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TensorFlow?是一個(gè)基于數(shù)據(jù)流編程(dataflow programming)的符號(hào)數(shù)學(xué)系統(tǒng),被廣泛應(yīng)用于各類機(jī)器學(xué)習(xí)(machine learning)算法的編程實(shí)現(xiàn),其前身是谷歌的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法庫DistBelief。
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稀疏自編碼器及TensorFlow實(shí)現(xiàn)詳解
稀疏自編碼器(又稱稀疏自動(dòng)編碼機(jī))中,重構(gòu)誤差中添加了一個(gè)稀疏懲罰,用來限定任何時(shí)刻的隱藏層中并不是所有單元都被激活。如果 m 是輸入模式的總數(shù),那么...
2019-06-11 標(biāo)簽:編碼器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)tensorflow 3989 0
如何使用TensorFlow2.0構(gòu)建和部署端到端的圖像分類器
從 TensorFlow Datasets 中下載的數(shù)據(jù)集包含很多不同尺寸的圖片,我們需要將這些圖像的尺寸調(diào)整為固定的大小,并且將所有像素值都進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化...
2019-05-31 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)集cnntensorflow 6498 0
使用TensorFlow Model Analysis提升模型質(zhì)量
在開發(fā)過程中調(diào)整模型時(shí),您需要檢查所做的更改是否對模型性能有所改善。只檢查準(zhǔn)確度可能不夠。
2019-04-29 標(biāo)簽:代碼tensorflow 4102 0
TensorFlow 變量:表示程序處理的共享持久狀態(tài)的最佳方法
在 TensorFlow 內(nèi)部,tf.Variable 會(huì)存儲(chǔ)持久性張量。
2019-04-29 標(biāo)簽:變量tensorflow 2879 0
Tensorflow 2.0版本如何幫助我們快速構(gòu)建表格數(shù)據(jù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類模型
但對普通開發(fā)者來說,最為重要的是,官方文檔和教程變得對用戶友好許多。不僅寫得清晰簡明,更靠著 Google Colab 的支持,全都能一鍵運(yùn)行。我嘗試了...
2019-04-29 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)tensorflow 5695 0
從多個(gè)角度對TensorFlow和PyTorch進(jìn)行了對比,哪個(gè)會(huì)成為最有話語權(quán)的深度學(xué)習(xí)框架
從上圖可以看出,TensorFlow在star、fork、watch和貢獻(xiàn)者4個(gè)方面活躍度均是最高,然而PyTorch在watch數(shù)和貢獻(xiàn)者的增長方面非...
2019-04-19 標(biāo)簽:深度學(xué)習(xí)tensorflowpytorch 5539 0
TensorFlow和PyTorch框架的幾個(gè)重要發(fā)展
在最大的搜索引擎上進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)搜索是衡量受歡迎程度的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)。我們查看了過去一年谷歌趨勢的搜索歷史。我們搜索了全世界對機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能領(lǐng)域的興趣。谷歌沒有...
2019-04-11 標(biāo)簽:谷歌深度學(xué)習(xí)TensorFlow 5606 0
什么是TensorFlow Serving?構(gòu)建CPU優(yōu)化服務(wù)二進(jìn)制代碼
例如,我們將使用深殘余網(wǎng)絡(luò)(ResNet)模型,可用于對ImageNet的1000個(gè)類的數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類。下載預(yù)訓(xùn)練 ResNet-50 v2模型,特別是...
2019-04-04 標(biāo)簽:cpu二進(jìn)制tensorflow 9263 0
如何在Ubuntu16.04上安裝并使用 ensorFlow
TensorFlow 是由谷歌構(gòu)建的用于訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的開源機(jī)器學(xué)習(xí)軟件。TensorFlow 的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以有狀態(tài)數(shù)據(jù)流圖的形式表示。圖中的每個(gè)節(jié)點(diǎn)表示神...
2019-04-29 標(biāo)簽:Ubuntutensorflow 1056 0
repeat將整個(gè)序列重復(fù)多次,只用用來處理epoch。如果直接調(diào)用repeat()的話,生成的序列就會(huì)無限重復(fù)下去,沒有結(jié)束,因此也不會(huì)拋出。tf.e...
2019-04-01 標(biāo)簽:函數(shù)tensorflowDataSet 3180 0
Effective TensorFlow 2.0高效開發(fā)指南
TensorFlow 1.x嚴(yán)重依賴隱式全局命名空間。當(dāng)你調(diào)用tf.Variable(),它會(huì)被放入默認(rèn)圖中,即使你忘了指向它的Python變量,它也會(huì)...
2019-03-31 標(biāo)簽:開源tensorflow 2896 0
Apache Ignite上的TensorFlow!分布式內(nèi)存數(shù)據(jù)源
另一個(gè)基準(zhǔn)測試表明 Ignite Dataset 如何與分布式 Apache Ignite 集群協(xié)作。這是 Apache Ignite 作為 HTAP ...
2019-03-28 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)深度學(xué)習(xí) 3906 0
令我印象深刻的是,語音團(tuán)隊(duì)擁有非常豐富的經(jīng)驗(yàn),他們花費(fèi)了大量時(shí)間進(jìn)行實(shí)驗(yàn),即使面對嚴(yán)苛的設(shè)備限制,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)出的結(jié)果也比他們嘗試過的任何傳統(tǒng)方法都好。這...
2019-03-26 標(biāo)簽:發(fā)光二極管機(jī)器學(xué)習(xí)tensorflow 3160 0
用12個(gè)示例解釋了使用TensorFlow 2.0 + Keras 的一些重要技巧
你可以通過在 GradientTape 中調(diào)用 layer 來自動(dòng)檢索該層權(quán)重的梯度。使用這些梯度,你可以手動(dòng)或使用優(yōu)化器對象來更新 layer 的權(quán)重...
2019-03-15 標(biāo)簽:API深度學(xué)習(xí)tensorflow 8300 0
上圖顯示了直觀展示的另一方面。TensorFlow 圖具有兩種連接:數(shù)據(jù)依賴關(guān)系和控制依賴關(guān)系。數(shù)據(jù)依賴關(guān)系顯示兩個(gè) op 之間的張量流動(dòng),該依賴關(guān)系顯...
2019-03-01 標(biāo)簽:可視化tensorflow 3976 0
此外,由于我們棄用了某些模塊(例如 tf.flags 和 tf.contrib),您將無法通過切換至 compat.v1 來實(shí)現(xiàn) TensorFlow ...
2019-03-01 標(biāo)簽:API代碼tensorflow 5658 0
一種開源的機(jī)器學(xué)習(xí)模型,可在瀏覽器中使用TensorFlow.js對人物及身體部位進(jìn)行分割
人物分割有何用途?這項(xiàng)技術(shù)可廣泛應(yīng)用于多個(gè)多領(lǐng)域,包括增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)、攝影編輯以及圖像或視頻的藝術(shù)效果等。具體應(yīng)用由您決定!去年,當(dāng)我們推出 PoseNet(...
2019-02-26 標(biāo)簽:瀏覽器tensorflow機(jī)器學(xué)習(xí)模型 6005 0
MIT深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識(shí) 編碼器-解碼器架構(gòu)分析
本文以 7 種架構(gòu)范例簡要介紹深度學(xué)習(xí),每種范例均提供 TensorFlow 教程鏈接。
2019-02-21 標(biāo)簽:MIT深度學(xué)習(xí)tensorflow 1.1萬 0
如何同時(shí)使用Nucleus與TensorFlow解決基因組學(xué)領(lǐng)域的機(jī)器學(xué)習(xí)問題
本文中闡述的兩種方法均使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),學(xué)習(xí)將輸入映射至輸出的函數(shù)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由若干層線性與非線性運(yùn)算構(gòu)成,而這些運(yùn)算會(huì)依次應(yīng)用至輸入。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已成功應(yīng)用...
2019-02-20 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)tensorflow 4052 0
一個(gè)實(shí)用的GitHub項(xiàng)目:TensorFlow-Cookbook
這是一個(gè)易用的TensorFlow代碼集,作者是來自韓國的AI研究科學(xué)家Junho Kim,內(nèi)容涵蓋了譜歸一化卷積、部分卷積、pixel shuffle...
2019-02-19 標(biāo)簽:函數(shù)GitHubtensorflow 4491 0
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