技术改变生活 -

caffe 添加crnn所需的层

lijingle2022-10-9 09:22

本文介绍caffe在编译crnn中添加的层时所遇到的问题。1.添加continuation_indicator_layer.cpp 和continuation_indicator_layer.cu文件以及continuation_indicator_layer.h文件2.添加ctc_loss_layer.cpp 和ctc_loss_l ...

TensorFlow2 Eager Execution v.s. Graph (@tf.function)

lijingle2022-1-28 14:59

在 TF 2 中高度提升了Eager execution。它使编码和调试更容易。但这并不一定建议用于真正的培训或生产。在本文中，我们将讨论两种选择：Eager Execution 模式和图形模式，以及它们的优缺点。特别是，在图形模式下 ...

TensorFlow2 RNN 模型

lijingle2022-1-28 14:19

Keras 有 3 个内置的 RNN 层：SimpleRNN、LSTM 和 GRU。LSTM从 1000 的词汇量开始，一个词可以用 0 到 999 之间的词索引来表示。例如，单词“side”可以编码为整数 3。在下面的代码示例中，嵌入层的输入是表示文本的 ...

TensorFlow2 自动微分（AutoDiff）

lijingle2022-1-28 13:37

Keras API 可以使用内置的优化器和损失函数轻松执行反向传播。但是，在某些情况下，我们想要专门操作或应用渐变。例如，为了避免爆炸性梯度，我们可能想要裁剪梯度。一般来说，TensorFlow AutoDiff 允许我们计算和 ...

TensorFlow2 库和扩展

lijingle2022-1-28 11:15

在本文中，我们将介绍 TensorFlow 2.x (TF 2.x) 中的一些关键扩展和库。这将包括 TF Datasets、TF Hub、XLA、模型优化、TensorBoard、TF Probability、神经结构化学习、TF Serving、TF Federated、TF Graphics 和 M ...

TensorFlow2 Keras 预处理层和数据集性能

lijingle2022-1-28 10:25

虽然 Keras 提供了深度学习层来创建模型，但它还提供了 API 来预处理数据。例如， preprocessing.Normalization() 使用特征均值和训练数据集的方差对特征进行归一化。这些参数不是可训练参数的一部分。相反，在第 ...

TensorFlow2 保存和恢复模型

lijingle2022-1-27 21:10

Keras API 提供内置类，用于在模型拟合期间定期保存模型。为了保存模型并在以后恢复它，我们可以创建一个回调 ModelCheckPoint 传递给 model.fit，模型会定期保存。在上面的例子中，模型被保存了 epoch。在下面的 ...

TensorFlow2 计算机视觉和深度学习的例子

lijingle2022-1-26 16:08

阅读代码是获得 TensorFlow (TF) 专业知识的一种有效方式。在本文中，我们重用了 TensorFlow 教程中的示例，但我们保持它们的简洁性，并去掉了用于跟踪或演示目的的代码。我们还将讨论保持在最低限度，以便您可以 ...

TensorFlow2 NLP 分类例子

lijingle2022-1-26 15:29

在上一篇文章中，我们介绍了有关计算机视觉的 TensorFlow 编码示例。现在，我们将专注于 NLP 分类和 BERT。以下是示例列表，使用 2020 年 12 月发布的 TF 2.4.0 进行测试。这些示例源自 TensorFlow 教程。IMDB 文 ...

TensorFlow2 数据集和数据准备

lijingle2021-12-24 16:59

在本文中，我们将讨论如何使用 TensorFlow (TF) 数据集构建高效的数据管道以进行训练和验证。但是，如果训练数据很小，我们可以将数据放入内存中，并将它们作为 Numpy ndarry 进行预处理。然而，许多现实生活中的 ...

TensorFlow2 自定义训练、迁移学习和自定义层

lijingle2021-12-23 17:12

在本文中，我们将讨论建模、构建和训练模型中的API。它为我们提供了很大的灵活性，就像前文中的GAN网络那样。我们还将讨论执行迁移学习的示例。使用 GradientTape 进行模型训练Keras 提供了简单的训练和评估方法， ...

TensorFlow2 和 Keras

lijingle2021-12-16 21:43

TensorFlow的早期版本存在严重的危机。如此多的API都是被分别提出。TensorFlow 2（TF2）采用Keras API改变了局面。更重要的是，API变得对程序员更友好，更容易跟踪，也不那么单调乏味。本文我们将展示如何使用此API ...

TensorFlow2 BERT和Transformer的例子

lijingle2021-12-15 13:15

作为TensorFlow系列的一部分，本文将重点介绍如何对BERT和Transformer进行编码。这些例子包括：IMDB文件：使用预先训练的TF Hub-BERT模型和AdamW进行情感分析，GLUE/MRPC BERT微调，语言翻译的Transformer。 ... ... ...

TensorFlow Sequence to Sequence 模型例子

lijingle2021-12-13 14:48

Sequence-to-sequence模型在NLP中特别流行.本文作为TensorFlow系列的一部分，将介绍Sequence-to-sequence模型的示例。这些例子包括：基于GRU的Shakespear文本生成attention Seq2seq语言翻译基于视觉attention图像文 ...

tensorflow 生成模型例子

lijingle2021-12-12 11:04

在这篇文章中，我们创建了几个TensorFlow模型，其中包括以下几个：DGCNNCycleGANPix2PixNeural style transferAdversarial FGSMAutoencoderAutoencoder DenoisingAutoencoder Anomaly detectionConvolutional Variat ...

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