https://blog.csdn.net/zz2230633069/article/details/82669546 2018年09月12日 22:56:50 一只tobey 阅读数:727   1.numpy类型:numpy.ndarray  对于图片读取之后(H,W,C)或者(batch,H,W,C) (1)在元素总数不变的情况下:numpy类型的可以直接使用方法numpy.reshape任意改变大小,numpy.expand_dims增加维度,大小是1(这个函数可以参考numpy.exp

『TensorFlow』读书笔记_ResNet_V2 对比之前的复杂版本,这次的torch实现其实简单了不少,不过这和上面的代码实现逻辑过于复杂也有关系. 一.PyTorch实现 # Author : hellcat # Time : 18-3-2 """ import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="-1" import numpy as np np.set_printoptions(th

http://www.oschina.net/news/80593/deep-learning-frameworks-a-review-before-finishing-2016 TensorFlow 链接:https://www.tensorflow.org/ 对于那些听说过深度学习但还没有太过专门深入的人来说,TensorFlow 是他们最喜欢的深度学习框架,但在这里我要澄清一些事实. 在 TensorFlow 的官网上,它被定义为「一个用于机器智能的开源软件库」,但我觉得应该这么定义:Te

『TensorFlow』网络操作API_上 『TensorFlow』网络操作API_中 『TensorFlow』网络操作API_下 之前也说过,tf 和 t 的层本质区别就是 tf 的是层函数,调用即可,t 的是类,需要初始化后再调用实例(实例都是callable的) 卷积 tensorflow.nn.conv2d import tensorflow as tf sess = tf.Session() input = tf.Variable(tf.random_normal([1,3,3,5])

最近要在个人台式机上搭建TensorFlow和PyTorch运行环境,期间遇到了一些问题.这里就把解决的过程记录下来,同时也可以作为安装上述环境的过程记录. 如果没有遇到类似的问题,想直接从零安装上述两个包的运行环境的,请直接阅读第三部分. 一.硬件和环境配置: 1)操作系统:Ubuntu 18.04: 2)NVIDIA Driver Version :390.48:(可通过nvidia-smi命令查到) 3)GPU:GTX 1080: (可通过nvidia-smi命令查到) 4)已安装CUDA

Pytorch和TensorFlow的区别 目录 引言 pytorch和tensorflow的功能 torch和tf的区别 torch tf Torch和tf到底用哪个 总结 引言 在这里,我们长话短说,短话简说,抱歉,还是说了这么多废话,两年多没有正式写技术博客了,有点兴奋又有点伤感,那就正式开始吧. 话说在某某年有人发明了人工智能这个专业术语,因此后来者想要达到这个人说的人工智能的那种状态.当然了,你可以把人工智能弱智的理解成机器人这种啦,当然咯,目前这还是很难实现的,我们就说两个现在大多数

PaddlePaddle会和Python一样流行吗? 深度学习引擎最近经历了开源热.2013年Caffe开源,很快成为了深度学习在图像处理中的主要框架,但那时候的开源框架还不多.随着越来越多的开发者开始关注人工智能,AI 巨头们纷纷选择了开源的道路:2015年9月Facebook开源了用于在Torch上更快速地训练神经网络的模块,11月Google开源 TensorFlow,2016年1月微软开源CNTK.最近,百度也宣布开源深度学习引擎 PaddlePaddle. 在这场深度学习的框架之争中,

本篇博客的目地,是对工作学习过程中所遇所见的一些有关深度学习.机器学习的优质资源,作分类汇总,方便自己查阅,也方便他人学习借用. 主要会涉及一些优质的理论书籍和论文.一些实惠好用的工具库和开源库.一些供入门该理论入门所用的demo等等. 由于本博客将不定期更新,尽量将较为前沿的深度学习.机器学习内容整理下来,需要转载的同学尽量附上本文的链接,方便获得最新的内容. 相关的理论.书籍.论文.课程.博客: [Book] Yoshua Bengio, Ian Goodfellow, Aaron Cour

Awesome Human Pose Estimation 2018-10-08 11:02:35 Copied from: https://github.com/cbsudux/awesome-human-pose-estimation A collection of resources on Human Pose Estimation. Why awesome human pose estimation? This is a collection of papers and resource

这些开源AI项目专注于机器学习.深度学习.神经网络及其他应用场合. 自IT界早期以来,研制出能像人类那样“思考”的机器一直是研究人员的一大目标.在过去几年,计算机科学家们在人工智能(AI)领域已取得了巨大进展,如今这项技术日益普及开来. 事实上,Gartner预测“到2020年,AI技术实际上将普遍出现在几乎每一个新的软件产品和服务中.”IDC预测,2017年企业界在AI技术上的开支将达到125亿美元,比2016年增长逾59.3%.这股强劲的增长势头可能会一直持续到2020年,到时收入有望达到4

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2006年,机器学习界泰斗Hinton,在Science上发表了一篇使用深度神经网络进行维数约简的论文 ,自此,神经网络再次走进人们的视野,进而引发了一场深度学习革命.深度学习之所以如此受关注,是因为它在诸如图像分类.目标检测与识别.目标跟踪.语音识别.游戏(AlphaGo)等多个领域取得了相当优秀的成绩,掀起了又一波人工只能浪潮.深度学习技术逐渐成为机器学习领域的前沿技术,近年来得到了突飞猛进的发展,这得益于机器学习技术的进步以及计算设备性能的提升.英伟达公司研发的图形处理器(Graphics

1.直接奉献代码,后期有入门更新,之前一直在学的是TensorFlow, import torch from torch.autograd import Variable import torch.nn.functional as F import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x_data = np.arange(-2*np.pi,2*np.pi,0.1).reshape(-1,1) y_data = np.sin(x_data).re

类型(Types) Numpy PyTorch np.ndarray torch.Tensor np.float32 torch.float32; torch.float np.float64 torch.float64; torch.double np.float torch.float16; torch.half np.int8 torch.int8 np.uint8 torch.uint8 np.int16 torch.int16; torch.short np.int32 torch.i

在单GPU下,所有这些工具集都调用cuDNN,因此只要外层的计算或者内存分配差异不大其性能表现都差不多. Caffe: 1)主流工业级深度学习工具,具有出色的卷积神经网络实现.在计算机视觉领域Caffe仍然是最流行的工具包,他有很多扩展,但是由于 一些遗留的架构问题,它对递归网络和语言建模的支持很差.此外,在caffe种图层需要使用C++定义,而网络则使用protobuf定义. 2)caffe支持pycaffe接口,但这仅仅是用来辅助命令行接口的,而即便是是使用pycaffe也必须使用Proto

系统配置: Ubuntu14.04(x64) CUDA8.0 cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz(Tensorflow依赖) Anaconda 1. Torch安装 Torch是深度学习一个非常好的框架,使用人也特别多,之前一直使用caffe进行实验,最近一个实验需要在Torch下面跑,所以借此机会安装一下torch. Torch的官方文档已经说的非常详细,安装可以直接按照官方文档进行,官方文档戳我. 首先从github中down下来torch,放在-/torch文件夹下面

  Caffe Torch Theano TensorFlow Language C++, Python Lua Python Python Pretrained Yes ++ Yes ++ Yes (Lasagne) Inception Multi-GPU: Data parallel Yes Yes Yes Yes Multi-GPU: Model parallel No Yes Experimental Yes (best) Readable source code Yes (C++) Y

apply weightDecay,L2 REGULARIZATION_LOSSES weights = tf.get_collection(tf.GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES) for w in weights: print(w) l2r = tf.contrib.layers.l2_regularizer(0.001) tf.contrib.layers.apply_regularization(l2r,weights) tf.get_collection(tf

Tutorial: Implementation of Siamese Network with Caffe, Theano, PyTorch, Tensorflow  Updated on 2018-07-23 14:33:23 1. caffe version:  If you want to try this network, just do as the offical document said, like the following codes:   --- title: Siame

https://www.youtube.com/watch?v=Qynt-TxAPOs&index=12&list=PL16j5WbGpaM0_Tj8CRmurZ8Kk1gEBc7fg&ab_channel=MachineLearner                         来自为知笔记(Wiz)