（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
-
在编译caffe过程中遇到的问题：libboost_python.so: undefined reference to `PyUnicode_InternFromString’
安装caffe时遇到这个错误，如下图所示： 简单粗暴的解决办法，进入到libboost_python.so所在root，删除当前的libboost_python.so，再重新生成新的链接 cd /usr/lib/x86_64-linux-gnu/ sudo rm libboost_python.so sudo ln -s libboost_python-py…
-
深度学习Keras框架笔记之AutoEncoder类
深度学习Keras框架笔记之AutoEncoder类使用笔记 keras.layers.core.AutoEncoder(encoder, decoder,output_reconstruction=True, weights=None) 这是一个用于构建很常见的自动编码模型。如果参数output_reconstruction=True，那么…
-
汇总|基于激光雷达的3D目标检测开源项目&数据集
作者：蒋天园 来源：公众号@3D视觉工坊 链接：汇总|基于激光雷达的3D目标检测开源项目&数据集 前言 这一片文章主要介绍目前3D目标检测的一些比较重要的数据集合在github上比较好用的3D目标检测项目。包含了最火最热的KITTI到当前研究前沿的多模态，时序融合等的新数据集。分类方法如下，首先按照场景可以将数据集划分为室内和室外数据集。然后分别介绍…
-
Pytorch：优化器
torch.optim.SGD class torch.optim.SGD(params, lr=<object object>, momentum=0, dampening=0, weight_decay=0, nesterov=False) 功能: 可实现SGD优化算法，带动量SGD优化算法，带NAG(Nesterov accelerated…
-
目标检测评价标准
评价训练效果的值——精准度（precision）、召回率（recall）、准确率（accuracy）、交除并（IoU） TP是正样本预测为正样本 FP是负样本预测为正样本 FN是本为正，错误的认为是负样本 TN是本为负，正确的认为是负样本 precision就是在识别出来的图片中（预测为正样本的图片是识别出的图片），TP所占的比值： precis…
-
[Caffe]Jupyter notebook如何root
sudo jupyter notebook –allow-root
-
TensorFlow——MNIST手写数字识别
MNIST手写数字识别 MNIST数据集介绍和下载：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 一、数据集介绍： MNIST是一个入门级的计算机视觉数据集 下载下来的数据集被分成两部分：60000行的训练数据集（mnist.train）和10000行的测试数据集（mnist.test） 二、TensorFlow实现MNIST手…
-
机器学习实战——支持向量机（svm）转载
找到一个讲机器学习的好博客！！写的真的很6，看了写的svm，条理清晰！！http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/17291543 将数据利用一个分隔超平面分隔开来，使得再被分隔开来的数据具有特定的分类。如果数据点在一个二维平面上，那么这个分隔超平面就是一条直线。想要把两堆数据分隔开来，存在许多条直线，那么哪一…
