短视频平台搭建，生成图片形状的位置实现的相关代码 def generator_model(): inputs = Input((10,)) fc1 = Dense(input_dim=10, units=128*7*7)(inputs) fc1 = BatchNormalization()(fc1) fc1 = LeakyReLU(0.2)(fc1) fc2 = Reshape((7, 7, 128), input_sh
VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE-SCALE IMAGE RECOGNITION （VGG） 论文阅读笔记 论文中的相关问题1.感受野2.将大卷积核分解 论文中的相关问题 1.感受野 在机器视觉领域的深度神经网络中有一个概念叫做感受野，用来表示网络内部的不同位置的神经元对原图像的感受
--darknet 转战 caffe-- darknet的cfg文件转换成caffe的prototxt文件 > 卷积层重写： # darknet 的cfg文件 [convolutional] batch_normalize=1 filters=32 size=3 stride=1 pad=1 activation=leaky # caffe的prototxt书写 layer { name: "conv1" type: "Convolution"
使用DLA（深学习加速器） https://github.com/NVIDIA/TensorRT/tree/master/samples/opensource/sampleMNIST 示例：带有 DLA 的 sampleMNIST 示例首先创建构建器： auto builder = SampleUniquePtr<nvinfer1::IBuilder>(nvinfer1::createInferBuilder(gLogger)); if (!builder) retu
1.前言：在深度学习领域。有一个名词叫迁移学习。倍数贫穷人们所喜爱。拿来主义还是用着很舒服的嘛！ 在使用训练好的模型时，其中有一种保存的模型文件格式叫.npy。 2.打开方式·实现代码： import numpy as np test=np.load('./bvlc_alexnet.npy',encoding = "latin1") #加载文件 doc =
使用OneFlow搭建神经网络 在 识别 MNIST 手写体数字 的例子中，通过 flow.layers 和 flow.nn 中提供的接口搭建了一个简单的 LeNet 网络。下面，将通过LeNet来介绍 Onflow 中网络搭建的核心元素—算子(op)和层(layer)。 LeNet 是一个主要由卷积层、池化层和全连接层组成的神经网
Dropout的过程 1）按照概率p，对每个输入channel进行伯努利采样，随机采样到的channel置为0，输出 2）将1）的输出结果乘以1/(1-p)就是做了dropout的结果 代码验证： #%% import torch import torch.nn as nn #%% 模型 conv1 = nn.Conv2d(2,2,kernel_size=3,stride=1,padding=0) m = nn.Dro
官网中文文档 神经网络 核心代码 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() # 输入图像channel：1；输出channel：6；5x5卷积核 self.conv1 =
0x0 引言 深度学习的模型文件，通常承载着算法的核心，模型加密是一种保护知识产权的手段 虽然客户端加密某种程度上只是提高破解门槛，但总比没有门槛好，对吧对吧（x 0x1 将模型转换为 param.bin + bin ncnn 的模型架构有两种，明文的 param 和二进制的 param.bin param 是纯文本，可以用编
强化学习——Intrinsic Curiosity Module 搬砖的旺财 北京地平线信息技术有限公司 算法工程师 已关注 等 16 人赞同了该文章 其他强化学习资料 【1】搬砖的旺财：David Silver 增强学习——笔记合集（持续更新） 目录 1、拓展2、论文3、前言4、Reward Shap
一 ：何谓感受野？ 官方点的说法就是卷积网络输出的特征图中的一个像素在原始图像上映射区域的大小，说白了就是卷积层输出的特征图中的像素值会因为原图中哪些区域像素的改变可能会受到影响而改变，那么原图中的这些像素点区域就是特征图中该像素的感受野。 如上图所示，Conv1
将网络模型，图加权值，保存为.pb文件 write.py # -*- coding: utf-8 -*- from __future__ import absolute_import, unicode_literalsfrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_dataimport tensorflow as tfimport shutilimport os.path export_dir = '../model/'i
这周进行的主要是手写数字的卷积神经网络的编写，不过由于对于自己来说难度较大，只写了第一层卷积。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf import time from datetime import timedelta import math from tensorflow.examp
#coding=utf-8import tensorflow as tfimport numpy as npimport matplotlib .pyplot as pltfrom tensorflow .examples .tutorials .mnist import input_data#define datasetmnist=input_data .read_data_sets ("/home/nvidia/Downloads/",one_hot= True )#def
（作者：陈玓玏） 一、Windows下使用Tensorboard的方法 Tensorboard是TensorFlow自带的可视化工具，因为想知道神经网络的中间环节到底是如何变化的，比如损失函数的变化过程、参数的分布、参数更新的过程、卷积核的样子等等，所以需要用到Tensorboard来帮助我。 这里先记录一下生成了lo
