Python
Java
PHP
IOS
Android
Nodejs
JavaScript
Html5
Windows
Ubuntu
Linux
TensorFlow:带有轴选项的 bincount
在 TensorFlow 中 我可以使用 tf bincount 获取数组中每个元素的计数 x tf placeholder tf int32 None freq tf bincount x tf Session run freq feed
python
tensorflow
machinelearning
deeplearning
vectorization
为什么LeNet5使用32×32图像作为输入?
我知道mnist数据集中的手写数字图像是28 28 但是为什么LeNet5中的输入是32 32 您的问题已在原纸 http yann lecun com exdb publis pdf lecun 98 pdf 卷积步骤始终采用比前一层的特
machinelearning
deeplearning
ValueError:请使用“Layer”实例初始化“TimeDistributed”层
我正在尝试构建一个可以在音频和视频样本上进行训练的模型 但出现此错误ValueError Please initialize TimeDistributed layer with a Layer instance You passed Te
python
tensorflow
machinelearning
Keras
deeplearning
对于只有 10000 个单词的字典来说,真正需要什么嵌入层 output_dim?
我正在训练一个 RNN 其单词特征集非常少 大约 10 000 个 我计划在添加 RNN 之前从嵌入层开始 但我不清楚真正需要什么维度 我知道我可以尝试不同的值 32 64 等 但我宁愿先有一些直觉 例如 如果我使用 32 维嵌入向量 则每
tensorflow
Keras
deeplearning
wordembedding
caffe reshape / 上采样全连接层
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
deeplearning
reshape
caffe
TensorFlow 相当于 PyTorch 的 Transforms.Normalize()
我正在尝试推断最初在 PyTorch 中构建的 TFLite 模型 我一直在遵循PyTorch 实现 https github com leoxiaobin deep high resolution net pytorch blob 1ee
python
tensorflow
deeplearning
Pytorch
tensorflow20
了解 YOLO 是如何训练的
我试图了解 YOLO v2 是如何训练的 为此 我使用这个 keras 实现https github com experiencor keras yolo2 https github com experiencor keras yolo2在
Keras
deeplearning
YOLO
预测测试图像时出现错误 - 无法重塑大小数组
我正在尝试使用 TensorFlow 和 Keras 在 Python 中进行图像识别 并且我已经关注了下面的博客 https stackabuse com image recognition in python with tensorfl
python
machinelearning
imageprocessing
deeplearning
tfkeras
在 Tensorflow 对象检测 API 中绘制验证损失
我正在使用 Tensorflow 对象检测 API 来检测和定位图像中的一类对象 为了这些目的 我使用预先训练的faster rcnn resnet50 coco 2018 01 28 model 我想在训练模型后检测拟合不足 过度拟合 我
tensorflow
deeplearning
tensorboard
objectdetectionapi
loss
Caffe 的 LSTM 模块
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
neuralnetwork
deeplearning
caffe
LSTM
recurrentneuralnetwork
无法将大小为 1665179 的数组重塑为形状 (512,512,3,3)
该脚本用于进行检测 权重文件是 yolov4 coco 预训练模型 可以在这里找到 https drive google com file d 1cewMfusmPjYWbrnuJRuKhPMwRe b9PaT view https dri
python
tensorflow
deeplearning
objectdetection
YOLO
如何组织循环神经网络?
我想模拟以下内容 y t F x t 1 x t 2 x t k 或者说一个函数 其当前输出取决于最后 k 个输入 1 我知道一种方法是使用一个经典的神经网络 其中 k 个输入为 x t 1 x t 2 x t k 对于每个y t 并训练它
neuralnetwork
deeplearning
recurrentneuralnetwork
如何在 PyTorch 中对子集使用不同的数据增强
如何针对不同的情况使用不同的数据增强 转换 Subset在 PyTorch 中吗 例如 train test torch utils data random split dataset 80000 2000 train and test将具
python
deeplearning
Pytorch
dataaugmentation
如何反转 dropout 来补偿 dropout 的影响并保持期望值不变?
我正在学习神经网络中的正则化deeplearning ai课程 在dropout正则化中 教授说 如果应用dropout 计算出的激活值将比不应用dropout时 测试时 更小 因此 我们需要扩展激活以使测试阶段更简单 我理解这个事实 但我
machinelearning
neuralnetwork
deeplearning
regularized
dropout
Keras 中的损失函数和度量有什么区别? [复制]
这个问题在这里已经有答案了 我不清楚 Keras 中损失函数和指标之间的区别 该文档对我没有帮助 损失函数用于优化您的模型 这是优化器将最小化的函数 指标用于判断模型的性能 这仅供您查看 与优化过程无关
machinelearning
neuralnetwork
deeplearning
Keras
如何在 Caffe 的网络中出现多次损失?
如果我在网络中定义多个损失层 从这些末端到网络的开头是否会发生多个反向传播 我的意思是 他们真的是这样工作的吗 假设我有这样的事情 Layer1 Layer2 Layer n Layer cls1 bottom layer n top cl
neuralnetwork
deeplearning
caffe
gradientdescent
在tensorflow .ckpt文件中使用预训练模型
我有一个 ckpt 文件 我只想得到 cnn 的权重 我已经从 ckpt 检查点文件中进行了训练 inception resnet v2 2016 08 30 import tensorflow as tf saver tf train S
python3x
tensorflow
deeplearning
模块“tensorflow”没有属性“random_uniform”
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
python3x
deeplearning
输入维度/分辨率会影响卷积神经网络的性能吗? [关闭]
Closed 这个问题需要多问focused help closed questions 目前不接受答案 我正在构建一个图像分类器 其中有 66 个类和大约 50000 个图像 我的电脑内存为 12 GB 我的内存不足以训练图像 我的问题是
imageprocessing
deeplearning
Keras
对图像使用 Pixellib 自定义训练时出现 input_image 元形状错误
我正在使用 Pixellib 来训练自定义图像实例分割 我创建了一个数据集 可以在下面的链接中看到 数据集 https drive google com drive folders 1MjpDNZtzGRNxEtCDcTmrjUuB1ics
python
tensorflow
imageprocessing
deeplearning
1
2
3
4
5
6
...30
»