Keras预训练模型下载后保存路径 2023年4月8日 上午2:33 • Keras https://blog.csdn.net/xiaohuihui1994/article/details/83340080 本站文章如无特殊说明,均为本站原创,如若转载,请注明出处:Keras预训练模型下载后保存路径 - Python技术站 Keras人工智能 赞 (0) 0 0 打赏 微信扫一扫 支付宝扫一扫 生成海报 keras遇到bert实战一(bert实现分类) 上一篇 2023年4月8日 Keras函数——mode.fit_generator() 下一篇 2023年4月8日 相关文章 Caffe Caffe Blob针对图像数据在内存中的组织方式 Caffe使用Blob结构在CNN网络中存储、传递数据。对于批量2D图像数据,Blob的维度为 图像数量N × 通道数C × 图像高度H × 图像宽度W 显然,在此种场景下,Blob使用4维坐标定位数据,如(n, c, h, w),其中n为图像序号(0到N-1),c为通道序号(0到C-1),h为图像行序(0到H-1),w为图像列序(0到W-1)。… 2023年4月6日 000 pytorch查看网络权重参数更新、梯度的小实例 本文内容来自知乎:浅谈 PyTorch 中的 tensor 及使用 首先创建一个简单的网络,然后查看网络参数在反向传播中的更新,并查看相应的参数梯度。 # 创建一个很简单的网络:两个卷积层,一个全连接层 class Simple(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.conv1 = n… PyTorch 2023年4月7日 000 GAN生成对抗网络 一文入门人工智能的掌上明珠:生成对抗网络(GAN) 一.简介 在人工智能领域内,GAN是目前最为潮流的技术之一,GAN能够让人工智能具备和人类一样的想象能力。只需要给定计算机一定的数据,它就可以自动联想出相似的数据。我们学习和使用GAN的原因如下: 1.能够用GAN进行无监督学习:深度学习需要大量数据的标注才能够进行监督学习,而使用GAN则不需要使用大量标注的数据,可以直接生成数据进行无监督学习,比如使用GA… 2023年4月6日 000 tensorflow 基础学习七:模型的持久化 tf.train.Saver类的使用 保存模型: import tensorflow as tf v1=tf.Variable(tf.constant(1.0,shape=[1]),name=’v1′) v2=tf.Variable(tf.constant(2.0,shape=[1]),name=’v2′) result=v1+v2 init_op=tf.g… tensorflow 2023年4月6日 000 GAN生成对抗网络 初窥门径__生成对抗网络(GAN)(一) 简介 生成对抗网络GAN,是当今的一大热门研究方向。在2014年,被Goodfellow大神提出来,当时的G神还只是蒙特利尔大学的博士生而已。 GAN之父的主页:http://www.iangoodfellow.com/ GAN的论文首次出现在NIPS2014上,原论文地址如下:https://arxiv.org/pdf/1406.2661.pdf 入坑GA… 2023年4月6日 000 Caffe学习系列(15):添加新层 如何在Caffe中增加一层新的Layer呢?主要分为四步: (1)在./src/caffe/proto/caffe.proto 中增加对应layer的paramter message; (2)在./include/caffe/***layers.hpp中增加该layer的类的声明,***表示有common_layers.hpp, data_layers.hp… Caffe 2023年4月8日 000 卷积神经网络 深度学习原理与框架-卷积网络细节-迁移学习 1.冻结层数,只进行部分层的训练 迁移学习:主要有3类, 第一类,使用别人训练好的权重参数,作为初始化权重参数,进行接下来的训练 第二类:使用别人训练好的权重参数,冻结预测层之前的所有的权重参数,进行接下来的训练 第三类:使用别人训练好的权重参数,即finetune,不冻结最后一个卷积层和全连接层,对这两个层进行参数的更新和训练 代码:使用keras框架进行的参… 2023年4月8日 000 Keras.NET 【翻译】Keras.NET简介 – 高级神经网络API in C# Keras.NET是一个高级神经网络API,它使用C#编写,并带有Python绑定,可以在Tensorflow、CNTK或Theano上运行。其关注点是实现快速实验。因为做好研究的关键是:能在尽可能短的时间内从一个想法发展出结果。 如果你需要一个能实现以下需求的深度学习库,那么请使用Keras: 允许简单快速的原型制作(通过用户友好性、模块化、扩展性… Keras 2023年4月8日 000