原创 tensorflow2------dataset基礎API
import matplotlib as mpl #畫圖用的庫 import matplotlib.pyplot as plt #下面這一句是爲了可以在notebook中畫圖 %matplotlib inline import nump
2020-04-27 02:46:06
原创 tensorflow2.0------自定義求導
我們在前面的模型的訓練過程中model.compile函數中指定的optimizer就是求導的算法類型，一般我們直接指定爲sgd、adam算法求導，這裏我們可以不依賴於tensorflow中相關算法求導，轉而選擇使用自定義的算法求導，這樣
2020-04-25 12:39:50
原创 tensorflow2.0------tf.function 和 autograph
TensorFlow 2.0引入的eager提高了代碼的簡潔性，而且更容易debug。但是對於性能來說，eager執行相比Graph模式會有一定的損失。這不難理解，畢竟原生的Graph模式是先構建好靜態圖，然後才真正執行。這對於在分佈式訓
2020-04-24 02:23:44
原创 tensorflow2.0------自定義損失函數和Layer
import matplotlib as mpl #畫圖用的庫 import matplotlib.pyplot as plt #下面這一句是爲了可以在notebook中畫圖 %matplotlib inline import nump
2020-04-22 17:24:59
原创 tensorflow2.0------基礎API的使用
這裏主要介紹了tensorflow中常量和變量的使用。 常量使用的是tf.constant或tf.ragged.constant來創建 變量使用的是tf.Variable來創建 import matplotlib as mpl #畫圖
2020-04-21 15:56:27
原创 tensorflow2.0------超參數搜索
1.超參數 超參數指的是：神經網絡中有很多訓練過程中不變化的參數，一般是在訓練之前就已經認爲設定好的，不像神經單元中權重與偏置都是在模型訓練過程中值不斷改變的。 網絡結構參數：幾層，每層寬度，每層激活函數等 訓練參數：batch_si
2020-04-20 13:53:18
原创 tensorflow2.0------迴歸問題california_housing_dataset
import matplotlib as mpl #畫圖用的庫 import matplotlib.pyplot as plt #下面這一句是爲了可以在notebook中畫圖 %matplotlib inline import nump
2020-04-18 21:34:13
原创 tensorflow2.0------dnn實現
在tensorflow2上實現深度神經網絡的模型搭建與訓練過程。 這裏重點說明一下搭建模型過程中有使用到 批歸一化以及Dropout、selu激活函數等。 import matplotlib as mpl #畫圖用的庫 import m
2020-04-18 21:34:13
原创 tensorflow2.0------分類問題fashion_mnist
這裏以分類問題fashion_mnist數據集的模型訓練和使用來介紹tensorflow2.0的開發流程。 代碼中有使用訓練數據歸一化以及使用tf.keras.callbacks來監聽管理模型訓練的過程，並可視化tensorboard模型
2020-04-15 16:53:36
原创 Face Recognition人臉識別
1. Face verification && Face recognition 人臉驗證：驗證輸入圖片中的那個人是否與他聲稱的身份相符，也被稱作1對1問題。 人臉識別：從一個大量人臉數據庫中找到匹配輸入圖片中的那個人。如果你有一個上百
2020-04-13 20:11:52
原创 tensorflor簡介
tensorflow簡介 Google開源的深度學習框架 採用數據流圖，用於數值計算 節點-----處理數據 線-------節點間的輸入輸出關係 線上運輸tensor張量(什麼是tensor？tensor就是所有的n維數據，所有的n維
2020-04-13 20:11:52
原创 深度學習中經常使用的希臘字母
個人覺得在平時使用中希臘字母還是要會讀的，特別是在面試時，如果不知道怎麼讀會有一種很 low 、沒上道的感覺。。。。 ω（歐米伽） α( 阿而法) β( 貝塔) γ(伽馬） δ（德爾塔） ε（艾普西龍） ζ（截塔） η（艾塔） θ（西塔）
2020-04-13 20:11:52
原创 Data augmentation數據增強
Mirroring(鏡像翻轉)：最簡單的數據增強方式 Random Cropping(隨機裁剪): 隨機裁剪並不是一種完美的數據增強方式。存在隨機裁剪下那塊看起來不像貓的圖片的可能性，但是實際隨機裁剪效果還不錯，只要隨機裁剪的部分佔原圖片
2020-03-30 05:50:58
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原创 卷積神經網絡.經典神經網絡模型之Inception Network
1. 1*1卷積核 在講Inception network之前，首先介紹一下 Pointwise Network，即 1*1 卷積 如上圖所示，1*1卷積和普通卷積相同，只不過是其卷積核的寬高都是1*1的而已，所以對於1*1卷積的理解是
2020-03-29 16:15:57
原创 卷積神經網絡四.經典神經網絡模型之VGG-16
VGG-16 VGG-16其中的16含義爲：含有權重參數的有16層，共包含參數約爲1.38億，這是一個相當大的網絡。但是其網絡結構很規整簡潔，沒有那麼多的超參數，專注於構建簡單的網絡結構(都是幾個卷積層後面跟一個最大池化層)，通過不斷的加
2020-03-25 13:02:45
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