选用pytorch 和tensorflow框架进行搭建神经网络 搭建ConvNet神经网络使模型准确率达99%以上 使用minist手写数据集进行训练，数据样本多 使用onnx工具进行模型转换 将框架安装文档镶嵌进程序中，方便用户使用 在进行图像预处理时，采用对灰度求平均值，大于灰度平均值的才进行二 ...
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2021-06-28 20:11:14
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mnist 自定义CNN模型与lenet import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from tensorflow import keras from keras.layers import Input, Dense, Dropout, A ...
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2021-06-28 17:47:00
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GAN原理介绍 GAN 来源于博弈论中的零和博弈，博弈双方，分别为生成模型与判别模型。 生成模型G捕捉样本数据的分布，用服从某一分布例如正太，高斯分布的噪声z来生成一个类似真实训练数据的样本，追求的效果是越像真实越好。 判别模型是一个二分类器，判别样本来自于训练数据还是真实数据的概率。如果来自于真实 ...
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2021-06-20 18:06:47
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拼命报错，折腾了一天 ValueError: Tensor Tensor("conv1d_20/BiasAdd:0", shape=(?, 27, 512), dtype=float32) is not an element of this graph. keras修改backend的方法 http ...
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2021-06-11 18:23:34
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问题描述： 在pytorch中，利用nn.CrossEntropyLoss()求取的loss值是一个tensor标量，但是利用mindspore中nn.SoftmaxCrossEntropyWithLogits()求取的loss值是一个矢量（因为batct_size是32，所以求得的loss也是一个 ...
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2021-06-10 18:33:56
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在DL的科研和工程中，对数据的操作是一个重要的环节，其中最常用的工具是Numpy和Pytorch。Numpy一个强大的数据操作的工具，但是它不能在GPU上运行，只有将Numpy中的ndarray转换成tensor, 才能在GPU上运行。所以我们在必要的时候，需要对ndarray和tensor进行操作 ...
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2021-06-02 18:31:44
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Tensor基本理论 深度学习框架使用Tensor来表示数据，在神经网络中传递的数据均为Tensor。 Tensor可以将其理解为多维数组，其可以具有任意多的维度，不同Tensor可以有不同的数据类型 (dtype) 和形状 (shape)。 同一Tensor的中所有元素的dtype均相同。如果对 ...
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2021-05-24 02:42:46
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创建tensor的方式有很多 即可接受list并根据list创建，又可指定形状创建，也可传入其他tensor ...
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2021-04-27 14:11:11
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尝试输出keras模型参数的时候，需要解决的问题： 1 import tensorflow.compat.v1 as tf 2 tf.disable_v2_behavior() 3 import numpy as np 4 weight = tf.get_variable(name='weights ...
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2021-04-21 12:37:02
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Now our job as programmers changes from figuring out the rules, to determining the activities, to writing the code that matches the data to the labels ...
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2021-04-20 15:41:14
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