人工智能
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pytorch Model to keras model
pytorch model to keras model 概述 依赖 安装方式 代码 概述 使用pytorch建立的模型，有时想把pytorch建立好的模型装换为keras，本人使用TensorFlow作为keras的backend 依赖 标准库依赖： pytorch keras tensorflow pytorch2keras 安装方式 conda ins…
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keras系列︱图像多分类训练与利用bottleneck features进行微调（三）
引自：http://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/72861152 中文文档：http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/ 官方文档：https://keras.io/ 文档主要是以keras2.0。 训练、训练主要就”练“嘛，所以堆几个案例就知道怎么做了。…
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Keras基于单层神经网络实现鸾尾花分类
1 import tensorflow as tf 2 from sklearn import datasets 3 import numpy as np 4 5 # 数据集导入 6 x_train = datasets.load_iris().data 7 y_train = datasets.load_iris().target 8 # 数据集乱序 9 …
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Python机器学习（七十七）Keras 编译模型
接下来编译模型。在编译模型时，设置损失函数与优化器。 model.compile(loss=’categorical_crossentropy’, optimizer=’adam’, metrics=[‘accuracy’]) Keras有多种损失函数和开箱即用的优化器可供选择。
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pytorch 实现 AlexNet 网络模型训练自定义图片分类
1、AlexNet网络模型，pytorch1.1.0 实现 注意：AlexNet，in_img_size >=64 输入图片矩阵的大小要大于等于64 # coding:utf-8 import torch.nn as nn import torch class alex_net(nn.Module): def __init__(self,in…
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pytorch实现vgg19 训练自定义分类图片
1、vgg19模型——pytorch 版本= 1.1.0 实现 # coding:utf-8 import torch.nn as nn import torch class vgg19_Net(nn.Module): def __init__(self,in_img_rgb=3,in_img_size=64,out_class=1000,in_fc_s…
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pytorch中Math operation操作：torch.ger()
torch.ger(vec1, vec2, out=None) → Tensor Outer product of vec1 and vec2. If vec1 is a vector of size . Parameters: vec1 (Tensor) – 1-D input vector vec2 (Tensor) – 1-D input vector…
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pytorch中torch.unsqueeze()函数与np.expand_dims()
numpy.expand_dims(a, axis) Expand the shape of an array. Insert a new axis that will appear at the axis position in the expanded array shape. Parameters: a : array_like Input arr…
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pytorch中的math operation: torch.bmm()
torch.bmm(batch1, batch2, out=None) → Tensor Performs a batch matrix-matrix product of matrices stored in batch1 and batch2. batch1 and batch2 must be 3-D tensors each containing t…
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pytorch中设定使用指定的GPU
转自：http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6836568.html PyTorch默认使用从0开始的GPU，如果GPU0正在运行程序，需要指定其他GPU。 有如下两种方法来指定需要使用的GPU。 1. 类似tensorflow指定GPU的方式，使用CUDA_VISIBLE_DEVICES。 1.1 直接终端中设定： C…
