机器学习、深度学习、图像检索 的一些优秀博客

In AlexNet http www cs toronto edu 7Efritz absps imagenet pdf 图像数据为3 224 224 第一个卷积层用96个大小的核对图像进行过滤11 11 3步幅为 4 像素 我对第一层的

我正在尝试获取 Keras 中中间层的输出 以下是我的代码 XX model input Keras Sequential model object YY model layers 0 output F K function XX YY K

我刚刚安装火炬 1 0 0 on Python 3 7 2 macOS 并尝试tutorial https pytorch org tutorials beginner blitz autograd tutorial html sphx g

我有一个预训练的网络 我们称之为N 我想在新网络中使用两次 有人知道如何复制吗 然后我想为每个副本分配不同的学习率 例如 N1是第一个副本N N2是第二个副本N 新网络可能如下所示 N1 gt joint ip N2 gt layer 我知

使用 Tensorflow 处理项目 但是 我似乎无法重现我的结果 我尝试过设置图形级别种子 numpy 随机种子甚至操作级别种子 然而 它仍然无法重现 在 Google 搜索中 大多数人都将罪魁祸首归咎于 reduce sum 函数 因为

假设我有内容检查点 checkpoint model ckpt 240000 data 00000 of 00001 model ckpt 240000 index model ckpt 240000 meta 是否可以在张量板中查看检查点

我在加载张量流插件库时收到此错误 import tensorflow addons as tfa ImportError cannot import name keras tensor from tensorflow python kera

我正在尝试训练网络 但我明白了 我将批量大小设置为 300 并收到此错误 但即使我将其减少到 100 我仍然收到此错误 更令人沮丧的是 在 1200 个图像上运行 10 epoch 大约需要 40 分钟 有什么建议吗 错了 我怎样才能加快这

我有一个训练有素的 Keras 模型 使用 tensorflow keras API 构建和训练 并使用tf keras save model 没有可选参数的方法 Tensorflow 是最新的 我的 Python 版本是 3 8 根据我的

我想比较不同模型之间的计算时间 在拟合期间 每个时期的计算时间被打印到控制台 Epoch 5 5 160000 160000 10s 我正在寻找一种方法来存储这些时间 其方式与模型指标类似 模型指标保存在每个时期并可通过历史对象获取 尝试以

我正在尝试实现这个描述以及我所做的 我生成了形状的 uni gram bi gram tri gram 15 512 使用填充 然后对于每个单词 我连接三个特征向量 3 512 然后我向他们申请 Globalmaxpooling1D 我不知

我正在使用 reuters example 数据集 它运行良好 我的模型已经过训练 我阅读了有关如何保存模型的信息 以便稍后加载它以再次使用 但如何使用这个保存的模型来预测新文本呢 我用吗models predict 我必须以特殊方式准备这

我有一个 caffemodel 文件 其中包含 ethereon 的 caffe tensorflow 转换实用程序不支持的层 我想生成我的咖啡模型的 numpy 表示 我的问题是 如何将 caffemodel 文件 我还有 prototx

BERT 输出是不确定的 当我输入相同的输入时 我希望输出值是确定性的 但我的 bert 模型的值正在变化 听起来很尴尬 同一个值返回两次 一次 也就是说 一旦出现另一个值 就会出现相同的值并重复 如何使输出具有确定性 让我展示我的代码片段

我正在尝试在 keras 中复制 VGG16 模型 以下是我的代码 model Sequential model add ZeroPadding2D 1 1 input shape 3 224 224 model add Convoluti

我正在尝试使以下代码行正常工作 low encoder out TimeDistributed AutoregressiveDecoder X tf embeddings Where AutoregressiveDecoder是一个需要两个

我在colab中通过keras 2 3 1和tensorflow 2 1 0训练了一个深度模型 我用JSON和Keras保存了我的模型 saveWeightPath content drive My Drive model info mod

我尝试执行一些深度学习应用程序 并收到模块 tensorflow 没有属性 random uniform 错误 在 CPU 上 代码运行良好 但速度非常慢 为了在 GPU 上运行代码 我需要更改一些定义 下面是我的代码 有任何想法吗 def

有谁知道 Caffe 是否有一个不错的 LSTM 模块 我从 russel91 的 github 帐户中找到了一个 但显然包含示例和解释的网页消失了 以前是http apollo deepmatter io http apollo deep

假设我们有一个像这样的层 layer name fully connected type InnerProduct bottom bottom top top inner product param num output 1 输出是batc