TensorFlow1.X】系列学习笔记【入门二】

TensorFlow1.X】系列学习笔记【入门二】 文章目录 【TensorFlow1.X】系列学习笔记【入门二】前言神经网络的参数神经网络的搭建前向传播反向传播 总结 前言 学习了张量、计算图、会话等基础知识,下一步就是实现神经网络的搭建了,本篇博文将讲解搭建神经网络的过程,并简练总结搭建八股。【参考】 神经网络的参数 神经网络的参数是指在神经网络模型中需要学习的可调整值。这些参数用于调整模型的行为,定了神经网...

强化学习问题(env_tracker)(1)--- Python和Pytorch,Tensorflow的版本对应

1.问题       之前下载的python3.8,在对应Pytorch和Tensorflow时没太在意版本,在运行一些代码时,提示Pytorch和Tensorflow版本过高,直接降下来,有时候又和Python3.8不兼容,所以又在虚拟环境搞一个Pyhon3.7,下载一些低版本的Pytorch和Tensorflow。       代码环境要求如下: 2.解决    2.1Pytorch版本对应 1.Python安装...

树叶识别系统python+Django网页界面+TensorFlow+算法模型+数据集+图像识别分类

一、介绍 树叶识别系统。使用Python作为主要编程语言开发,通过收集常见的6中树叶(‘广玉兰’, ‘杜鹃’, ‘梧桐’, ‘樟叶’, ‘芭蕉’, ‘银杏’)图片作为数据集,然后使用TensorFlow搭建ResNet50算法网络模型,通过对数据集进行处理后进行模型迭代训练,得到一个识别精度较高的H5模型文件。并基于Django框架开发网页端平台,实现用户在网页上上传一张树叶图片识别其名称。 二、系统效果图片展示 ...

TensorFlow 的基本概念和使用场景

TensorFlow 是一种开源的机器学习框架,由 Google 开发并维护。它提供了一种高度灵活的方式来构建和训练各种深度学习模型,包括神经网络、卷积神经网络、循环神经网络和自编码器等。 TensorFlow 的核心概念是张量(Tensor)和计算图(Graph): 张量是一种多维数组,可以存储数字、字符串等不同类型的数据。在 TensorFlow 中,我们可以使用张量来表示模型的输入、输出和中间状态。计算图是一种...

推荐系统离线评估方法和评估指标,以及在推荐服务器内部实现A/B测试和解决A/B测试资源紧张的方法。还介绍了如何在TensorFlow中进行模型离线评估实践。

:我们可以用哪些指标来衡量模型的好坏?🍊 1. Precision/Recall/F1-score🍊 2. MAP🍊 3. NDCG🍊 4. Hit Rate🍊 5. Coverage 🌟 特别加餐|TensorFlow的模型离线评估实践怎么做?🍊 1. 数据准备🍊 2. 模型训练🍊 3. 模型评估🍊 4. 指标衡量 🌟 在线测试:如何在推荐服务器内部实现A/B测试?🍊 1. 划分用户🍊 2. 实现对比🍊 3. 统计...

车辆车型识别系统python+TensorFlow+Django网页界面+算法模型

一、介绍 车辆车型识别系统。本系统使用Python作为主要开发编程语言,通过TensorFlow搭建算法模型网络对收集到的多种车辆车型图片数据集进行训练,最后得到一个识别精度较高的模型文件。并基于该模型搭建Django框架的WEB网页端可视化操作界面。实现用户上传一张车辆车型图片识别其名称。 二、系统效果图片 三、演示视频 and 代码 and 介绍 视频+代码+介绍:https://www.yuque.com/z...

TensorFlow 的基本概念和使用场景

TensorFlow是一个开源的机器学习框架,由Google公司开发和维护。它可以用于构建和训练各种机器学习模型,包括神经网络、决策树、线性回归、分类和聚类等。 TensorFlow的核心概念是张量,它是一种多维数组,可以在计算图中流动。计算图是一种表示计算过程的图形结构,张量在计算图中传输和变换,从而实现模型的训练和预测。 TensorFlow提供了丰富的API和工具,包括Keras、TensorBoard和Ten...

TensorFlow2 之013】TensorFlow-Lite

        在这篇文章中,我们将展示如何构建计算机视觉模型并准备将其部署在移动和嵌入式设备上。有了这些知识,您就可以真正将脚本部署到日常使用或移动应用程序中。         教程概述: 介绍在 TensorFlow 中构建模型将模型转换为 TensorFlow Lite训练后量化 二、前提知识       上次,我们展示了如何使用迁移学习来提高模型性能。但是,当我们可以在智能手机或其他嵌入式设备上使用我们的模型...

TensorFlow Hub】:有 100 个预训练模型等你用

要访问TensorFlow Hub,请单击此处 — https://www.tensorflow.org/hub 一、说明         TensorFlow Hub是一个库,用于在TensorFlow中发布,发现和使用可重用模型。它提供了一种使用预训练模型执行各种任务(如图像分类、文本分析等)的简单方法。         TensorFlow Hub提供了广泛的预训练模型,由TensorFlow和更广泛的机器学...

使用 TensorFlow 创建 DenseNet 121

一、说明         本篇示意DenseNet如何在tensorflow上实现,DenseNet与ResNet有类似的地方,都有层与层的“短路”方式,但两者对层的短路后处理有所不同,本文遵照原始论文的技术路线,完整复原了DenseNet的全部网络。 图1:DenseNet中的各种块和层(来源:原始DenseNet论文)        二、DenseNet综述         DenseNet(密集卷积网络)是一...
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