卷积data的四个维度: batch, input channel, height, width Conv2d的四个维度: input channel, output channel, kernel, stride 时间序列data(输入)的三个维度: sequential-length(近似于NLP中一句话里几个单词), batch, input-size(一个单词几个字母) LSTM的三个维度: input-size, output-size, layers h0的三个维度: layers,

network = tflearn.input_data(shape=[None, max_len], name='input') network = tflearn.embedding(network, input_dim=volcab_size, output_dim=32) network = conv_1d(network, 64, 3, activation='relu', regularizer="L2") network = max_pool_1d(network, 2)

TensorFlow 官方文档:https://www.tensorflow.org/api_guides/python/math_ops # Arithmetic Operators import tensorflow as tf # 用 tf.session.run() 里 feed_dict 参数设置占位 tensor, 如果传入 feed_dict的数据与 tensor 类型不符,就无法被正确处理 x = tf.placeholder(tf.string) y = tf.placehol

目录 三.TensorFlow入门 1. TensorFlow计算模型--计算图 I. 计算图的概念 II. 计算图的使用 2.TensorFlow数据类型--张量 I. 张量的概念 II. 张量的使用 3.会话 4.TensorFlow实现神经网络 I. 前向传播算法 II. 神经网络参数与TensorFlow变量 III. 用TF训练神经网络 四.深层神经网络 1. 深度学习与深度神经网络 I. 线性模型的局限性 II. Activation去线性化 III. 多层网络解决异或运算 2. L

今天,主要和大家分享一下最近研究的卷积网络和它的一些变种. 首先,介绍一下基础的卷积网络. 通过PPT上的这个经典的动态图片可以很好的理解卷积的过程.图中蓝色的大矩阵是我们的输入,黄色的小矩阵是卷积核(kernel,filter),旁边的小矩阵是卷积后的输入,通常称为feature map. 从动态图中,我们可以很明白的看出卷积实际上就是加权叠加. 同时,从这个动态图可以很明显的看出,输出的维度小于输入的维度.如果我们需要输出的维度和输入的维度相等,这就需要填充(padding). 现在我们来看

tile() 平铺之意,用于在同一维度上的复制 tile(        input,     #输入        multiples,  #同一维度上复制的次数        name=None    ) 示例如下: with tf.Graph().as_default(): a = tf.constant([1,2],name='a') b = tf.tile(a,[3]) sess = tf.Session() print(sess.run(b)) 对[1,2]的同一维度上复制3次,mu

TensorFlow 卷积层   让我们看下如何在 TensorFlow 里面实现 CNN. TensorFlow 提供了 tf.nn.conv2d() 和 tf.nn.bias_add() 函数来创建你自己的卷积层. # Output depth k_output = # Image Properties image_width = image_height = color_channels = # Convolution filter filter_size_width = filter_s

目录 1.官方注释 2.参数解释 3.例子 参考 @(tf.slice()函数详解 ) tf.slice()是TensorFlow库中分割张量的一个函数,其定义为def slice(input_, begin, size, name=None):.tf.slice()函数的那些参数设置实在是不好理解,查了好多资料才理解,所以这边记录一下. 1.官方注释 官方的注释如下: """Extracts a slice from a tensor. This operation ext

classtorch.nn.RNN(*args, **kwargs) input_size – The number of expected features in the input x hidden_size – The number of features in the hidden state h num_layers – Number of recurrent layers. E.g., setting num_layers=2 would mean stacking two RNNs

一. 整体架构 整体架构和YOLO-V3相同(感谢知乎大神@江大白),创新点如下: 输入端 --> Mosaic数据增强.cmBN.SAT自对抗训练: BackBone --> CSPDarknet53.Mish激活函数.Dropblock: Neck --> SPP.FPN+PAN结构: Prediction --> GIOU_Loss.DIOU_nms. 二. 输入端 1. 数据加载流程(以训练为例) "darknet/src/darknet.c"--mai

Yolov4性能分析(上) 一．目录 实验测试 1) 测试介绍 2) Test 3) Train 二.   分析 1．实验测试 1. 1  实验测试方法 Yolov4训练train实验方法(Darknet should be compiled with OpenCV): duration_run_detector: ./darknet detector train cfg/coco.data cfg/yolov4.cfg data/yolov4.conv.137 Yolov4测试test实验方法

model = Sequential() model.add(Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=input_shape)) model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu')) model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) model.add(Dropout(0.25)) model.add(Flatten()) model.

这一章我们来聊聊skip-thought的三兄弟,它们在解决skip-thought遗留问题上做出了不同的尝试[Ref1-4], 以下paper可能没有给出最优的解决方案(对不同的NLP任务其实没有最优只有最合适)但它们提供了另一种思路和可能性.上一章的skip-thought有以下几个值得进一步探讨的点 Q1 RNN计算效率低:Encoder-Decoder都是用的RNN, RNN这种依赖上一步输出的计算方式天然和并行计算互斥, 所以训练那叫一个慢 Q2 Decoder:作为最后预测时完全用不

測试环境:Firefox 10.0.Safari 5.1.Opera 11.61, Chrome 14.0.835.202 自己測试的时候都有写在form表单里,有提交button验证.由于对博客使用还不是非常熟练,发博文的时候仅仅有舍弃submit验证.大家在本地练习的时候能够写上submit验证,看各个浏览器的对这些新增的类型验证的差别. 一.新增的属性和属性值 在HTML5中,大幅度地添加与改良了input属性的种类,能够简单的使用这些属性来实现之前须要使用JavaScript才干实现的.

matcaffe是caffe的matlab接口.caffe本身是C++写的,其blob的维度顺序是[N,C,H,W],N表示batchSize,C表示channel数目,H表示feature map的Height, W则是width 而在matcaffe中,blob的顺序则是[W,H,C,N].这是默认的顺序!所以在faster-rcnn的matlab代码中,当加载了proposal_test.prototxt后,发现其网络输入是: input: "data" input_dim: 1

http://wossoneri.github.io/2017/11/15/[Tensorflow]The-dimension-of-Tensor/ Tensor维度理解 Tensor在Tensorflow中是N维矩阵,所以涉及到Tensor的方法,也都是对矩阵的处理.由于是多维,在Tensorflow中Tensor的流动过程就涉及到升维降维,这篇就通过一些接口的使用,来体会Tensor的维度概念.以下是个人体会,有不准确的请指出. tf.reduce_mean reduce_mean( inp

1.tf.concat tf.concat的作用主要是将向量按指定维连起来,其余维度不变:而1.0版本以后,函数的用法变成: t1 = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]] t2 = [[7, 8, 9], [10, 11, 12]] #按照第0维连接 tf.concat( [t1, t2],0) ==> [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]] #按照第1维连接 tf.concat([t1, t2],1) ==> [[1, 2,

1. rnn.BasicLSTMCell(num_hidden) #  构造单层的lstm网络结构 参数说明:num_hidden表示隐藏层的个数 2.tf.nn.dynamic_rnn(cell, self.x, tf.float32) # 执行lstm网络,获得state和outputs 参数说明:cell表示实例化的rnn网络,self.x表示输入层,tf.float32表示类型 3. tf.expand_dim(self.w, axis=0) 对数据增加一个维度 参数说明:self.w表

1.cv2.resize(image, (image_size, image_size), 0, 0, cv2.INTER_LINEAR) 参数说明:image表示输入图片,image_size表示变化后的图片大小,0, 0表示dx和dy, cv2.INTER_LINEAR表示插值的方式为线性插值 2.image.get_shape[1:4].num_elements() 获得最后三个维度的大小之和 参数说明:image表示输入的图片 3. saver.save(sess, path, glob

开篇介绍 关于 Slowly Changing Dimension 缓慢渐变维度的理论概念请参看 数据仓库系列 - 缓慢渐变维度 (Slowly Changing Dimension) 常见的三种类型及原型设计 本篇文章总结了实现缓慢渐变维度的几种方式,并且分析了 Changing Attribute 和 Historical Attribute 输出的逻辑过程. 示例一:SSIS 中使用 Slowly Changing Dimension 控件 示例二:使用 SQL 中 Merge 语句实现简

tensorflow 官网信息:https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/contrib/rnn/BasicLSTMCell tensorflow 版本:1.10 如有错误还望指正,一起探讨: 当前层各个参数含义: Tensorflow 中RNN单个时刻计算流程: Tensorflow 中 lstm 单个时刻计算流程: 注:上面计算[H,X] * W后和B维度不同, 如何相加,解释如下: tensorflow代码中,用的这个 nn_ops.bia