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作者 | 李秋键责编 | Carol来源 | AI科技大本营（ID:rgznai100）语义解析作为自然语言处理的重要方面，其主要作用如下：在词的层次上，语义分析的基本任务是进行词义消歧...
【CSDN 编者按】有竞争的地方就有江湖。近几年来，在机器学习框架上，TensorFlow 与 PyTorch 的角逐引发众人关注，几经迭代，谁才是更好的框架，本文进行了一波详细的比对，希望对你的技术选型提供一定的参考价值。原文链接：https://thenextweb.com/news/why-tensorflow-for-python-is-dying-a-slow-death声明：本文为 C
作者 |李秋键责编 |李雪敬头图 |CSDN下载自视觉中国引言：基于前段时间我在CSDN上创作的文章“CylcleGAN人脸转卡通图”的不足，今天给大家分享一个更加完美的绘制卡通的...
作者 | 李秋键责编 | Carol封图 | CSDN 下载自视觉中国近几年来GAN图像生成应用越来越广泛，其中主要得益于GAN 在博弈下不断提高建模能力，最终实现以假乱真的图像生成。G...
作者 |Fabio Manganiello译者 |弯月，责编 | 杨碧玉头图 | CSDN 下载自东方 IC出品 | CSDN（ID：CSDNnews）以下为译文：首先，告诉大家一个...
作者 |Michael Ip责编 | 寇雪芹出品 |CSDN博客强化学习（Reinforcement Learning, RL），是机器学习的范式和方法论之一，用于描述和解决智能体（a...
作者 | 李秋键出品 | AI科技大本营（ID:rgznai100）引言：近几年来，GAN 生成对抗式应用十分火热，不论是抖音上大火的“蚂蚁牙黑”还是B站上的“复原老旧照片”...
作者 | Zahar Chikishev译者 | 弯月出品 | CSDN（ID：CSDNnews）使用 Pytorch 已经好几年了，我很喜欢这个框架。它清晰、直观、灵活，而且速度很快。后来一次偶然的机会，我决定使用 TensorFlow 构建一个新的计算机视觉项目。本文讲述的这个故事就始于此。TensorFlow是一个很完善，且使用很广泛的框架。因此，当时我对自己说，不可能太糟糕。鉴于 Goog
「极客头条」—— 技术人员的新闻圈！CSDN 的读者朋友们早上好哇，「极客头条」来啦，快来看今天都有哪些值得我们技术人关注的重要新闻吧。整理 | 梦依丹出品 | CSDN（ID：CSDNnews）小米回应12号创始员工离职：回了广州家乡腾讯推出新业务XR布局全真互联网2022年基隆奖名单颁布清华姚班陈丹琦获奖阿里巴巴将设立品牌自营旗舰店，手机天猫App将改名英特尔代工业务终极杀招！开放x86内核授
最近在学习利用深度神经网络识别病虫害的有关知识，在读了几篇论文后，决定找个代码跑一跑。代码链接：https://www.kaggle.com/emmarex/plant-disease-detection-using-keras1.数据集：PlantVillage该数据集含15个文件夹，我们这里取每个文件夹的前200个照片作为要使用的数据（即3000个照片）。数据集的目录结构如下：2.网络结构3.
import tensorflow as tffrom tensorflow import kerasfrom tensorflow.keras import layersimport pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt%matplotlib inlinedata = pd.read_excel('./北京空气
1.在运行下方代码时，遇到了history = model.fit(x_train, y_train, batch_size=64, epochs=50,validation_data=(x_test, y_test),validation_freq=1,callbacks=[cp_callback])遇到了下面这个问题，即：'NoneType' objec.
谷歌在机器学习产品生态研发上，解构了整个机器学习流程，使其产品化，每一位开发者像搭积木一样的快速使用。
您可能会感到惊讶，但这是有效的。最近，我阅读了arXiv平台上的Jonathan Frankle，David J. Schwab和Ari S. Morcos撰写的论文“Training BatchNorm and Only BatchNorm: On the Expressive Power of Random Features in CNNs”。 这个主意立刻引起了我的注意。...
前言在Anaconda中，我新添加了一个cv2(opencv)环境可惜的是，在anaconda中并没有搜到cv2库（后来才知道原来，准确的说cv2或者opencv并不是库名，要想搭建只需要在anaconda中install相应的源代码即可，哭唧唧）没有办法，只好下载.whl了。开始1. 下载文件到Unofficial Windows Binaries for Python Extension Pa
自动驾驶汽车（Autonomous vehicles）又称无人驾驶汽车、电脑驾驶汽车、或轮式移动机器人，是一种通过电脑系统实现无人驾驶的智能汽车。在20世纪已有数十年的历史，21世纪初呈现出接近实用化的趋势。自动驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，让电脑可以在没有任何人类主动的操作下，自动安全地操作机动车辆。资源整理自网络，源地址：https://github.c
请记住，您是一位NLP领域的专家和优秀的算法工程师。使用带有 tensorflow2.0 subclass api 的 python 从头开始实现 transformer 模型。最后，您所有的答案都以markdown格式呈现。
chatgpt协助安装深度学习降尺度库
分子可以用多种方法表示。本教程介绍一种方法叫做"分子指纹（molecular fingerprint）"，这是一种简单的表示主法，对于小分子类药物来说通常工作得很好。In [1]:import deepchem as dcdc.__version__Out[1]:'2.4.0-rc1.dev'什么叫指纹？深度学习几乎总是以数组作为它们的输入。如果我们要用深度学习来处理它们，我们需要一个或多个数组来
一切从解决这个bug开始改小batch size就能用了Linux(base) root@7f770f0ddb6c:~# nvidia-smi我自己的经验：10G显存跑UNET，batch size=6/8是够用的
Tensorflow 中使用tf.cond来控制数据的流向，类似于C语言中的if…else…语法format：tf.cond(pred, fn1, fn2, name=None)例子：z = tf.multiply(a, b)result = tf.cond(x < y, lambda: tf.add(x, z), lambda: tf.square(y))上面例子执行这样的
function ClickConnect(){console.log(“Working”);document.querySelector(“colab-toolbar-button#connect”).click()}setInterval(ClickConnect,60000)reference：http://news.eeworld.com.cn/mp/QbitAI/a79140...
我用SimpleITK读取nii文件,然后用skimage.io去imshow显示是没有问题的,如下图所示:但是,但我io.imsave时,却发生了意外的错误:Images of type float must be between -1 and 1我查了N多资料,发现如果float类型用io.imsave()保存，需要数值在-1到1之间.然后我灵机一动,在保存之前先进行归一化,把...
经过大约一个月对YOLO3理论和源码的阅读，今天开始逐渐记录自己对这一大神作的理解。本文在基于对CNN、keras、tensorflow有一定掌控力的基础上进行描述。首先，贴出python版star最多的源码地址：https://github.com/qqwweee/keras-yolo3，各位看官可移步阅读。过一段时间我会把自己对每一步源码的注释都附上。目前可进行工业部署的两大物体检...
解决方法：点击activation,组合键alt+enter，然后选择Convert tuple to list选择Convert tuple to set会报错TypeError: The added layer must be an instance of class Layer. Found: {<tensorflow.python.keras.layers.core.Flatt...
1、过拟合过拟合(overfitting)指的是只能拟合训练数据, 但不能很好地拟合不包含在训练数据中的其他数据的状态[来自 斋藤康溢]解决过拟合问题有两个方向：降低参数空间的维度或者降低每个维度上的有效规模（effective size）。降低每个参数维度的有效规模的方法主要是正则化，如权重衰变（weight decay）和早停法（early stopping）等。降低参数数量...
ModuleNotFoundError: No module named ‘lib.utils.cython_bbox’ [已解决]源码地址：https://github.com/dBeker/Faster-RCNN-TensorFlow-Python3解决流程修改Faster-RCNN-TensorFlow-Python3\data/coco/PythonAPI/setup.py文件：...
经过测试，通过sess.close释放资源并不能释放显存，导致重新建立一个session分配资源时失败。解决方法：（需要安装numba库）from numba import cudawith tf.Session() as sess:train()cuda.select_device(0) # 选择GPU设备cuda.close() # 释放GPU资源with tf.S...
深度学习环境搭建（GPU）CUDA安装cuDNN安装
一、安装NVIDIA控制面板思路：重新安装驱动程序，将自动出现“NVIDIA控制面板”本文档安装流程：安装GeForce Experience，进而安装驱动程序；（这一步也可以简化为直接安装驱动程序）安装NVIDIA控制面板，用于获知电脑的驱动程序版本以及对应的CUDA版本。特别说明：GeForce Experience不是必需的，详见文档中的“图5”下方的文字。如果你选择不安装，可...
在前几天写的一篇博文《如何从TensorFlow的mnist数据集导出手写体数字图片》中，我们介绍了如何通过TensorFlow将mnist手写体数字集导出到本地保存为bmp文件。车牌识别在当今社会中广泛存在，其应用场景包括各类交通监控和停车场出入口收费系统，在自动驾驶中也得到一定应用，其原理也不难理解，故很适合作为图像处理+机器学习的入门案例。现在我们不妨酝酿一个大胆的想法：在Tenso
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Pytorch模型转tensorflow-keras或者tlite模型，或者ONNX转tensorflow-keras或者tlite模型。
本文就带大家了解在昇腾平台上对TensorFlow训练网络进行性能调优的常用手段。
ai果然是高技术含量的东西，代码啥的不多，就是没有太看懂。然后消耗CPU和GPU资源，也是非常消耗硬件的。这个很小的模型训练200次，都这么费时间，更何况是大数据量多参数的模型呢！！同时这个基础设施也要搭建起来呢，有个项目要研究下了，就是得去研究服务器集群了，因为Nvidia的限制，服务器上跑的都是又贵又性能低的显卡。但是可以本地跑集群做训练呢！！！
推荐系统（Recommender System）主要是用于解决大数据时代信息过载的问题，其主要根据用户的历史偏好和约束为用户提供排序的个性化物品（item）推荐列表，更精准的推荐系统可以提升和改善用户体验。目前在推荐系统领域已有大量的开源项目，包括谷歌，Facebook，百度三大家官方都有提供相关的工具支持。本文详细列举了目前在推荐系统领域的一些项目/工具，用于助力推荐系统研究。注：以下项目排名不
知识蒸馏 代码实现论文《Distilling the Knowledge in a Neural Network》1. 数据集本文使用fashion_mnist数据集，输入图像大小为28*28，共分为10类。通过tensoflow加载数据，并对label进行one hot编码。import tensorflow as tffrom tensorflow import kerasimport num
AMR领域具有代表性的和新模型在四个不同的数据集（RML2016.10a, RML2016.10b, RML2018.01a, HisarMod2019.1）上的实现，为感兴趣的研究人员提供统一的参考。
变分自编码（VAE）用于时序异常检测的 demo 实现过程详细介绍。
目录代码和数据下载：简介背景详细介绍：一、LSTM网络结构二、数据预处理三、训练与模型生成四、藏头诗生成效果拓展部分（古诗生成）五、总结与展望代码和数据下载：完整代码在我的github，链接为：https://github.com/HqWei/Automatic-creation-of-Tibetan-poetry-and-Tang-poetry...
训练数据集：手写数字识别下载链接：https://pan.baidu.com/s/1d9jX5xLHd1x3DFChVCe3LQ 密码：ws28 在本篇博客中，笔者将逐行解析一下NIPS 2014的Generative Adversarial Networks(生成对抗网络，简称GAN)代码，该篇文章作为GAN系列的开山之作，在近3年吸引了无数学者的目光。在2017-2018年，各大计算机顶会
简单记录一下复现SRGAN的过程和环境文档，并没有太多复杂的东西——阿波，2020.7.19目录环境代码思路环境conda create --name test python=3.6pip install tensorflow==1.11.0pip install Pillowpip install scipy==1.2.1pip install keras==2.2.4直接运行会出现这个，下载速
TensorFlow2.0跑1.0代码出现tf.contrib找不到的问题)TensorFlow2.0跑1.0代码出现tf.contrib找不到的问题)tf.contrib在tf2.0已经弃用，换用1.0代码又不太好，可以对模块进行替换如果是tf.contrib.tpu出现问题，可以将tf.contrib.tpu改成tf.compat.v1.estimator.tpu其他模块出现问题 可以将tf改
参考https://blog.csdn.net/yilulvxing/article/details/105028902，有一些小问题，修改后在自己电脑上跑了一遍简单说明几点：数据集result，按照0.8划分为train和test，train又按照0.8进一步划分为training samples和validating samples;此案例的归一化只是简单的所有数据除以10000，感觉还需要改
深度残差收缩网络的完整PyTorch代码1、基础理论2、PyTorch代码3、其他代码1、基础理论深度残差收缩网络是建立在三个部分的基础之上的，包括残差网络、注意力机制和软阈值化。其功能特色包括：1）由于软阈值化是信号降噪算法的常用步骤，所以深度残差收缩网络比较适合强噪、高冗余数据。同时，软阈值化的梯度要么为0，要么为1，这与ReLU激活函数是相似/一致的。2）由于软阈值化的阈值是通过类似于SEN
完整代码见我的GitHub地址：https://github.com/xingjianzhang1997/gesture-recognition主要思路：1.构建数据集2.建立神经网络3.训练并调参4.保存并调用另外我还加了界面设计和机械臂控制（通过串口通信把判断结果发给单片机，所以代码中有serial模块）效果演示：...
文章目录一、联邦学习的应用二、联邦学习的开源平台参考链接一、联邦学习的应用联邦学习已经被应用于 计算机视觉 领域，例如医学图像分析。联邦学习也被应用于 自然语言处理 和 推荐系统 领域。谷歌的研究人员将联邦学习应用于 手机键盘的输入预测，即谷歌的Gboard系统。这种方法大大提升了智能手机输入法预测的准确度，且不会泄露用户的隐私数据。Firefox的研究人员在 预测搜索词 上使用了联邦学习。二、联
由于 Google Colab 使用的是最新的 Tensorflow 2x 版本，而本项目使用的是 1.15.0，因此降级到 Tensorflow 1.15.0 版本并重启运行时，（虽然新版本的 Google Colab 不需要你重启运行时）。，它是基于机器学习的图像修复方法，自动去除图片水印，通过这个开源项目，经过处理后的图片，与原图几乎一致。相信很多小伙伴都有去水印的需求，开源君经常会给图片去
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