原创 tensorflow 使用多塊GPU同時訓練多個模型
轉自:http://stackoverflow.com/questions/34775522/tensorflow-mutiple-sessions-with-mutiple-gpus TensorFlow will attemp
原创 Python的 range()函數解析
What is Python's range() Function? As an experienced Python developer, or even a beginner, you've likely heard of t
原创 交叉熵代價函數(損失函數)及其求導推導 (Logistic Regression)
目錄 1. 前言 2. 交叉熵損失函數 3. 交叉熵損失函數的求導 前言 說明:本文只討論Logistic迴歸的交叉熵,對Softmax迴歸的交叉熵類似(Logistic迴歸和Softmax迴歸兩者本質是一樣的,後面我會專門有一
原创 以resnet作爲前置網絡的ssd目標提取檢測
轉自:http://blog.csdn.net/zhangjunbob/article/details/53119959 以resnet作爲前置網絡的ssd目標提取檢測 1.目標 本文的目標是將resnet結構作爲前置
原创 softmax 帶 tempreture 參數
# 在tensorflow中這樣用,其他的庫均類似~softInput = tf.matmul(output, Wl_h_l) + Bl_h_l softmax = tf.nn.softmax(softInput / tempreture
原创 python語法[module/package+import]
一 . module 通常模塊爲一個文件,直接使用import來導入就好了。可以作爲module的文件類型有".py"、".pyo"、".pyc"、".pyd"、".so"、".dll"。 二 . package 通常包總是一個目錄,
原创 Tensorflow 中 RNN softmax輸出層採樣 tf.multinomial(logits, num_samples)
Tensorflow 中,想要使用sequence to sequence 模型,在RNN的輸出端採樣(sampling),可以在softmax層之後,做簡單的log p 再用tf.multinomial()來實現: tf.multino
原创 NTU給的人工智能類會議排名
AREA: Artificial Intelligence and Related Subjects Rank 1: AAAI: American Association for AI National Conf
原创 TensorFlow用expand_dim()來增加維度
TensorFlow中,想要維度增加一維,可以使用tf.expand_dims(input, dim, name=None)函數。當然,我們常用tf.reshape(input, shape=[])也可以達到相同效果,但是有些時候
原创 RNN中輸出端的sample採樣
在Theano中,有如下定義的函數可供sequence to sequence 模型來使用sample功能: def sample(preds, temperature=1.0): # function to sample an
原创 查找計算機視覺、模式識別、圖像處理領域的國際會議和會議排名
一、CVPR與圖像處理領域的國際會議: 1. Computer Vision, Computer Image Analysis (極力推薦)http://iris.usc.edu/Information/Iris-Conferen
原创 python 除法 /與//在2.7*和3.*版本的區別
up votedown voteaccepted In Python 3.0, 5 / 2 will return 2.5 and 5 // 2 will return 2. The former is floatin
原创 python中的import機制
1. 標準 import Python 中所有加載到內存的模塊都放在 sys.modules 。當 import 一個模塊時首先會在這個列表中查找是否已經加載了此模塊,如果加載了則只是將模塊的名字加入到正在調用 impor
原创 Tensorboard 上顯示不同訓練模型曲線的方法
$ tensorboard --logdir=run1:"/home/.../summary",run2:"/home/.../summary" --port=6006 點贊 1 收藏 分享 文章舉報
原创 NVIDIA/DIGITS build Caffe
參考:https://github.com/NVIDIA/DIGITS/blob/digits-5.0/docs/BuildCaffe.md#dependencies Building Caffe DIGITS requires a