tensorflow与keras版本不匹配问题 2023年4月5日 下午10:33 • Keras https://blog.csdn.net/boosting1/article/details/102750995 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:tensorflow与keras版本不匹配问题 - 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 理解keras 的 LSTM 上一篇 2023年4月5日 下午10:33 tf.keras入门1——使用sequential model建立一个VGGlike模型 下一篇 2023年4月5日 相关文章 循环神经网络 机器学习(ML)九之GRU、LSTM、深度神经网络、双向循环神经网络 门控循环单元(GRU) 循环神经网络中的梯度计算方法。当时间步数较大或者时间步较小时,循环神经网络的梯度较容易出现衰减或爆炸。虽然裁剪梯度可以应对梯度爆炸,但无法解决梯度衰减的问题。通常由于这个原因,循环神经网络在实际中较难捕捉时间序列中时间步距离较大的依赖关系。 门控循环神经网络(gated recurrent neural network)的提出,正是为… 2023年4月8日 000 循环神经网络 李宏毅深度学习笔记04—RNN 循环神经网络01 1.RNN导出案例—Neural network needs memory 加入记忆元素的案例: 2.RNN的结构 当神经网络有了记忆后,由于存储在memory中的值不同,模型的输出也会不同。 当然,RNN的结构可以是深层的。 3.Bidirectional RNN 双向的循环神经网络 双向RNN的优点:例如填写完形填空时,读了这… 2023年4月5日 000 机器学习基础算法__python实现(基于numpy等基础库) 机器学习基础算法__python实现(基于numpy等基础库) # 博客转自https://blog.csdn.net/weixin_39561100/article/details/80879211 主要是将《机器学习实战》中的算法实现一遍,后续会慢慢更新…… 决策树ID3分类的实现:https://github.com/ZhangXiangCHN/Demo/blob/master/DecisionTree… 机器学习 2023年4月13日 000 tensorflow TensorFlow学习之运行label_image实例 前段时间,搞了搞编译label_image中cc的实例,最后终于搞定。。。但想在IDE中编译还没成功,继续摸索中。 现分享一下,探究过程,欢迎叨扰,交流。 个人地址:http://home.cnblogs.com/u/mydebug/ 预备文件:inception_dec_2015文件解压到data文件夹下 具体参考: https://github.com… 2023年4月8日 000 Caffe 用 Nsight 远程调试 caffe 代码 本文主要参考:http://suanfazu.com/t/eclipse-caffe/13450。转载请注明出处。 一、实验环境,条件 1. 机器环境:Centos7;用xshell建立ssh远程连接,xmanager + Forward 11来显示远程服务器界面;服务器已安装 Nsight。 2. caffe 能在服务器上编译安装并正常运行。 二、开始 第… 2023年4月8日 000 tensorflow tensorflow-mnist报错[WinError 10060] 由于连接方在一段时间后没有正确答复解决办法 问题原因: tensorflow提供了tensorflow.exapmles.tutorials.mnist.input_data模块下载mnist数据集。代码如下 如果path路径底下没有mnist数据集,那么就会自己给你下载到path目录。 mnist = input_data.read_data_sets(path, one_hot=True) 但是执… 2023年4月8日 000 机器学习-二分KMeans 由于传统的KMeans算法的聚类结果容易受到初始聚类中心点选择的影响,因此在传统的KMeans算法的基础上进行算法改进,对初始中心点选取比较严格,各中心点的距离较远,这就避免了初始聚类中心会选到一个类上,一定程度上克服了算法限入局部最优状态。 二分KMeans(Bisecting KMeans)算法的主要思想是:首先将所有点作为一个簇,然后将该簇一分为二。之… 机器学习 2023年4月13日 000 循环神经网络 动手学深度学习(二):循环神经网络 语言模型 语言模型(language model)是自然语言处理的重要技术。自然语言处理中最常见的数据是文本数据。 我们可以把一段自然语言文本看作一段离散的时间序列。假设一段长度为T的文本中的词依次为w1,w2,…,wT,那么在离散的时间序列中,wt(1≤t≤T)可看作在时间步(time step)t的输出或标签。 1、语言模型的计算 例如,在一段含有4个词… 2023年4月6日 000