通过示例学习pytorch

w1 = np.random.randn(D_in, H) #dimention:1000*100w2 = np.random.randn(H, D_out) #dimention:100*10 learning_rate = 1e-6for t in range(500): # Forward pass: compute predicted y h = x.dot(w1) #dimention:64*10...

tensorflow学习之---------------学习率指数衰减法

https://blog.csdn.net/wuguangbin1230/article/details/77658229 在Tensorflow中,为解决设定学习率(learning rate)问题,提供了指数衰减法来解决。通过tf.train.exponential_decay函数实现指数衰减学习率。步骤:1.首先使用较大学习率(目的:为快速得到一个比较优的解);             2.然后通过...

搭建模块化的神经网络

reduce_mean(ce)加入正则化后:loss = y与y_的差距 + tf.add_n(tf.get_colection('losses)) 指数衰减学习率:(如果要使用,加下面的代码)learning_rate = tf.train.exponential_decay( LEARNING_RATE_BASE, global_step, 数据集总样本数/BATCH_SIZE, LEARNING_RA...

使用预训练网络+Adam出现missing Adam情况

是由于 要恢复的变量设置 和 optimizer的摆放位置出错造成的。 解决办法: 更换 指定恢复变量 和 optimizer 的摆放位置: opt = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=LEARNING_RATE)variables_to_restore = slim.get_variables_to_restore() 改为  variables_to_restore...

识别特定语音信号

: model.close() exit(0)class KerasTFGraph: def __init__(self, model_pb_filename, input_name, keras_learning_phase_name, output_name): self.graph = load_graph(model_pb_filename) self.layer_in = self.graph.get...

3D视觉处理导论

=[1,1], activation_fn=None, scope='conv8') Reference An introduction towards 3D Computer Vision DeepLearning.ai-Summary Github pointnet Slides:PointNet: Deep Learning on Point Sets for3D Classification and S...

pytorch 入门(二) cnn 手写数字识别

vision.transforms as transformsfrom torch.autograd import Variable num_epochs = 1batch_size = 100learning_rate = 0.001 # 将数据处理成Variable, 如果有GPU, 可以转成cuda形式def get_variable(x): x = Variable(x) return x.cud...

[Active Learning] 01 A Brief Introduction to Active Learning

学习 为什么需要主动学习? 主动学习与监督学习、弱监督学习、半监督学习、无监督学习之间的关系? 主动学习的种类? 主动学习的一个例子 References 本文将简单介绍什么是主动学习(Active Learning,AL),为什么需要主动学习,主动学习和监督学习、弱监督学习、半监督学习、无监督学习之间是什么关系。最后再简单介绍主动学习的分类。(这里介绍的主动学习是机器学习的一个子领域。)什么是主动学习?主动...

[Active Learning] Multi-Criteria-based Active Learning

ons of three criteria 4.1 Strategy 1 4.2 Strategy 2 4.3 Strategy 1 vs. Strategy 2 References Active Learning (AL) 的 query criteria 大致可以分为 3 类:informativeness,representativeness 和 diversity。下面我将分别介绍这三种 criter...

Tnesorflow 线性回归

mport tensorflow as tfimport numpyimport matplotlib.pyplot as pltrng = numpy.random # Parameterslearning_rate = 0.01 training_epochs = 1000 display_step = 50 #------------------------------------------训练集...
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