原创 TensorFlow初始化LSTM參數weight 和 bias
TensorFlow 初始化 LSTM 參數 weight 和 bias 前言： 前一篇博客介紹瞭如何可視化神經網絡的每一層，很簡單的做法就是將訓練好數據作爲神經網絡的初始化參數進行前向傳播。在LSTM
2020-06-23 11:03:56
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原创 TensorFlow神經網絡可視化
TensorFlow神經網絡可視化每一層 目標：通過讀取訓練生成的模型參數，把參數輸入到網絡中，可視化每一層結果。 方法：get_tensor方法得到模型中對應層的參數，將參數輸入網
2020-06-23 10:27:37
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原创 基於L1方案模型剪枝，以DNN爲例實現剪枝及其前向傳播
前言 前一篇博客Tensorflow模型剪枝寫到了tensorflow自帶的剪枝方案添加掩膜矩陣來實現剪枝，在實際操作中我們並不知道每層對最後輸出結果影響有多大每層用固定的稀疏度顯然不合理。因此我們可以藉助L1範數剪裁weight初步觀察
2020-06-23 10:27:37
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原创 TensorFlow 模型剪枝
TensorFlow 模型剪枝 一、運行環境 TensorFlow-gpu > 8.0 python 3.6 numpy 1.16 CUDA 9.0 , cudnn 7.0
2020-06-10 15:10:20
原创 Pytorch預訓練模型
Pytorch預訓練模型 Pytorch支持預訓練的模型如下 From torchvision package: ResNet (resnet18, resnet34, resnet50, resnet101, resnet152) De
2019-07-30 18:44:23
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原创 Tensorflow 模型參數保存方法
Tensorflow 模型參數保存方法 Tensorflow 保存模型參數分爲兩種，第一種是未剪枝參數，第二種是剪枝後的參數。對於未剪枝的參數，可以直接保存在TXT,剪枝後的參數可以按照稀疏矩陣保存方法進行保存。 一、未剪枝參數保存
2019-06-21 18:34:53
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原创 tfrecord格式使用方法
3.1.2 tfrecord格式使用方法 3.1.2.1 tfrecord文件介紹 tfrecord數據文件是將特徵數據和特徵數據對應的標籤統一存儲的二進制文件，能更好的利用內存，在tensorflow中快速的複製，移動，讀取，存儲。
2019-03-11 16:51:59
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原创 Keras 構建CNN
Keras 構建CNN 一.構建CNN準備 Keras構建CNN準備不像Tensorflow那麼繁瑣，只需要導入對應的包就行。 from keras.models import Sequential 導入順序模型，這是Keras最簡單的模
2018-12-24 00:50:37
原创 Tensorflow 構建CNN詳細介紹
Tensorflow 構建CNN 一.構建CNN準備 1.創建權重函數 def weight_variable(shape,name="w"): initial = tf.contrib.layers.xavier_initiali
2018-12-18 00:11:52
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原创 HDF5數據格式讀寫
在深度學習中，通常會使用巨量的數據或圖片來訓練網絡。對於如此大的數據集，如果對於每張圖片都單獨從硬盤讀取、預處理、之後再送入網絡進行訓練、驗證或是測試，這樣效率可是太低了。如果將這些圖片都放入一個文件中再進行處理，這樣效率會更高。有多種數
2018-12-08 01:03:53
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原创 python實現兩個超長度大數相加
#-*- coding: utf-8 -*- # You are given two non-empty linked lists representing two non-negative integers. The digits
2018-09-06 15:09:14
原创 python設置X軸刻度個數，刻度轉換成其他文字，刻度旋轉
#-*- coding: utf-8 -*- #--------------------------------------------------- import numpy as np import matplotlib.pyplo
2018-09-03 09:08:24
原创 python抓取需要掃微信登陸頁面
一，抓取情況描述 1.抓取的頁面需要登陸，以公司網頁爲例，登陸網址https://app-ticketsys.hezongyun.com/index.php ,(該網頁登陸方式微信掃碼登陸） 2.需要抓取的內容如下圖所示： 需要提取 工單
2018-08-23 01:18:46
原创 Matlab矩陣行列變換
Matlab中reshape用法詳解 幫助文檔裏用法如上圖 1.A代表要轉換的矩陣，m,n代表二維數組中行和列。 B=reshape(A,m,n)和B=reshape(A,[m n])這兩種用法效果是一樣的都是將A轉換成m行n列的二維數
2018-08-23 01:18:46
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原创 python實現常用排序算法
排序算法依次爲：冒泡排序、選擇排序、插入排序、shell排序、快速排序 def Bubble_Sort(array): lengths = len(array) num = 0 for i in range(len
2018-08-23 01:18:46