（完）
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：20180929 北京大学 人工智能实践：Tensorflow笔记05 - Python技术站
微信扫一扫 
支付宝扫一扫
20180929 北京大学 人工智能实践：Tensorflow笔记03
上一篇
2023年4月8日 下午1:21
20180929 北京大学 人工智能实践：Tensorflow笔记06
下一篇
2023年4月8日 下午1:23
相关文章
-
建一个网站，用机器学习挑西瓜
在机器学习领域，有一个很有名气的西瓜–周志华老师的《机器学习》，很多同学选择这本书入门，都曾有被西瓜支配的恐惧。我写文章的时候也特别喜欢用西瓜数据集，以它为例手算+可视化讲解过XGBoost，自认非常通俗易懂。 最近我介绍了决策树的可视化，还有可以快速实现机器学习web应用的神器——streamlit 今天我们就把它们结合起来，用机器学习帮华强挑西瓜！仅供…
-
openpose_caffe转rknn
openpose_caffe_to_rknn.py from rknn.api import RKNN import cv2 import time import numpy as np if __name__ == ‘__main__’: # Create RKNN object rknn = RKNN() # pre-process config pri…
-
Pytorch学习笔记16—-CNN或LSTM模型保存与加载
1.三个核心函数 介绍一系列关于 PyTorch 模型保存与加载的应用场景，主要包括三个核心函数： (1)torch.save 其中，应用了 Python 的 pickle 包，进行序列化，可适用于模型Models，张量Tensors，以及各种类型的字典对象的序列化保存. (2)torch.load 采用 Python 的 pickle 的 unpickli…
-
详解docker pull 下来的镜像文件存放的位置
Docker是一种流行的容器化技术，可以用于快速部署和运行应用程序。在使用Docker时，我们可以使用docker pull命令从Docker Hub上下载镜像文件。本文将详细讲解Docker pull下来的镜像文件存放的位置，并提供两个示例说明。 镜像文件存放位置 当我们使用docker pull命令从Docker Hub上下载镜像文件时，这些文件会被存储…
-
机器学习相关——协同过滤（转载）
在现今的推荐技术和算法中，最被大家广泛认可和采用的就是基于协同过滤的推荐方法。本文将带你深入了解协同过滤的秘密。下面直接进入正题 1 什么是协同过滤 协同过滤是利用集体智慧的一个典型方法。要理解什么是协同过滤 (Collaborative Filtering, 简称 CF)，首先想一个简单的问题，如果你现在想看个电影，但你不知道具体看哪部，你会怎么做？大部分…
-
卷积层的维度变化
import keras from keras import Sequential model = Sequential() model.add(keras.layers.Conv2D(input_shape=(28, 28, 1), kernel_size=(5,5), filters=20, activation=’relu’)) model.add(k…
-
稀疏2d卷积模型搭建
输入 1.sparse_shape = torch.LongTensor([87, 87]) 2.input = scn.InputBatch(2, spase_shape) # dimension sparse shape 3.输入稀疏张量 # add_sample的一种方式 input.add_sample() location = torch.Long…
