TensorFlow项目实战:验证码识别 代码部分

是码云综合评定出的优秀开源项目 码云官方提供的使用手册 https;//gitee.com/help 码云封面人物是一档用来展示码云会员风采的栏目 https;//gitee.com/explore

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谷歌在自己的日常工作中也使用 TensorFlow;(4)支持 TensorFlow 由谷歌提供支持;TensorFlow学习笔记1;谷歌已经在 TensorFlow 上发布了多个预先训练好的机器学

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并训练自己的网络模型进行图像识别 - TensorFlow 的 GPU 版本安装;- 使用 Inception-v3 网络模型进行图像识别;- 制作 `.tfrecord` 存储文件 10-使用Te

TensorFlow深度学习练习代码

使用说明 本练习代码是搭配龙龙老师的《TensorFlow深度学习》一书;TensorFlow深度学习练习代码   龙龙(龙曲良)老师的《TensorFlow深度学习》是TensorFlow2.0入

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2)) / dataset_size 自定义条件化的损失函数 import tensorflow as tf;sess.run(tf.assign(v1;最小化损失函数的结果 以下优化器会不断优化W

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中文教程tensorflow2_tutorials_chinese(欢迎star) 更多TensorFlow 2.0 入门教程请持续关注专栏;持续更新深度学习、NLP、Tensorflow的相关教程

TensorFlow 中文教程 (Chinese Tutorials)

os.chdir(work_dir) 所有需要的程序包应该已经在Colab上被安装好;source activate tf 需要的程序包 在这份教程中需要安装一些Python的程序包;你现在应该可以

TensorFlow 2.0深度学习开源书

深度学习与TensorFlow入门实战 https;share=2&shareId=480000001847407&courseId=1209092816&_trace_c_p_k2_=9e74eb

深度学习模型的训练和优化及tensorflow基础(下)作业

//www.tinymind.com/ai100/notebooks/74 给出代码的运⾏log截图并提供⼼得体会⽂档解释对模型的各种修改起了什么样的作⽤;//www.tinymind.com/ai

深度学习模型的训练和优化及tensorflow基础作业

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TensorFlow 2.0 Tutorials

TensorFlow r2.0 preview Aug. 14;TensorFlow 2.0 Stable;TensorFlow 2.0 Tutorials Our repo. is the Win

TensorFlow2 入门指南 | 06 TensorFLow2 高阶操作汇总

print(c.shape) # 输出的shape为;print("x.shape;# x.shape;y = tf.meshgrid(x;tf.meshgrid 会返回在 axis=2 维度切割后的 2 个张量 a

最新进展|TensorFlow Quantum 一岁啦!

在量子机器学习或量子-经典混合模型(包括判别式模型和生成式模型)中使用 TensorFlow Quantum 的许多研究文章被发布;我们也会讨论量子计算和机器学习在 TensorFlow Quantum 中的未来;//arxiv.org/abs/1812.04948   未来计划 我们即将发布 TensorFlow Quantum 0.5.0;//arxiv.org/pdf/2011.02966 生成式模型 https;//github.com/tensorflow/quantum 探索量子在机器学习领域中的优势 https

社区分享|TensorFlow Recommenders-Addons 开源啦!

便于稀疏参数在线训练并实时线上加载模型 3. 支持EV的查询以及相关 Optimizer 的参数更新 4. API 设计兼容原生 TensorFlow;...) 其他参数同 tf.Variable tfra.embedding_variable.GradientDescentOptimizer(...) 参数同 TensorFlow tfra.embedding_variable.AdagradOptimizer(...) 参数同 TensorFlow tfra.embedding_variable.AdamOptimizer(...) 参数同 TensorFlow   3.2.4 模型保存与恢复 我们采用全量+增量的方式保存稀疏模型 1. 全量模型 通过 EVImport/EVExport 两个 Op 对 EV 进行保存与恢复;学习成本低   2.1 实现原理及 API 设计 2.1.1 分层表达稀疏参数 推荐模型的稀疏参数通常存于 HashTable 中;1)) 3. 兼容原生 TensorFlow API 的稀疏参数查询 ids = ...;我们需要迭代参数是个可被 Tenso

稀疏推理如何加速移动设备与网页神经网络?

稀疏化将模型的推理时间缩短了 30%;密集模型的处理时间是稀疏模型或蒸馏模型的 2 倍;相同质量的密集模型(左)、蒸馏模型(中)和稀疏模型(右)的执行时间比较情况;质量相同的密集模型(左)和稀疏模型(右)在处理 Google Meet 背景特征时花费的时间比较;网络的稀疏度会同时影响推理速度和质量

离散世界模型,带你轻松玩转 Atari 游戏

DreamerV2 使用的世界模型的学习过程;DreamerV2 的表现超过了顶级无模型智能体 DreamerV2 在 55 款 Atari 游戏(部分)中学习的行为;使用高斯预测器的早期世界模型就无法精确匹配下一幅可能图像在多个高斯表征上的分布情况;预测器 会学习在不获取要进行计算图像的情况下猜测随机表征;世界模型自动学习计算其图像的紧凑表征

TensorFlow Probability 联合分布变分推断工具,估计权重的贝叶斯可信区间更简单

下图显示了三个 VI 代理后验得到的四个模型参数的可信区间;IAF 代理后验也使用 tfp.vi.fit_surrogate_posterior 训练;tf.linalg.LinearOperatorDiag) # Independence among the 85 county effects.;由于训练后的代理后验是 TFP 分布;//arxiv.org/abs/1601.00670   表达性代理后验 接下来我们用 VI 估计参数的后验分布

3D 语义分割、目标检测、实例分割是什么神仙操作?TF 3D 技术让你一目了然

并对合并后的特征进行子流形稀疏卷积 上述稀疏卷积网络是 TF 3D 中提供的 3D 场景理解流水线的主干;//arxiv.org/abs/1703.10277   3D 目标检测 3D 目标检测模型预测每个体素的大小、中心、旋转矩阵以及目标语义分数;TF 3D 包含用于最先进 3D 语义分割、3D 目标检测和 3D 实例分割的训练和评估流水线;右侧为 3D 实例分割模型在来自 ScanNet 数据集 的场景上的示例输出 我们将介绍 TF 3D 提供的高效可配置的稀疏卷积主干;来自 ScanNet 数据集的室内场景的 3D 语义分割 3D 语义分割模型 https

社区分享|Arm 中国生态技术市场经理教你玩转 TFLite Micro 端云一体解决方案

  1.1模型转换 将一个已训练好的 TensorFlow 模型转换为可以在嵌入式设备中运行的 TensorFlow Lite 模型可以使用 TensorFlow Lite 转换器 Python API;并添加 tensorflow 目录中除 lite/micro/kernels 以及 lite/micro/tools 文件以外的所有源文件(包含 .c 和 .cc);#include "tensorflow/lite/micro/micro_mutable_op_resolver.h";注意 在添加 tensorflow/lite/micro/kernel 目录下的源文件时需要区分 reference 算子和 Arm CMSIS-NN 优化加速算子;1. 将 TencentOS Tiny 源码中 qcloud-iot-explorer-sdk 整个目录复制到工程目录中

【入门教程】TensorFlow 2 模型:深度强化学习

info = env.step(action) # 让环境执行动作;# 让环境执行动作;会返回动作执行后的下一个状态和当前回合所获得的奖励值(比如我们选择向左推动小车并执行后;一个好的动作应当能够最大化整个游戏过程中获得的奖励之和;action = env.action_space.sample() # 选择随机动作(探索)


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