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在深度学习领域，TensorFlow 和 PyTorch 是两大主流框架。选择适合的框架对于开发者和研究人员至关重要。本文将从多个角度对比这两者，帮助您做出明智的选择。TensorFlow：由 Google Brain 团队开发的开源深度学习框架，旨在提供高性能的数值计算，支持大规模分布式训练和部署。PyTorch：由 Facebook 的人工智能研究实验室（FAIR）开发的开源深度学习框架，以其
2.通过对1070张数据集图片进行训练生成训练模型，模型预测精度90%，使用django框架将数据结果进行显示，并增加后台管理系统方便使用信息的查看。1.这是一个天气图像识别项目，基于tensorflow，使用卷积神经网络实现对多云，雨天，晴天，日出等天气场景进行识别。后台登录地址：http://127.0.0.1:8000/admin/login/开发技术：Django + sqlite + T
虽然现在的hanlp2.0 还是处于测试版，但是官方已经能给出了python 源，可以直接pip install hanlp进行安装。 这里要注意。pyhanlp是1.0版本的，hanlp是2.0版本的这里多嘴提一句pyhanlp安装时候的坑。pip install pyhanlp这个安装的是 1.0 版本的，请注意分别1.首先，要改一下自己pip的镜像源拉取环境，如何操作，请...
医疗文本分类视频请至FlyAI官网查看：www.flyai.com预处理数据集def pred_process(title, text, tokenizer, pad_size):content = title + textcontent = data_clean(content)tokens = tokenizer.tokenize(content)tokens = ["[CLS]"] + to
1.深度学习过程概述
（1）阅读相关文档（2）Anaconda 安装（3）pip install torch出现如下的错误：依据提示添加了各种channels，但还是失败，然后想到了手动下载torch安装包，还是出错：于是乎，重新安装anaconda并新建环境安装annaconda下载链接：Anaconda | Individual Editionhttps://www.anaconda.com/products/in
之前我都干什么！！！去各种奇奇怪怪的地方找教程，还是要看官方啊https://github.com/sipeed/maix_train
实验2：多层神经网络——这个作业的目的是给你们介绍建立，训练和测试神经系统网络模型。您不仅将接触到使用Python包构建神经系统网络从无到有，还有数学方面的反向传播和梯度后裔。但在实际情况下，你不一定要实现神经网络从零开始(你们将在以后的实验和作业中看到)，这个作业旨在给你们对像TensorFlow和Keras这样的包的底层运行情况有一个初步的了解。在本作业中，您将使用MNIST手写数字数据集来训
文章目录前言一、报错内容二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结前言一、报错内容示例：pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。二、使用步骤1.引入库代码如下（示例）：google.protobuf.text_format.ParseError: 180:15 : 'eval_config: {-': Expected identifier or number
总结_2
先介绍训练所使用的数据集iris鸢尾花数据集（iris)是常用的分类实验数据集，有Fisher与1936年收集整理。iris包含150条数据，3个类别（Setosa,Versicolour,Virginica)，每类50条数据，每条数据包含4个数值属性（花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度）。从sklearn数据库可导入iris数据集：from sklearn.datasets import l
目录一、YOLOv2引入二、网络结构1、结构纵览2、passthrougth层三、Batch Normalization四、微调分类模型五、Anchor思想六、预测边框的位置七、多尺度图像训练八、YOLO_v2训练过程九、损失函数十、总结论文地址：https://arxiv.org/abs/1612.08242一、YOLOv2引入...
3.1 过拟合、欠拟合及解决方案
目录1. Anaconda的简介、安装及配置1.1 Anaconda简介1.2 Anaconda安装1.2.1 安装包的下载1.2.2 软件安装1.3 Anaconda使用操作简介1.3.1 软件的简单操作介绍1.3.2 notebook简单的操作介绍1.4...
如今随着科技、经济水平的不断发展，人们对健康的需求指数也越来越高。但目前，病患主要的问诊形式依旧是以前往目标医院进行咨询的传统模式为主。这种形式将极大的浪费患者的时间，同时，也正是这种医疗模式使得很多人小病不医致使最终酿成大病。目前普通医疗体系不能永远保持精确又快速的诊断,通过机器学习辅助医疗不仅能大幅削减成本, 其诊断结果几乎能实时获取。越来越多的情况下，通过机器学习进行的诊断能够比老练的医生提
神经网络层级结构图形化在线网站地址
今天跑代码遇到一个问题，如下图，显示没有zlibwapi.dll文件：tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:384] Loaded cuDNN version 8700Could not locate zlibwapi。我一边需求他们的帮助，一边自己问ChatGPT3.5，或者文言一心，都说缺少这个文件。我很纳闷，tensorFlow +cuDNN
AlexNet模型来源于论文-ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks，作者Alex Krizhevsky，Ilya Sutskever，Geoffrey E.Hinton.摘要 我们训练了一个大型的深度卷积神经网络，将ImageNet LSVRC-2010比赛中的120万幅...
In the world of machine learning, there are three models that you can use to perform binary image classification: a fully-connected network, a convolutional neural network, or a pre-trained network li
为了解决 cifar100 val_acc 过低的问题，本质上是过拟合问题，所以特地去 papers with code 网站上看了下 cifar100 benchmark 目前第一名做到了多少，如下图所示，val_cc = 0.96，有点东西哈，所以目前要做的是研究 SAM (Sharpness-Aware Minimization)，主要用于提升模型的泛化性。我这里先把拿到的代码跑了下，不过数
深度学习泛化The paper, “Understanding Deep Learning Requires Rethinking Generalization” is aimed at making you realize that whatever you think as the “cause” of generalization in deep neural network , is no
前言：我们在https://blog.csdn.net/qq_39432161/article/details/100859092 中构建的三好学生神经网络模型更多的是从一般的思维方法来设计的，这与神经网络通常设计中的思路并不一致。现在我们对这个模型进行优化，让它的逻辑更加清晰、运行更加高效。基本概念：张量、向量、矩阵的相关概念请看https://blog.csdn.net/qq_39432161
深度学习 噪声抑制Credits: Zoom学分：缩放At the time of boom of online video conferencing and virtual communication, the ability of a platform to suppress background noise plays a crucial roll to give it a leading
普通安装时间得一小时（差不多100KB/s）起步，换为阿里云后速度起飞。
具体来说，Multi-Head Attention将输入矩阵分别进行多个头的线性变换，然后对每个头的变换结果分别计算Scaled Dot-Product Attention，最后将每个头的Attention结果拼接在一起并通过一个线性变换输出。这样做是因为对于较大的深度值，点积的大小会增大，从而推动 softmax 函数往仅有很小的梯度的方向靠拢，导致了一种很硬的（hard）softmax。此仓库
DINet + OpenFace 实现唇形驱动，比 wav2lip 效果好而且不用修改神经网络，不用额外训练同步判别器
1.背景介绍深度学习是一种人工智能技术，它通过模拟人类大脑中的神经网络学习和决策。深度学习已经应用于图像识别、自然语言处理、语音识别、游戏等多个领域，并取得了显著的成果。TensorFlow和Keras是两个流行的深度学习框架，它们分别由Google和微软开发。TensorFlow是一个开源的端到端的深度学习框架，它提供了丰富的算法和工具，可以用于构建、训练和部署深度学习模型。Keras是一个..
最近由于在学习NLP，需要借助HanNLP进行辅助学习，这就逃不掉装包这个过程。1.创建环境为了保证稳定性，这里还是使用3.6的python比较保险conda install --name forNLP python=3.62.记得添加清华或其他国内镜像（老生常谈，略3.安装tensorflow-gpuconda install tensorflow-gpu4.如果没有安装Microsoft Vi
配置训练模型Model . compile(optimizer = "rmsprop" , #优化器 loss = None , #损失函数的函数名 metrics = None , #模型在训练和测试期间要评估的指标列表，默认是accuracy loss_weights = None , #用于指定标量系数（Python浮点数）以加权不同模型输出的损耗贡献。然后，将由模型最小化的损失值将是所有单
神经网络（NN）它是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。在提供数据量足够大情况下，神经网络可以拟合出输入到输出之间的任意函数关系。Tensorflow是一个优秀的深度学习框架，具体有啥好处，可以百度了解哈。本文分享使用Tensorflow神经网络进行股市的预测1、数据来源首先
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