tf.add和concatenate哪个效果好一些 / 张生荣

谈一谈数组拼接tf.concat()和np.concatenate()的区别

废话不多说啦,直接看代码吧! tf.concat t1 = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]] t2 = [[7, 8, 9], [10, 11, 12]] tf.concat(0, [t1 ...

目录 tf.keras.layers模块中的函数汇总tf.keras模型层layers 卷积网络相关层总结 tf.keras.layers模块中的函数 from __future__ import ...

上周在实验室开荒某个代码,看到中间这么一段,对Tensorflow中的stop_gradient()还不熟悉,特此周末进行重新并总结. y = xx + K.stop_gradient(rounded ...

目录背景效果实现素材制作资源引入场景初始化创建漫画主体创建Boom背景镜头控制.缩放适配.动画总结背景逛 sketchfab 网站的时候我看到有很多二维平面转 3D 的模型例子 ...

目录什么是GhostNet模型 GhostNet模型的实现思路 1.Ghost Module 2.Ghost Bottlenecks 3.Ghostnet的构建 GhostNet的代码构建 1.模型 ...

简单的Tensorflow验证码识别应用,供大家参考,具体内容如下 1.Tensorflow的安装方式简单,在此就不赘述了. 2.训练集训练集以及测试及如下(纯手工打造,所以数量不多): 3.实现代码 ...

最近比较闲,一直在抽空回顾一些Java方面的技术应用. 今天没什么事做,基于UDP协议,写了一个非常简单的聊天室程序. 现在的工作,很少用到socket,也算是对Java网络编程方面的一个简单回忆. ...

使用Tensorflow进行深度学习训练的时候,需要对训练好的网络模型和各种参数进行保存,以便在此基础上继续训练或者使用.介绍这方面的博客有很多,我发现写的最好的是这一篇官方英文介绍: http:// ...

使用TensorFlow的一个优势是,它可以维护操作状态和基于反向传播自动地更新模型变量. TensorFlow通过计算图来更新变量和最小化损失函数来反向传播误差的.这步将通过声明优化函数(optim ...

一.概述 AutoEncoder大致是一个将数据的高维特征进行压缩降维编码,再经过相反的解码过程的一种学习方法.学习过程中通过解码得到的最终结果与原数据进行比较,通过修正权重偏置参数降低损失函数,不断 ...

本文介绍了python使用tensorflow深度学习识别验证码 ,分享给大家,具体如下: 除了传统的PIL包处理图片,然后用pytessert+OCR识别意外,还可以使用tessorflow训练来识 ...

我们需要评估模型预测值来评估训练的好坏. 模型评估是非常重要的,随后的每个模型都有模型评估方式.使用TensorFlow时,需要把模型评估加入到计算图中,然后在模型训练完后调用模型评估. 在训练模型过 ...

较基础的SVM,后续会加上多分类以及高斯核,供大家参考. Talk is cheap, show me the code import tensorflow as tf from sklearn.ba ...

本文根据最近学习TensorFlow书籍网络文章的情况,特将一些学习心得做了总结,详情如下.如有不当之处,请各位大拿多多指点,在此谢过. 一.相关性概念 1.卷积神经网络(ConvolutionNeu ...

[尊重原创,转载请注明出处]https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/79672257 项目Github下载地址:https://github. ...

介绍残差网络是何凯明大神的神作,效果非常好,深度可以达到1000层.但是,其实现起来并没有那末难,在这里以tensorflow作为框架,实现基于mnist数据集上的残差网络,当然只是比较浅层的. 如 ...

常见的'融合'操作复杂神经网络模型的实现离不开"融合"操作.常见融合操作如下: (1)求和,求差 # 求和 layers.Add(inputs) # 求差 layers.Subt ...

一.Tensorlow结构 import tensorflow as tf import numpy as np #创建数据 x_data = np.random.rand(100).astype(n ...

Keras是一个用于在python上搭神经网络模型的框架,语法和torch比较相似.我个人认为Keras最大的特点是包装很好,一些在训练过程中要输出的方法和常用的优化函数.目标函数都已经内置了,非常适 ...

前面使用TensorFlow实现一个完整的Softmax Regression,并在MNIST数据及上取得了约92%的正确率. 前文传送门: TensorFlow教程Softmax逻辑回归识别手写数字 ...

2012年,Hinton的学生Alex Krizhevsky提出了深度卷积神经网络模型AlexNet,它可以算是LeNet的一种更深更宽的版本.AlexNet以显著的优势赢得了竞争激烈的ILSVRC ...