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利用pytorch实现迁移学习(Transfer Learning)
迁移学习 迁移学习是深度学习中一种常用的方法,核心思想为利用一个已经在其他训练集训练好的模型的材料(权重值或者特征层)来对目标训练集进行训练。
使用TensorFlow的递归神经网络(LSTM)进行序列预测
本篇文章介绍使用TensorFlow的递归神经网络(LSTM)进行序列预测。作者在网上找到的使用LSTM模型的案例都是解决自然语言处理的问题,而没有一个是来预测连续值的。 所以呢,这里是基于历史观察数据进行实数序列的预测。
Attention-based Extraction of Structured Information from Street View Imagery:基于注意力的街景图像提取结构化信息
基于注意力的街景图像提取结构化信息 一种用于真实图像文本提取问题的TensorFlow模型。 该文件夹包含在FSNS数据集数据集上训练新的注意OCR模型所需的代码,以在法国转录街道名称。
pandas数据用于tenserflow需转化
tensorflow 使用的是numpy的ndarray数组格式 X=df1['close'].values Y=df1['open'].values
多GPU使用详解
目录: 介绍 记录设备状态 手动分配状态 允许GPU内存增长 在多GPU系统是使用单个GPU 使用多个 GPU 一、介绍 在一个典型的系统中,有多个计算设备。
MNIST神经网络的训练
import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data 1.设置输入和输出节点的个数,配置神经网络的参数。
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