python中的tf.layers.dense / 张生荣

python人工智能tensorflow函数tf.layers.dense使用方法

目录参数数量及其作用部分参数解释: 示例参数数量及其作用 tf.layers.dense用于添加一个全连接层. 函数如下: tf.layers.dense( inputs, #层的输入 unit ...

时间序列模型时间序列预测分析就是利用过去一段时间内某事件时间的特征来预测未来一段时间内该事件的特征.这是一类相对比较复杂的预测建模问题,和回归分析模型的预测不同,时间序列模型是依赖于事件发生的先后顺 ...

前言: 最近开始学习tensorflow框架,选修课让任选一种框架实现mnist手写数字的识别分类.小詹也就随着大流选择了 tf 框架,跟着教程边学边做,小詹用了不同的神经网络实现了识别分类,其中有一 ...

Python 中导入csv数据的三种方法,具体内容如下所示: 1.通过标准的Python库导入CSV文件: Python提供了一个标准的类库CSV文件.这个类库中的reader()函数用来导入CSV文 ...

这篇文章主要介绍了如何在python中写hive脚本,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 1.直接执行.sql脚本 import nump ...

自已理解自我总结出来的方法,供自己以后使用 #coding:utf-8 from cv2 import * #这里表示让cv2的智能提示功能可用,但是这句话却没有导入cv2模块,不知道什么原因 imp ...

实验环境:windows 7,anaconda 3(python 3.5),tensorflow(gpu/cpu) 函数介绍:所用函数为six.moves下的urllib中的函数,调用如下urllib ...

python 的语法定义和C++.matlab.java 还是很有区别的. 1. 括号与函数调用 def devided_3(x): return x/3. print(a) #不带括号调用的结 ...

受光照.气候.成像设备等因素的影响,灰度化后的图像存在噪声和模糊干扰,直接影响到下一步的文字识别,因此,需要对图像进行增强处理.图片预处理中重要一环就是椒盐去澡,通常用到中值滤波器进行处理,效果很好. ...

前面说过混淆矩阵是我们在处理分类问题时,很重要的指标,那么如何更好的把混淆矩阵给打印出来呢,直接做表或者是前端可视化,小编曾经就尝试过用前端(D5)做出来,然后截图,显得不那么好看.. 代码: imp ...

这篇博客将介绍如何使用OpenCV和深度学习应用全面嵌套的边缘检测.并将对图像和视频流应用全面嵌套边缘检测,然后将结果与OpenCV的标准Canny边缘检测器进行比较. 1. 效果图愤怒的小鸟--原 ...

在看fastai的代码时,看到这么一段: n=100 x = torch.ones(n,2) x[:,0].uniform_(-1.,1) x[:5] a = tensor(3.,2) y = x@a ...

目录 1.jieba库安装 2.jieba库功能介绍 3.案例 3.1.精确模式 3.2.全模式 3.3.搜索引擎模式 3.4.修改词典 3.5.词性标注 3.6.统计三国演义中人物出场的次数 jie ...

目录什么是姿态估计? 2D 与 3D 姿态估计为姿态估计准备数据集创建姿势估计模型模型结果结论姿态检测是计算机视觉领域的一个活跃研究领域.你可以从字面上找到数百篇研究论文和几个试图解决姿势 ...

目录 1.数据集 2.数据拆分 3.线性回归 4.逻辑回归 5.决策树 6.Bagging 7.Boosting 8.随机森林 9.XGBoost 10.支持向量机(SVM) 11.混淆矩阵 12.K ...

目录 tf.nn.conv2d与tf.layers.conv2d的区别 tf.nn.conv2d tf.layers.conv2d tf.nn.conv2d和tf.layers.conv2d的学习总 ...

几个特殊的函数(待补充) python是支持多种范型的语言,可以进行所谓函数式编程,其突出体现在有这么几个函数: filter.map.reduce.lambda.yield lambda >& ...

python中是通过套接字即socket来实现UDP及TCP通信的.有两种套接字面向连接的及无连接的,也就是TCP套接字及UDP套接字. TCP通信模型创建TCP服务器伪代码: ss = sock ...

在python中文件监控主要有两个库,一个是pyinotify ( https://github.com/seb-m/pyinotify/wiki),一个是watchdog(http://python ...