山…隹

2021年4月28日

摘要： import tensorflow as tf import time import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import sys from tensorflow import keras import os from tensorfl 阅读全文

posted @ 2021-04-28 14:30 山…隹阅读(134) 评论(0) 推荐(0)

Transfomer+CNN+Loss

摘要： from tensorflow.keras.callbacks import EarlyStopping import tensorflow as tf import time import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import sys 阅读全文

posted @ 2021-04-28 14:29 山…隹阅读(84) 评论(0) 推荐(0)

Transformer+CNN

摘要： from tensorflow.keras.callbacks import EarlyStopping import tensorflow as tf import time import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import sys 阅读全文

posted @ 2021-04-28 14:28 山…隹阅读(155) 评论(0) 推荐(0)

2021年2月16日

Transformer

摘要：流程图： self-attention：矩阵运算： Q*K： V*（QK）：整体过程：阅读全文

posted @ 2021-02-16 17:37 山…隹阅读(119) 评论(0) 推荐(0)

2021年1月12日

tensorflow2.0—— GAN实战代码

摘要： from tensorflow import keras import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers import numpy as np import os import matplotlib.pyplot as plt 阅读全文

posted @ 2021-01-12 17:31 山…隹阅读(610) 评论(0) 推荐(0)

2020年12月25日

tensorflow2.0——反卷积输入输出

摘要：（1）没有output_padding: # 当padding="valid"时 new_rows = (rows - 1) * strides[0] + kernel_size[0] new_cols = (cols - 1) * strides[1] + kernel_size[1] # 当pa 阅读全文

posted @ 2020-12-25 16:55 山…隹阅读(300) 评论(0) 推荐(0)

2020年12月20日

tensorflow2.0——VAE实战

摘要：两个分布的对比（这里是与标准正态分布对比）： import tensorflow as tf from tensorflow import keras import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image i 阅读全文

posted @ 2020-12-20 16:45 山…隹阅读(604) 评论(0) 推荐(0)

tensorflow2.0——auto_encoder实战

摘要： import tensorflow as tf from tensorflow import keras import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image import os from tensorflo 阅读全文

posted @ 2020-12-20 15:56 山…隹阅读(148) 评论(0) 推荐(0)

2020年12月17日

tensorflow2.0——图像增强的训练相关代码

摘要： (x,y),(x_test,y_test) = tf.keras.datasets.cifar10.load_data() x = x/255. x = tf.cast(x,tf.float32) x_test = x_test/255. x_test = tf.cast(x_test,tf.flo 阅读全文

posted @ 2020-12-17 18:22 山…隹阅读(319) 评论(0) 推荐(0)

tensorflow2.0——简单的三种图像增强方式（翻转，光照，对比度）

摘要： # 图像增强 inputs = tf.image.random_flip_left_right(inputs) # 图像随机翻转 inputs = tf.image.random_brightness(inputs,max_delta=0.1) # 图像随机光照 inputs = tf.image. 阅读全文

posted @ 2020-12-17 13:32 山…隹阅读(655) 评论(0) 推荐(0)

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