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  1. 在Tensorflow中查看权重的实现

  2. 今天小编就为大家分享一篇在Tensorflow中查看权重的实现，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-18
    • 文件大小：69632
    • 提供者：weixin_38620734

  1. keras-vggface：使用Keras框架的VGGFace实现-源码

  2. keras-vggface 使用Keras功能框架v2 +的Oxford VGGFace实现 模型是从原始的caffe网络转换而来的。 它仅支持Tensorflow后端。 您还可以仅使用VGGFace（include_top = False）启动来加载要素提取图层。 首次使用时，权重将下载并存储在〜/ .keras / models / vggface文件夹中。 如果您不知道从哪里开始，请查看使用此库的。 # Most Recent One (Suggested) pip insta

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-06
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：weixin_42165712

  1. boltzmann机器：TensorFlow中的Boltzmann机器及其示例-源码

  2. 玻尔兹曼机 该存储库实现了具有许多功能的通用且灵活的RBM和DBM模型，并复制了“ Deep boltzmann机器” ， “使用分层深层模型学习” ， “从微小图像中学习多层特征”的一些实验。 和其他一些。 目录 ， ， ， ， Boltzmann机器由以下工具赞助； 请通过查看并注册免费试用来帮助支持我们。 实施了什么 受限玻尔兹曼机（RBM） k阶对比散度； 是否对可见单位和隐藏单位进行抽样或使用概率； 每次体重更新的学习速度，动量和吉布斯步数可变; 正则化：L2体重下降

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：211812352
    • 提供者：weixin_42134051

  1. 在Tensorflow中查看权重的实现

  2. 刚开始学习tensorflow，还不太会用，开个博记录，今天遇到一个问题是用tf.layers.dense创建的全连接层，如何查看权重？ 知道kernel表示了权重，但是如何提示成变量？ 我分成两步： 1、查看tensor：tf.trainable_variables() 命令行里中运行即可，如下图： 可以看到tensor的name，或用更简洁的方式：variable_name = [v.name for v in tf.trainable_variables()] 运行后，trainable

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-21
    • 文件大小：72704
    • 提供者：weixin_38623819

  1. awesome-dl-projects:这是The Weights＆Biases在The Gallery中的报告随附的代码的集合-源码

  2. 很棒的深度学习项目 的权重和偏见功能，研究人员探索深学习技术，Kagglers展示获奖车型策划机器学习报告和行业领袖分享最佳做法。 :collision: 我们欢迎这个。 查看我们的了解更多信息。 :collision: wandb的awesome-dl-projects是报告随附的代码的集合。 报告 描述 作者 使用可变长度遗传算法优化CNN的超参数。 RNN的NumPy实现。 渐变和连接性也已可视化。 LSTM的NumPy实现。 讨论了体系结构的差异和LSTM的优点。 使

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-31
    • 文件大小：135168
    • 提供者：weixin_42127835

  1. YOLO---Implementation-源码

  2. YOLO_ALGORITHM_IMPLEMENTATION 该项目使用YOLO对象检测算法，并将其应用于图像格式和实时视频流。 =========================== 该项目将Python与主要模块（如Tensorflow，Keras，Numpy，cv2，matplotlib，PIL等）配合使用。为了使模型具有更好的性能，建议在GPU上运行模型。 同样，用户必须下载预训练的模型权重，然后将其转换为.h5文件。 资源库持有者和资源的权限也已在sources_for_proje

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-29
    • 文件大小：12288
    • 提供者：weixin_42102933