这个bug的解决办法：
# from tensorflow.keras import datasets, layers, models from tensorflow.python.keras import datasets, layers, models
在tensorflow和Keras中间插入python，可能是因为tensorflow版本问题（我的版本是1.7.0），Keras的目录是 ~tensorflowpythonkeras,而非 ~tensorflowkeras
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import numpy as np import mxnet as mx import logging logging.getLogger().setLevel(logging.DEBUG) batch_size = 100 mnist = mx.test_utils.get_mnist() train_iter = mx.io.NDArrayIt…
旧文重发 https://github.com/lartpang/Machine-Deep-Learning 缩写标注: SD: Saliency Detection ZSL: Zero-Shot Learning 关键内容: 没有训练直接将图像映射到标签中的 DNN。相反，将 DNN 拟合为一个嵌入函数，以将像素和显著/背景区域的属性映射到度量空间。显着/…
http://blog.csdn.net/xjz18298268521/article/details/52190184 http://www.cnblogs.com/xuanyuyt/p/5726926.html http://m.blog.csdn.net/article/details?id=51355143 http://blog.csdn.net/…
1、dropout dropout 是指在深度学习网络的训练过程中，按照一定的概率将一部分神经网络单元暂时从网络中丢弃，相当于从原始的网络中找到一个更瘦的网络，这篇博客中讲的非常详细 2、tensorflow实现 用dropout： import tensorflow as tf import numpy as np x_data=np.linspa…
官网链接：https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/object_detection_tutorial.ipynb 但是一直有问题，没有运行起来，所以先使用一个别人写好的代码 上一个在ubuntu下可用的代码链接：https://gitee.com/…
【1.介绍】 GAN网络可以看成是两个网络模型对抗，一个是生成网络模型G，一个是识别网络模型。生成式网络模型G是一个用来生图片的网络，该模型的输入为一个随机的噪声z，通过这个噪声来生成相应的图片，该图片记做G(z)。识别网络模型D是一个判断网络，它用来判断网络是不是真是的样本。输入的样本图像为x，x即可能来自于模型G所产生，也可能来自于真实的样本，D(x…
TensorFlow TensorFlow 是相对高阶的机器学习库，用户可以方便地用它设计神经网络结构，而不必为了追求高效率的实现亲自写 C++或 CUDA 代码。它和 Theano 一样都支持自动求导，用户不需要再通过反向传播求解梯度。其核心代码和 Caffe 一样是用 C++编写的，使用 C++简化了线上部署的复杂度，并让手机这种内存和CPU资源都紧张的…
0. 滤波器的大小选择 大部分卷积神经网络都会采用逐层递增（1⇒ 3 ⇒ 5 ⇒ 7）的方式。 每经过一次池化层，卷积层过滤器的深度都会乘以 2； 1. 权值共享：减轻过拟合 & 降低计算量 一个卷积层（Wx+b ⇒ ReLU ⇒ maxpooling）可以有多个不同的卷积核，而每一个卷积核都对应一个滤波后映射出的新图像，同一个新图像中的每一个像素都…
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