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- TensorFlow实战--单变量线性回归 TensorFlow实战--单变量线性回归
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- 在云上使用GPU图形加速功能时,对GPU驱动以及远程连接方式等有一些约束。为了降低用户的学习使用成本,这里给出了一些实践方面的建议。选用合适规格的GPU不同的图形加速场景对GPU的性能或者显存大小有不同的需求,请根据测试软件官方的推荐配置(一般此类软件的官网都会提供)或者云下使用的机器配置,选用合适规格的GPU加速实例。不同显卡的性能对比可参考:https://www.techpowerup... 在云上使用GPU图形加速功能时,对GPU驱动以及远程连接方式等有一些约束。为了降低用户的学习使用成本,这里给出了一些实践方面的建议。选用合适规格的GPU不同的图形加速场景对GPU的性能或者显存大小有不同的需求,请根据测试软件官方的推荐配置(一般此类软件的官网都会提供)或者云下使用的机器配置,选用合适规格的GPU加速实例。不同显卡的性能对比可参考:https://www.techpowerup...
- 近日,TensorFlow 强势推出能将模型规模压缩却几乎不影响精度的半精度浮点量化(float16 quantization)工具。小体积、高精度,还能够有效的改善 CPU 和硬件加速器延迟。TensorFlow 发出相应的文章对该工具做了简要的说明,雷锋网 AI 开发者将其整理编译如下。 近日,TensorFlow 强势推出能将模型规模压缩却几乎不影响精度的半精度浮点量化(float16 quantization)工具。小体积、高精度,还能够有效的改善 CPU 和硬件加速器延迟。TensorFlow 发出相应的文章对该工具做了简要的说明,雷锋网 AI 开发者将其整理编译如下。
- 目录 摘要 网络详解 训练部分 1、导入依赖 2、设置全局参数 3、加载数据 4、定义模型 5、切割训练集和验证集 6、数据增强 7、设置callback函数 8、训练并保存模型 9、保存训练历史数据 完整代码: 测试部分 1、导入依赖 2、设置全局参数 3、加载模型 4、处理图片 5、预测类别 ... 目录 摘要 网络详解 训练部分 1、导入依赖 2、设置全局参数 3、加载数据 4、定义模型 5、切割训练集和验证集 6、数据增强 7、设置callback函数 8、训练并保存模型 9、保存训练历史数据 完整代码: 测试部分 1、导入依赖 2、设置全局参数 3、加载模型 4、处理图片 5、预测类别 ...
- 自我介绍:大家好!我是【AI 菌】,一枚爱弹吉他的程序员。我热爱AI、热爱编程、热爱分享! 这博客是我对学习的一点总结与思考。如果您也对 深度学习、机器视觉、算法、Python、C++ 感兴趣,可以关注我的动态,我们一起学习,一起进步~ 我的博客地址为:【AI 菌】的博客 我的Github项目地址是:【AI 菌】的Github 文章目录 一、... 自我介绍:大家好!我是【AI 菌】,一枚爱弹吉他的程序员。我热爱AI、热爱编程、热爱分享! 这博客是我对学习的一点总结与思考。如果您也对 深度学习、机器视觉、算法、Python、C++ 感兴趣,可以关注我的动态,我们一起学习,一起进步~ 我的博客地址为:【AI 菌】的博客 我的Github项目地址是:【AI 菌】的Github 文章目录 一、...
- 基于TensorFlow.js和COCO-SsD模型的实时目标检测网络应用程序 基于TensorFlow.js和COCO-SsD模型的实时目标检测网络应用程序
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- 在深度学习领域,TensorFlow作为一款强大的开源机器学习框架,为研究者和开发者提供了丰富的工具和库来构建、训练和部署机器学习模型。随着模型规模的不断扩大和应用场景的日益复杂,如何高效地优化这些模型,使之在有限的计算资源下达到最佳性能,成为了一个至关重要的课题。本文将深入探讨几种基于TensorFlow的模型优化策略,并通过实战代码示例,帮助读者掌握优化技巧,提升模型的训练效率与预测性能... 在深度学习领域,TensorFlow作为一款强大的开源机器学习框架,为研究者和开发者提供了丰富的工具和库来构建、训练和部署机器学习模型。随着模型规模的不断扩大和应用场景的日益复杂,如何高效地优化这些模型,使之在有限的计算资源下达到最佳性能,成为了一个至关重要的课题。本文将深入探讨几种基于TensorFlow的模型优化策略,并通过实战代码示例,帮助读者掌握优化技巧,提升模型的训练效率与预测性能...
- 在深度学习的世界里,注意力机制(Attention Mechanism)是一种强大的技术,被广泛应用于自然语言处理(NLP)和计算机视觉(CV)领域。它可以帮助模型在处理复杂任务时更加关注重要信息,从而提高性能。在本文中,我们将详细介绍注意力机制的原理,并使用 Python 和 TensorFlow/Keras 实现一个简单的注意力机制模型。 1. 注意力机制简介注意力机制最初是为了解决机器... 在深度学习的世界里,注意力机制(Attention Mechanism)是一种强大的技术,被广泛应用于自然语言处理(NLP)和计算机视觉(CV)领域。它可以帮助模型在处理复杂任务时更加关注重要信息,从而提高性能。在本文中,我们将详细介绍注意力机制的原理,并使用 Python 和 TensorFlow/Keras 实现一个简单的注意力机制模型。 1. 注意力机制简介注意力机制最初是为了解决机器...
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- @[toc]在上一篇文章中完成了前期的准备工作,见链接:MobileViG实战:使用MobileViG实现图像分类任务(一)这篇主要是讲解如何训练和测试 训练部分完成上面的步骤后,就开始train脚本的编写,新建train.py 导入项目使用的库在train.py导入import jsonimport osimport matplotlib.pyplot as pltimport torch... @[toc]在上一篇文章中完成了前期的准备工作,见链接:MobileViG实战:使用MobileViG实现图像分类任务(一)这篇主要是讲解如何训练和测试 训练部分完成上面的步骤后,就开始train脚本的编写,新建train.py 导入项目使用的库在train.py导入import jsonimport osimport matplotlib.pyplot as pltimport torch...
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