/24 GW 192.168.0.254 202.3.4.254   三.实验步骤 1.添加VMnet2和VMnet3,并取消其DHCP功能 2.内网虚拟机的设置 (1)解决网卡不一致的问题,为其设置静态IP.子网

自从上一篇论文投出去,之后就各种事就来了……处理那些乱七八糟的事就是让人心累,在加上师哥们毕业,能帮我的人越来越少了,而要指望你的人呢,越来越多.一想到那些用搜索引擎都搜不到资料的人,蓦地想起邓爷爷说的那句“学习计算机要从娃娃抓起……” 上来先吐槽这么几句哈,毕竟憋了快两个星期了, 正题,实验室因为实验环境需要上了台搭载1080Ti的机器,简单说几项配置:6核i7CPU,64G内存,256固态+4T机械,1080TI显卡(都说它有8G显存,但实验时发现有10G+的显存)单路,风扇散热,双系统(w

简介 本实验是基于pox搭建简单的网络并测试网络的连通性,利用mininet代码创建一个交换机四个主机的拓扑,测试各主机之间的连通性以及h1.h4之间的带宽. 代码 实验代码如下所示,SingleSwitchTopo类负责创建拓扑,n个主机连接一个交换机,每个主机的CPU占50%/n,链路性能参数分别是“bw=10.delay='5ms'.loss=0.max_queue_size=1000”. perfTest函数实现了主要功能,首先创建4个主机1个交换机的拓扑,启动控制器.交换机后用ping

平台信息:PC:ubuntu16.04.i5.七彩虹GTX1060显卡 作者:庄泽彬(欢迎转载,请注明作者) 说明:参考了网上的一堆的资料搭建了深度学习的开发环境,下班在宿舍折腾了好几个晚上才搞定,写篇文章记录一下. 一.安装Nvidia GTX1060显卡驱动 1.1 图1是本人使用的显卡,暂时没有那么多钱,买个便宜的玩玩,把显卡插入电脑主板,然后开启ubuntu系统, 图1 1.2 在终端输入lspci |grep VGA查看显卡型号,ubuntu系统自带了nouveau驱动,因此我们启动系

参考:https://mp.weixin.qq.com/s/IKcXAjcX_BxI4siBeVsJUw 测试环境 节点A.B.C为局域网内三台部署了IPFS的节点,A为win7,B为Redhat Linux,C为Ubuntu系统. 私有网络所有的节点必须共享同一个密钥,注意不要忘记这一点. 搭建步骤 1.生成密钥: 密钥生成工具的安装下载使用go,假设已经准备好go环境.在go工程目录下执行如下三个命令: go get -u github.com/Kubuxu/go-ipfs-swarm-ke

目录 一.示例网络 下面开始一步步的搭建和叙述上述过程 二.创建网络 三.添加网络管理员 四.定义联盟 五.为联盟创建通道 六.节点和账本 七.应用程序和智能合约链码 八.完成网络 简化视觉词汇表 九.添加另外一个联盟定义 十.添加一个新的通道 十一.添加另外一个 Peer 节点 十二.把一个 Peer 节点添加到多个通道中 十三.网络已经完全形成了 一.示例网络 四个组织 R1.R2.R3 和 R4,他们共同决定,并且达成了一个协议,他们将会设置并开发一个 Hyperledger Fabric

一.Windows下安装虚拟机VMware Workstation,在虚拟机中安装Ubuntu(要善用搜索引擎,解决各类简单问题) VMware Workstation下载地址:http://www.zdfans.com/5928.html Ubuntu官方网站:https://www.ubuntu.com/index_kylin 安装完成: 二.在Ubuntu中安装python3 进入系统,桌面右键单击,点击open Terminal 进入命令行模式.输入python,发现系统自带python

1. Introduction to TensorFlow for Artificial Intelligence, Machine Learning and Deep Learning This course is created by Google Brain and is part of Machine Learning and Deep Learning specialization from Andrew Ng. In this course, you will receive a b

1.使用pip安装TensorFlow 第一步安装pip: 先安装python 官网下载地址https://www.python.org在里面选择适合自己的版本 安装python的过程中pip也会随之安装 Ubuntu下安装pip sudo apt-get install python-pip python-dev Mac os下安装pip sudo easy_install pip sudo easy_install --upgrade six 第二步:安装TensorFlow pip ins

1.安装虚拟环境virtualenv相关配置(创建了python3.5的环境) 2.http://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-linux/#axzz4VZnqTJ2A,这个⽹址去检查相关配置系统是否满⾜CUDA要求,之后去官⽹下载cuda*.deb⽹络版本,这⾥⾯有驱动程序,还有别的本地下载⽅式可以根据选择下载如图: 然后就可以等很久了,如果前期检查不通过的话,这⼀步会有问题 3.去.bashrc配置CUDA相关环境 source .

2.1 Tensorflow 主要依赖包 2.1.1 Protocol Buffer 结构化数据序列化的过程,另外的工具:XML, JSON, 区别:二进制(不可读):先定义数据格式,还原的时候将需要使用这个数据格式:序列化数据小3-10倍,速度快20-100倍. 2.1.2 Bazel google开源的自动化构建工具,编译工具 workspace: 源代码.结果的软连接地址, WORKSPACE文件:描述外部依赖 BUILD文件:定义编译目标,py_library, py_test, py_

代码如下: %matplotlib inline import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from torchsummary import summary from torchvision import models class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(1

https://blog.csdn.net/qq_40652148/article/details/80467131 https://yq.aliyun.com/articles/602111 git 代码: https://blog.csdn.net/CodeMaster_/article/details/76223835 https://github.com/TracyMcgrady6/Distribute_MNIST/blob/master/distributed.py tf.nn.emb