vars = tf.global_variables() net_var = [var for var in vars if 'bi-lstm_secondLayer' not in var.name and 'word_embedding1s' not in var.name and 'proj_secondLayer' not in var.name ] saver_pre = tf.train.Saver(net_var) saver_pre.restore(self.sess, tf.t

文章前面研究ng-file-upload可能涉及指令: You can use ng-model or ngf-change instead of specifying function for ngf-drop and ngf-select ngf-change "点击"."取消"按钮不触发该事件,双击文件进行选择才触发 ng-before-model-change="beforeChange($files, $file, $newFiles, $dup

迁移学习算法之TrAdaBoost from: https://blog.csdn.net/Augster/article/details/53039489 TradaBoost算法由来已久,具体算法可以参考作者的原始文章,Boosting For Transfer Learning. 1.问题定义 传统的机器学习的模型都是建立在训练数据和测试数据服从相同的数据分布的基础上.典型的比如有监督学习,我们可以在训练数据上面训练得到一个分类器,用于测试数据.但是在许多的情况下,这种同分布的假设并不满足

在超算系统上运行MXNet分布式训练任务时,面临着一个IP地址相关的问题.我们在提交MXNet的分布式任务时,需要知道各个GPU节点的IP地址,把这些IP地址放到一个hosts文件中,以供分布式训练使用.因此,一种常用的方式是先使用salloc或yhalloc申请若干节点,然后依次登录这些节点,查询它们的IP地址,手动写入到一个hosts文件中,再使用MXNet提供的脚本提交分布式训练任务.显然,这种方法具有很多劣势.首先,当集群资源不足时,我们需要人工守在电脑前,等待有空闲资源时再手动申请节点

原文链接:http://m.blog.csdn.net/article/details?id=49591213 1. 前言 在学习深度学习的过程中,主要参考了四份资料: 台湾大学的机器学习技法公开课: Andrew NG的深度学习教程: Li feifei的CNN教程: caffe官网的教程: 对比过这几份资料,突然间产生一个困惑:台大和Andrew的教程中用了很大的篇幅介绍了无监督的自编码神经网络,但在Li feifei的教程和caffe的实现中几乎没有涉及.当时一直搞不清这种现象的原因,直到

原文:http://blog.sina.com.cn/s/blog_57a1cae80101bit5.html 举例说明 svmtrain -s 0 -?c 1000 -t 1 -g 1 -r 1 -d 3 data_file 训练一个由多项式核(u'v+1)^3和C=1000组成的分类器. svmtrain -s 1 -n 0.1 -t 2 -g 0.5 -e 0.00001 data_file 在RBF核函数exp(-0.5|u-v|^2)和终止允许限0.00001的条件下,训练一个?-SV

最近有人问起在YOLOv2训练过程中输出在终端的不同的参数分别代表什么含义,如何去理解这些参数?本篇文章中我将尝试着去回答这个有趣的问题. 刚好现在我正在训练一个YOLOv2模型,拿这个真实的例子来讨论再合适不过了,下边是我训练中使用的 .cfg 文件(你可以在cfg文件夹下找到它): 以下是训练过程中终端输出的一个截图: 以上截图显示了所有训练图片的一个批次(batch),批次大小的划分根据我们在 .cfg 文件中设置的subdivisions参数.在我使用的 .cfg 文件中 batch =

原英文地址: https://timebutt.github.io/static/understanding-yolov2-training-output/ 最近有人问起在YOLOv2训练过程中输出在终端的不同的参数分别代表什么含义,如何去理解这些参数?本篇文章中我将尝试着去回答这个有趣的问题. 刚好现在我正在训练一个YOLOv2模型,拿这个真实的例子来讨论再合适不过了,下边是我训练中使用的 .cfg 文件(你可以在cfg文件夹下找到它): 以下是训练过程中终端输出的一个截图: 以上截图显示了所

用el-upload组件自定义上传按钮,并携带其余参数,且必传参数action 不报错 <template> <el-col :span="6" :mode="uploadForm"> <el-form> <el-form-item> <el-upload class="upload-demo" ref="upload" action="no" :bef

tensorflow中有很多在维度上的操作,本例以常用的tf.reduce_sum进行说明.官方给的api reduce_sum( input_tensor, axis=None, keep_dims=False, name=None, reduction_indices=None ) input_tensor:表示输入 axis:表示在那个维度进行sum操作. keep_dims:表示是否保留原始数据的维度,False相当于执行完后原始数据就会少一个维度. reduction_indices:

一:适用范围: tf.nn.dropout是TensorFlow里面为了防止或减轻过拟合而使用的函数,它一般用在全连接层 二:原理: dropout就是在不同的训练过程中随机扔掉一部分神经元.也就是让某个神经元的激活值以一定的概率p,让其停止工作,这次训练过程中不更新权值,也不参加神经网络的计算.但是它的权重得保留下来(只是暂时不更新而已),因为下次样本输入时它可能又得工作了 三:函数介绍: tf.nn.drop(x,  keep_prob, noise_shape=None, seed=Non

GAN:通过 将 样本 特征 化 以后, 告诉 模型 哪些 样本 是 黑 哪些 是 白, 模型 通过 训练 后, 理解 了 黑白 样本 的 区别, 再输入 测试 样本 时, 模型 就可以 根据 以往 的 经验 判断 是 黑 还是 白. 与 这些 分类 的 算法 不同, GAN 的 基本 原理 是, 有两 个 相生相克 的 模型 Generator 和 Discriminator,Generator 随机 生成 样本, Discriminator 将 真实 样本 标记 为 Real, 将 Gene

TensorFlow实战中AlexNet卷积神经网络的训练 01 出错 TypeError: as_default() missing 1 required positional argument: 'self' 经过百度.谷歌的双重查找,没找到就具体原因.后面去TensorFlow官方文档中发现,tf.Graph的用法如下: g = tf.Graph() with g.as_default(): # Define operations and tensors in `g`. c = tf.co

前置准备 在阅读本文之前,请确定你已经了解神经网络的基本结构以及前向传播.后向传播的基本原理,如果尚未了解,可以查看下文. 深度学习之神经网络 什么是TensorFlow? TensorFlow是Google基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统,其命名来源于本身的运行原理.Tensor(张量)意味着N维数组,Flow(流)意味着基于数据流图的计算,TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端计算过程.TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网络中进行分析

Jerry之前的两篇文章介绍了如何通过Restful API的方式,消费SAP Leonardo上预先训练好的机器学习模型: 如何在Web应用里消费SAP Leonardo的机器学习API 部署在SAP Cloud Platform CloudFoundry环境的应用如何消费 当时Jerry提到,Product Image Classification API只支持29种产品类别: 如果我们开发应用时需要支持额外的产品类别,就得需要自行提供该产品类别的图片并重新训练. 下面是SAP Leonar

Tensorflow 1.4中,Keras作为作为核心模块可以直接通过tf.keas进行调用,但是考虑到keras对tfrecords文件进行操作比较麻烦,而将keras模型转成tensorflow中的另一个高级API -- Estimator模型,然后就可以调用Dataset API进行对tfrecords进行操作用来训练/评估模型.而keras本身也用到了Estimator API并且提供了tf.keras.estimator.model_to_estimator函数将keras模型可以很方

下文会出现的一些知识点:TensorFlow的计算模型.数据模型.运行模型,TensorFlow的工作原理. 两个重要概念——Tensor和Flow: Tensor是张量,在TensorFlow中可以简单理解为多维数组. Flow是流,表示张量之间通过计算相互转化的过程. TensorFlow 计算模型——计算图: TensorFlow是一个通过计算图的形式来表述计算的编程系统,每一个计算都是计算图上的一个节点,节点之间的边是计算之间的依赖关系. TensorFlow程序一般可分为两个阶段.一,

本文目的 在介绍estimator分布式的时候,官方文档由于版本更新导致与接口不一致.具体是:在estimator分布式当中,使用dataset作为数据输入,在1.12版本中,数据训练只是dataset的数据,就是所有设备加起来,跑一遍数据. 而在2.0版本中,训练数据是dataset的数据乘以分 布式的设备数.也就是说,在每个设备当中都会完整地跑一遍dataset的所有数据. 1.12版本读取 1. 在主线程当中创建图 下面这段代码中,在client中调用了input function,得到迭

http://www.mooc.ai/course/353/learn?lessonid=2289&groupId=0#lesson/2289 1.AlexNet, VGGNet, GoogleNet, ResNet https://adeshpande3.github.io/adeshpande3.github.io/The-9-Deep-Learning-Papers-You-Need-To-Know-About.html 1.1 AlexNet: 图像输入224*224*3.11*11滤波

本文是在windows10上安装了CPU版本的Mindspore,并在mindspore的master分支基础上使用LeNet网络训练MNIST数据集,实践已训练成功,此文为记录过程中的出现问题: (据说此时mindspore的r0.7版本上是直接执行成功的) Windows10 Miniconda 4.8.3 Python 3.7.7 MindSpore master mindspore的gitee地址 [1]首先使用conda activate mindspore 进入mindspore虚拟

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