转: Pytorch:利用预训练好的VGG16网络提取图片特征 2023年4月8日 上午12:12 • PyTorch Pytorch:利用预训练好的VGG16网络提取图片特征 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:转: Pytorch:利用预训练好的VGG16网络提取图片特征 - Python技术站 pytorch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 pytorch中的view函数和max函数 上一篇 2023年4月8日 pytorch提取神经网络模型层结构和参数初始化 下一篇 2023年4月8日 相关文章 tensorflow 使用TensorRT加速GPU上的TensorFlow推理(翻译) 2018年10月19日 22:44:09 lyh_robert 阅读数 512更多 分类专栏: 模型性能优化 本文翻译于博客Speed up TensorFlow Inference on GPUs with TensorRT,这篇博客介绍了如何使用TensorRT加速TensorFlow模型的推理速度,作者为: Siddharth Sharma —… 2023年4月8日 000 4.结构化机器学习项目 如何判断这些idea是否是有效的?我们可以尝试和改变的东西太多了。我们需要知道要调整什么,达到什么样的效果,这个过程被称之为正交化 正交化就是一件事影响一件事 单一数字评估指标 交叉验证集与测试集应该服从同一分布 训练误差比人的误差大,那么说明模型在训练集上拟合的并不好,我们应该减少偏差,选择更大的神经网络,或者跑的更久一点梯度下降。 … 机器学习 2023年4月12日 000 Ubuntu16.04 + caffe-ssd + [CPU_ONLY] + KITTI 训练总结 本次训练主要参考:http://blog.csdn.net/jesse_mx/article/details/65634482 感谢 Jesse_Mx ,帮助了我很多。 坑一【openCV未安装成功】: openCV未安装成功会导致各种莫名的问题,比如:“No module named cv2”问题。 然而,正确解决openCV安装问题也不是一路… Caffe 2023年4月8日 000 论文笔记——扩散卷积循环神经网络进行交通预测 这是在ICLR 2018学术会议上发表的文章,其研究课题为交通网络的时空预测。 1.交通网络预测的具体问题描述如下: 在给定交通路网中有N个传感器实时监控该点的交通状况;根据其拓扑关系交通网络可表为一个含N个顶点的带权有向图G=(V,E,W) W为N*N的带权邻接矩阵,权值为顶点间的“接近程度”。假设每个顶点所记录的交通状况可用一个P维的向量表示,那么整个路… 循环神经网络 2023年4月7日 000 生成对抗网络(GAN)的18个绝妙应用 – MrCharles在cnblogs 生成对抗网络(GAN)的18个绝妙应用 https://juejin.im/post/5d3fb44e6fb9a06b2e3ccd4e 生成对抗网络(GAN)是生成模型的一种神经网络架构。 生成模型指在现存样本的基础上,使用模型来生成新案例,比如,基于现存的照片集生成一组与其相似却有细微差异的新照片。 GAN是使用两个神经网络模型训练而成的一种生成模型。其中… GAN生成对抗网络 2023年4月6日 000 keras Model 3 共享的层 1 入门 2 多个输入和输出 3 共享层 考虑这样的一个问题:我们要判断连个tweet是否来源于同一个人。 首先我们对两个tweet进行处理,然后将处理的结构拼接在一起,之后跟一个逻辑回归,输出这两条tweet来自同一个人概率。 因为我们对两条tweet的处理是相同的,所以对第一条tweet的处理的模型,可以被重用来处理第二个tweet。我们考虑用LSTM进… Keras 2023年4月7日 000 卷积神经网络之手撕代码 1、计算卷积神经网络的输出尺寸 \[n = \dfrac{W-F+2P}{S}+1 \] 其中:\(N\) 代表输出尺寸,\(W\) 代表输入尺寸,\(F\) 代表卷积核大小,\(P\) 代表填充尺寸,\(S\) 代表步长 2、网络参数量的计算 对于CNN而言,每个卷积层的参数量如下: \[params = C_{o} \times(C_{i}\times … 卷积神经网络 2023年4月6日 000 tensorflow 2.0 实战 CT Bladder 图像分割 U-Net网络 (一)Flag 关于tensorflow学习的部分,我不会再做更新,但是以后有时间会细化其中的内容,加强深度! 学以致用,学习的高层次,也是最难的,因为在用的过程中会面临各种未学过的问题! 不给自己定个目标,不然永远都不会开始。 将项目分为以下: (1)学习Unet网络相关架构,总结经验。 (2)下载经典数据集,跑经典数据集,发现规律 (3)结合自己的数据,得出学习率。 补… tensorflow 2023年4月8日 000