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大奥特曼打小怪兽
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2018年4月19日
第八节,配置分布式TensorFlow
摘要: 由于随着神经网络层数的增多,需要训练的参数也会增多,随之而来需要的数据集就会很大,这样会造成需要更大的运算资源,而且还要消耗很长的运算时间。TensorFlow提供了一个可以分布式部署的模式,将一个训练任务拆分成多个小任务,配置到不同的计算机上完成协同运算,这样使用计算机群运算来代替单机运算,可以使
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posted @ 2018-04-19 14:25 大奥特曼打小怪兽
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2018年4月18日
第七节,TensorFlow编程基础案例-TensorBoard以及常用函数、共享变量、图操作(下)
摘要: 这一节主要来介绍TesorFlow的可视化工具TensorBoard,以及TensorFlow基础类型定义、函数操作,后面又介绍到了共享变量和图操作。 一 TesnorBoard可视化操作 TensorFlow提供了可视化操作工具TensorBoard。他可以将训练过程中的各种数据展示出来,包括标量
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posted @ 2018-04-18 15:08 大奥特曼打小怪兽
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2018年4月17日
第六节,TensorFlow编程基础案例-保存和恢复模型(中)
摘要: 在我们使用TensorFlow的时候,有时候需要训练一个比较复杂的网络,比如后面的AlexNet,ResNet,GoogleNet等等,由于训练这些网络花费的时间比较长,因此我们需要保存模型的参数。 编程基础案例中主要讲解模型的保存和恢复,以及使用几个案例使我们更好的理解这一块内容。 一 保存和载入
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posted @ 2018-04-17 22:14 大奥特曼打小怪兽
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第五节,TensorFlow编程基础案例-session使用(上)
摘要: 在第一节中我们已经介绍了一些TensorFlow的编程技巧;第一节,TensorFlow基本用法,但是内容过于偏少,对于TensorFlow的讲解并不多,这一节对之前的内容进行补充,并更加深入了解讲解TensorFlow. TesorFlow的命名来源于本身的运行原理。Tensor(张量)意味着N维
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posted @ 2018-04-17 20:54 大奥特曼打小怪兽
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第四节,线性回归案例
摘要: 最近在网上也看了不少相关深度学习的视频,大部分都在讲解原理,对代码的实现讲解较少,为此苦苦寻找一本实战的书籍,黄天不负有心人,终于找到一本很好的书籍,<深度学习之TensorFlow入门、原理与进阶实战>,作者是李金洪。在这里就记录一下我的学习之路,也希望对和我一样在学习深度学习路上迷茫的同学有一定
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posted @ 2018-04-17 16:49 大奥特曼打小怪兽
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2018年4月14日
第十六节,卷积神经网络之AlexNet网络实现(六)
摘要: 上一节内容已经详细介绍了AlexNet的网络结构。这节主要通过Tensorflow来实现AlexNet。 这里做测试我们使用的是CIFAR-10数据集介绍数据集,关于该数据集的具体信息可以通过以下链接查看:https://blog.csdn.net/davincil/article/details/
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posted @ 2018-04-14 21:54 大奥特曼打小怪兽
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第二节,使用面向对象实现图像捕获,视频保存
摘要: 上一节我们讲解了图像的读取,以及视频读写,摄像头读写的基本操作。但是我们在做测试的时候是使用的面向过程的方法。为了提高模块化水平和扩展性,这一节我们采用面向对象方式实现。 一、示例程序 该程序主要包括三个部分,分别为: CaptureManager类,主要负责提取视频流。 该类可以用来读取新的帧(来
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posted @ 2018-04-14 20:29 大奥特曼打小怪兽
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第一节、初识OpenCV3-图像的读、写、显、格式转化等
摘要: 之前一直在看深度学习,用到了图像处理的知识,所以过来补充一下OpenCV基础。 就顺便从网上了买了一本《OpenCV 3计算机视觉》这本书,这本书比较薄,但是目前已经够我用了,在这里就记录一下我的学习笔记。 一 、OpenCV3安装 1.1 Open CV3安装 在前面我已经介绍过我的python运
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posted @ 2018-04-14 20:04 大奥特曼打小怪兽
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2018年4月11日
第十五节,卷积神经网络之AlexNet网络详解(五)
摘要: 原文 ImageNet Classification with Deep ConvolutionalNeural Networks 下载地址:http://papers.nips.cc/paper/4824-imagenet-classification-with-deep-convolutiona
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posted @ 2018-04-11 09:44 大奥特曼打小怪兽
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2018年4月9日
第十四节,卷积神经网络之经典网络Inception(四)
摘要: 一 1x1卷积 在架构内容设计方面,其中一个比较有帮助的想法是使用 1×1 卷积。也许你会好奇,1×1 的卷积能做什么呢?不就是乘以数字么?听上去挺好笑的,结果并非如此,我们来具体看看。 过滤器为 1×1 ,这里是数字 2,输入一张 6×6×1 的图片,然后对它做卷积,过滤器大小为 1×1 ,结果相
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posted @ 2018-04-09 19:46 大奥特曼打小怪兽
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