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TensorFlow 图片读取
TensorFlow Version 2 0 0 image raw tf io read file img jpg image tf image decode image image raw channels None dtype tf
Tensorflow
TensorFlow学习(3)初始化&非饱和激活函数&批量归一化&梯度剪裁&迁移学习&优化器
1 初始化 默认情况下使用Glorot初始化 1 1 使用其他初始化 1 lecun kernel initializer lecun normal 2 he初始化 kernel initializer he normal 2 非饱和激活函
Tensorflow
tensorflow
学习
迁移学习
Anaconda中安装指定版本的tensorflow1.14.0/tensorflow-gpu1.14.0
在运行github中一个项目时 由于其使用的tensorflow的版本是1 14 0 而我的版本是2 6 0的版本 因为版本过高导致运行失败 所以需要安装tensorflow1 14 0 首先在anaconda的命令行中输入如下命令 pip
Tensorflow
python
tensorflow
深度学习
tensorflow报错总结
项目场景 tensorflow 版本 不兼容产生的报错 问题描述 1 AttributeError module tensorflow has no attribute random uniform 解决办法 tf2 0中用tf rando
Tensorflow
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算法
Fashion MNIST 图片重建与生成(VAE)
前面只能利用AE来重建图片 不是生成图片 这里利用VAE模型完成图片的重建与生成 一 数据集的加载以及预处理 加载Fashion MNIST数据集 x train y train x test y test keras datasets f
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【Tensorflow2.0】11、经典图像CNN模型实现代码
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nvidia docker安装
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TensorFlow学习(5)数据结构 & 自定义组件(损失函数,激活函数,初始化,正则化和约束,层)
神经网络架构进一步学习 TensorFlow模型花园 1 数据结构 在使用之前先要导入tensorflow import tensorflow as tf 1 1 张量 1 1 1 通过直接传入创建 使用tf constant 创建张量 p
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文章目录 第一种方法直接用keras的fit方法 以fashion mnist为例 配置超参数 选择指定显卡及自动调用显存 准备数据 使用tf data来准备训练集和测试集 准备模型定义 开始定义模型 用functional方法 打印模型结
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TensorFlow学习(4) 学习率调度 & 正则化
1 学习率调度 恒定高学习率训练可能会发散 低学习率会收敛到最优解但是会花费大量时间 1 1 常用的学习率调度及其概念 幂调度 指数调度 分段调度 性能调度 1 2 实现幂调度 在创建优化器时 设置超参数decay 使用示例 optimiz
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TensorFlow学习(6)自定义模型,使用自动微分计算梯度
1 自定义模型 1 1 构建自定义模型的基本步骤 继承keras Model类 在构造函数中创建层和变量 实现call方法来执行操作 实现get config 实现了get config 就可以使用save 方法保存模型并使用keras m
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keras_cv进行数据增强
使用keras cv来做分类数据增强 以下直接上流程 具体的原理和代码上github查看源码及配合tensorflow官网及keras官网来做处理 当前 2022 10 8 这些文档还不是很全 import os import numpy
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