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RSS订阅原创 TensorFlow学习（十七）：高级API之tf.layers
之前写的代码都是基于比较底层的API了，底层的API其实是有好处的，虽然还是调API，但是至少对于原理有小小的理解才能够写出代码。而且在实现一些新的论文或者要实现一个新的点子的时候，这时候是没有API的，因此底层的API非常有存在的必要，且必须经过这一个过程。 但是对于一个非常熟悉底层原理和经过了写底层代码这个过程的人，在有些很常见的任务上，就是用高级封装好的API就行。tf.layers就是提...
2018-09-17 20:31:25
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原创 TensorFlow学习（十六）：使用tf.data来创建输入流(下)
上面已经说过了怎么使用tf.data处理简单的数据输入,有了上面的基础之后,这部分使用tf.data来创建更加复杂更加贴近于现实的数据输入.一.主要API还是老样子,这里先把最主要的API列在这里,后面会用到这些API,先混个脸熟.tf.data.TFRecordDataset 类Properties output_classes output_shapes output...
2018-09-17 17:52:19
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原创 深度长文教你彻底掌握C++/C指针(二):指针和数组与字符串
深度长文教你彻底掌握C++/C指针(一):基石一：复习首先先回顾一下之前对于指针概念的理解. 计算机在存储数据的时候必须跟踪3种基本属性 存储位置 存储的值 存储的信息类型 在之前的文章说已经说到了,这里再说一遍,指针是一个变量，存储的是地址。 所以指针本质是一个地址！看到指针条件反射想到地址。 对于一个常规变量，&运算符就能够取得他的地址。所以...
2018-07-17 11:18:56
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原创 Tensorflow工程实践(一): 编译Tensorflow动态链接库
之前学习Tensorflow的部分其实还有很多没有写完，那些慢慢更新，这里准备把tensorflow项目工程化的东西和学习tensorflow的内容一起更新。一.编译Tensorflow动态库windows下面编译和测试Ⅰ.准备工作我这里使用的系统是win10，首先把编译整个过程需要的工具列出来：VS2017 (我这边是VS2017，其他的版本应该也差不多)Swigwi...
2018-07-08 10:12:07
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原创 CMake入门实践(三) ：复杂的HelloWorld项目
一.需求为工程添加一个子目录 src，用来放置工程源代码;添加一个子目录 doc，用来放置这个工程的文档 hello.txt在工程目录添加文本文件README；在工程目录添加一个run.sh脚本，用来调用 hello 二进制将构建后的目标文件放入构建目录的 bin 子目录；最终安装这些文件：将 hello 二进制与 runhello.sh 安装至工程目录的bin目录下面二.完...
2018-07-06 19:29:06
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原创 深度学习笔记十二：自编码器AutoEncoder
参考： reducing the dimensionality of data with neural networks
2018-04-30 15:50:22
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原创 深度学习笔记十一：常见生成模型总结
在前面已经说了生成模型中的GAN系列，这部分简单总结一下常见的生成模型，这里并不需要多少数学，掌握概念就行了，在之后的文章中会详细介绍这些生成模型。 ...
2018-04-30 15:38:30
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原创 TensorFlow学习（十五）：使用tf.data来创建输入流(上)
本文将讲解深度学习使用数据的一整套流水线. 将使用tensorflow新的tf.data 的一系列API来讲解. Dataset能够有效简化数据读取和使用等等一些的复杂程度,是现在官方推荐的数据使用方式. 官方文档:Module: tf.data一.使用Dataset使用 Dataset 需要遵循三个步骤： 载入数据：为数据创建一个Dataset实例。 创建一个迭代器：...
2018-03-26 15:25:04
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原创 CMake入门实践(二) 多文件构建
在上一节中,我们讲了怎么通过cmake构建一个最简单的HelloWorld项目,但是在实际上面,我们平时遇到的项目都是文件非常多的.这里应该怎么处理呢?这一部分重点解决实际上这个最常见的多个文件构建系统的问题.一.单目录,多文件这里直接说例子吧,完整的例子见LearningCMake/2.HelloWorld2/在HelloWorld2这个项目文件夹下面,我们有4个文件.分别是CM...
2018-03-05 17:45:40
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原创 CMake入门实践(一) 什么是cmake
一.CMake简介CMake是一个跨平台的安装（编译）工具，可以用简单的语句来描述所有平台的安装(编译过程)。他能够输出各种各样的makefile或者project文件，能测试编译器所支持的C++特性,类似UNIX下的automake。只是 CMake 的组态档取名为 CMakeLists.txt。Cmake 并不直接建构出最终的软件，而是产生标准的建构档（如 Unix 的 Makefile ...
2018-03-05 14:27:11
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原创 python多线程编程(二) join
一.背景直接从一个例子来说吧.import timeimport threadingdef fun(): for i in range(5): time.sleep(1) print("hello word")def main(): thread_1 = threading.Thread(target=fun, name="th
2018-01-26 15:08:54
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原创 python多线程编程(一) 添加线程
参考: 17.1. threading — Thread-based parallelism一.背景二.常见类和函数Ⅰ.函数因为现在还是最基础的阶段,这里介绍的函数也是最简单的函数,下面几个函数就是查看当前一些线程信息的函数.threading.active_count() 返回当前活动的线程数量.并且数量是和enumerate() 函数返回的列表
2018-01-26 15:06:43
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原创 TensorFlow学习（十四）：条件随机场CRF
参考: Module: tf.contrib.crf还有一些其他的函数可以到官方文档里面查看和使用.Ⅰ tf.contrib.crf.crf_log_likelihoodcrf_log_likelihood(inputs,tag_indices,sequence_lengths,transition_params=None)在一个条件随机场里面计算标签序列的log-l
2017-12-28 16:36:10
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原创 TensorFlow学习（十三）：构造LSTM超长简明教程
参考: Module: tf.contrib.cudnn_rnn Module: tf.contrib.rnn更新: 2017.12.25 增加了tf.nn.embedding_lookup 来进行embedding的内容 2018.1.14 增加tf.sequence_mask和tf.boolean_mask 来对于序列的padding进行去除的...
2017-12-19 15:43:22
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原创 TensorFlow学习（十二）：模型的保存与恢复（上）基本操作
更新： 2018.5.4 补充模型保存和恢复的原理，补充了模型保存和恢复的一般流程 版本：tensorflow 1.8前面一直说的都是没有涉及到模型的保存.一般深度学习的训练是很需要时间的,不可能程序退出了然后又重新训练一次,所以训练好的模型需要保存下来,方便之后的再训练或者是把模型分享给别人都是可以的.模型的保存也可以叫做持久化,一个意思.接下来不啰嗦了,用一个简单的例子来说...
2017-12-14 20:06:38
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原创 TensorFlow学习（十一）：保存TFRecord文件
更新: 2018.3.26 对于每个例子添加了详细的解释,方便理解.做过kaggle竞赛的应该很熟悉.csv文件了,.csv文件非常方便,但是通常读取的时候,是一次性读取到内存里面的.要是内存小的话,就要想其他的办法了,那就变得很麻烦了. 或者有时候,从硬盘上面直接读取图片啊什么的,因为图片的文件格式,存放位置各种各样等等一些因素,要是想在训练阶段直接这么使用的话,就更加麻烦了.所...
2017-06-01 16:11:39
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空空如也
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