tf
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  • 2024-06-30python 无监督生成模型
    无监督生成模型在机器学习中扮演着重要角色,特别是当我们在没有标签数据的情况下想要生成新的样本或理解数据的内在结构时。一种流行的无监督生成模型是生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetworks,GANs)。1.python无监督生成模型GANs由两部分组成:一个生成器(Generator)和一个
  • 2024-06-23吴恩达机器学习 第三课 week2 推荐算法(上)
    目录01学习目标02推荐算法2.1定义    2.2应用2.3算法03 协同过滤推荐算法04电影推荐系统4.1问题描述4.2算法实现05总结01学习目标   (1)了解推荐算法   (2)掌握协同过滤推荐算法(CollaborativeFilteringRecommenderAlgorithm)原理  
  • 2024-06-22anaconda安装①tensorflow-cpu 1.12.0py3.6②tensorflow-gpu 2.4.0③pytorch 2.4.1 通用 cuda 11.0,cudnn 8.0,py38
    本机环境:Win10、rtx4060tianaconda常用命令condaenvlist#查看已有环境名称condaenvlistcondaactivateenv_name #激活环境condaactivateenv_namecondadeactivateenv_name#退出环境condadeactivateenv_namecondacreate-nenv_namepython=3.x#创建p
  • 2024-06-22Docker文件迁移到TF卡或者U盘,最大限度减少空间占用
    简介:在docker的使用中随着下载镜像越来越多,构建镜像、运行容器越来越多,数据目录必然会逐渐增大;当所有docker镜像、容器对磁盘的使用达到上限时,就需要对数据目录进行迁移。前置工作在迁移前确认迁移的目标目录空间是否充足在迁移时需停止docker服务,务必在平台不使用时进行迁移
  • 2024-06-21python笔记
    pythonflatten()flatten()方法用于将多维数组转换为一维数组:#创建一个二维数组array_2d=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])#使用flatten()方法将其展平为一维数组array_1d=array_2d.flatten()print(array_1d)输出结果是:[1,2,3,4,5,6]是X.flatten()[:
  • 2024-06-21深度学习--tensorflow中操作张量的高频率api--87
    目录1.创建张量2.shape操作3.数学运算4逻辑运算5.张量之间的操作6.数据类型的转换7.聚合(规约)操作8argmax1.创建张量tf.constant(value,dtype=None,shape=None,name='Const')tf.zeros(shape,dtype=tf.float32,name=None)tf.ones(shape,dtype=tf.float32,name
  • 2024-06-21模型蒸馏的代码
    模型蒸馏importpandasaspdimporttensorflowastffromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.metricsimportconfusion_matrix,f1_scorefromsklearn.metricsimportroc_auc_scoreimportnumpyasnpimportrandom#设置Python的随机
  • 2024-06-21bert_dnn的代码
    importosos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="2"importtensorflowastffromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromtransformersimportBertTokenizer,TFBertModelfromtransformersimportRobertaTokenizer,TFRobertaMod
  • 2024-06-21bert分类的代码
    importosos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0"importtensorflowastffromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromtransformersimportBertTokenizer,TFBertModelfromtransformersimportRobertaTokenizer,TFRobertaMod
  • 2024-06-18点云分割网络PointConv
    PDF:《PointConv:DeepConvolutionalNetworkson3DPointClouds》CODE:https://github.com/DylanWusee/pointconv一、大体内容PointConv是一种在非均匀采样下对3D点云进行卷积的运算,可以用来构建深度卷积网络,其将卷积核视为由权重函数和密度函数组成的三维点的局部坐标的非
  • 2024-06-173、docker-其它命令
    #后台启动容器:·dockerrun-d镜像名//启动后查看dockerps发现容器自动停止了,docker容器使用后台运行,就必须要有一个前台进程,docker发现前台没有应用程序就会自动停止#查看日志·由于容器暂时没有输出日志。这里写个脚本给容器让他打印日志:··
  • 2024-06-16【TensorFlow深度学习】使用Horovod加速TensorFlow分布式训练
    使用Horovod加速TensorFlow分布式训练使用Horovod加速TensorFlow分布式训练:并行计算的高效实践Horovod简介安装与环境准备示例代码结构性能优化建议结语使用Horovod加速TensorFlow分布式训练:并行计算的高效实践在深度学习领域,随着模型复杂度的日益增加,单机训练已
  • 2024-06-14【TF-IDF算法】
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  • 2024-06-11用Tensorflow API:tf.keras搭建网络八股:六步法
    #想要搭建属于自己的神经网络模型么,跟我做六步就好#入门课程可看Tensorflow2.0#激活函数教程#课程很好如有不懂可私信交流总览六步法的简要内容import      第一步引入相关模块train,test    第二步说明训练集(特征)和测试集(标签)是什么model=tf.k
  • 2024-06-08TensorFlow2.x基础与mnist手写数字识别示例
    文章目录Github官网文档安装声明张量常量变量张量计算张量数据类型转换张量数据维度转换ReLU函数Softmax函数卷积神经网络训练模型测试模型数据集保存目录显示每层网络的结果TensorFlow是一个开源的深度学习框架,由GoogleBrain团队开发和维护。它被广泛应用
  • 2024-06-07【机器学习】TensorFlow 202107090086
    【源代码】importtensorflowastfl2_reg=tf.keras.regularizers.l2(0.1)#设置模型model=tf.keras.models.Sequential([tf.keras.layers.Dense(30,activation='relu',kernel_initializer='he_normal',kernel_regula
  • 2024-06-06SpaceX 首席火箭着陆工程师 MIT论文详解:非凸软着陆最优控制问题的控制边界和指向约束的无损凸化
    上一篇blog翻译了LarsBlackmore(LarsBlackmoreisprincipalrocketlandingengineeratSpaceX)的文章,SpaceX使用CVXGEN生成定制飞行代码,实现超高速机载凸优化。利用地形相对导航实现了数十米量级的导航精度,着陆器在着陆过程中成像行星表面并将特征与机载地图匹配
  • 2024-06-05Python 全栈体系【四阶】(五十七)
    第五章深度学习十三、自然语言处理(NLP)2.传统NLP处理技术2.4关键词提取关键词提取是提取出代表文章重要内容的一组词,对文本聚类、分类、自动摘要起到重要作用。此外,关键词提取还能使人们便捷地浏览和获取信息。现实中大量文本不包含关键词,自动提取关检测技术具有重要
  • 2024-06-05实验14-使用cnn完成MNIST手写体识别
    实验14-1使用cnn完成MNIST手写体识别(tf).pyimporttensorflowastf#Tensorflow提供了一个类来处理MNIST数据fromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_dataimporttime#载入数据集mnist=input_data.read_data_sets('MNIST',one_hot=True)#设置批次
  • 2024-06-05囚徒5.5_将给数字特征转化为数字特征
    代码片段是TensorFlow中特征列(featurecolumns)的创建过程,用于处理分类和数值数据。这在构建机器学习模型时非常有用,特别是在使用TensorFlow的高级API如TFEstimator时。这里是代码片段的解释和稍微修改后的版本:importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplot
  • 2024-06-04遇到no module named ‘pyLDAvis.sklearn‘的解决办法
    在NLP学习中,常常用到LDA主题模型对文本进行分类,可视化经常用到的代码有importpyLDAvisimportpyLDAvis.sklearnpanel=pyLDAvis.sklearn.prepare(lda,tf_idf,tf_idf_vectorizer)pyLDAvis.save_html(panel,'lda_visualization.html')pyLDAvis.display(panel)import
  • 2024-06-03深度学习--风格迁移Gram matric的计算--83
    目录在计算机视觉中,Gram矩阵常用于衡量图像的风格特征。给定一个特征图(例如,卷积层的输出),Gram矩阵是该特征图的内积。在TensorFlow中,你可以使用tf.linalg.einsum来计算Gram矩阵。以下是一个计算Gram矩阵的TensorFlow实现样例:importtensorflowastfdefgram_matrix(input_ten
  • 2024-06-02深度学习知识与心得
    目录深度学习简介传统机器学习深度学习发展感知机前馈神经网络前馈神经网络(BP网络)深度学习框架讲解深度学习框架TensorFlow一个简单的线性函数拟合过程卷积神经网络CNN(计算机视觉)自然语言处理NLPWordEmbedding词向量词向量学习方法:LSA、PLSA词向量训练词向量