姥爷tensorflow深度

微信小程序获取深度合成类目资质

各大应用商店和微信小程序平台对于应用了「应用含深度合成或生成式人工智能服务」的应用都有这比较严格的资 ......
合成类 资质 深度 程序

Docker 深度清除镜像缓存 (overlay2)

Docker 深度清除镜像缓存 (overlay2) 一般情况下,运维清理镜像是通过命令 docker rm i 删除镜像的。但是这条命令不会删除docker build命令产生的缓存文件。 这个时候需要使用 docker system 的系列命令来做相关处理。 docker system --he ......
缓存 深度 overlay2 镜像 overlay

《动手学深度学习 Pytorch版》 5.5 读写文件

5.5.1 加载和保存 import torch from torch import nn from torch.nn import functional as F x = torch.arange(4) torch.save(x, 'x-file') # 使用 save 保存 x2 = torch ......
深度 Pytorch 文件 5.5

《动手学深度学习 Pytorch版》 5.6 GPU

5.6.1 计算设备 import torch from torch import nn torch.device('cpu'), torch.device('cuda:0') # cuda等价于cuda:0(只有一块显卡没法试别的块号) (device(type='cpu'), device(ty ......
深度 Pytorch 5.6 GPU

leetcode 二叉树的最大深度

给定一个二叉树 root ,返回其最大深度。 二叉树的 最大深度 是指从根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点数。 示例 1: 输入:root = [3,9,20,null,null,15,7] 输出:3 示例 2: 输入:root = [1,null,2] 输出:2 解题思路 这里可以转化思路为 ......
深度 leetcode

m基于深度学习网络的动物识别系统matlab仿真,带GUI界面

1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下: 2.算法涉及理论知识概要 基于深度学习网络的动物识别系统是一种利用深度学习技术来进行动物识别和定位的系统。这种系统的工作原理是,通过使用深度神经网络对图像或视频进行分析,以识别出其中的动物并确定其位置。 深度学习网络,特别是卷积神经网络(CNN ......
学习网络 深度 界面 动物 matlab

《动手学深度学习 Pytorch版》 5.4 自定义层

5.4.1 不带参数的层 import torch import torch.nn.functional as F from torch import nn class CenteredLayer(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() ......
深度 Pytorch 5.4

【专题】进一步促进数字经济和实体经济深度融合:加速工业互联网建设报告PDF合集分享(附原数据表)

原文链接:https://tecdat.cn/?p=33647 这份报告合集是基于中国工业产业升级和智能制造的大背景而展开的。报告合集分析了工业互联网平台市场的发展阶段、平台玩家的产品和服务的底层逻辑以及变化趋势,并探讨了补贴减少、数据归属权之争、标准化与盈利模式、ChatGPT等因素对工业互联网平 ......
经济 数据表 实体 深度 互联网

深度融入垂直行业是物联网未来发展必由之路

未来十年,物联网企业必须躬身入局、融入垂直行业,和客户一道、深入一线、优势互补、强强联合才是未来发展的必由之路。 ......
必由之路 深度 行业

TensorFlow PyTorch Transformer --GPT

你是机器学习专家,请为我解答如下疑问: tensorflow,pytorch分别是什么?他们跟numpy的区别是什么?什么是深度学习,深度学习框架中的框架指的是什么?什么是机器学习,什么是transformer?transformer和tensorflow,pytorch的关系是什么? ChatGP ......
Transformer TensorFlow PyTorch GPT

【深度学习】修改jupyter记事本的内核

问题描述 在使用 juypter 记事本执行 ipynb 文件时,默认使用的内核是 Python3 如果这个环境不包含我们所使用的库,比如 pytorch 的库,当我们的代码中调用 pytorch 的一些库方法时,如下面的代码: import torch 此时执行就会报错,会提示找不到对应的模块: ......
内核 深度 记事本 jupyter

《动手学深度学习 Pytorch版》 5.3 延后初始化

import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l 下面实例化的多层感知机的输入维度是未知的,因此框架尚未初始化任何参数,显示为“UninitializedParameter”。 net = nn.Sequential(nn. ......
深度 Pytorch 5.3

基于深度学习的图像识别技术研究

基于深度学习的图像识别技术是计算机视觉领域的一个重要研究方向,它已经在多个领域取得了巨大的成功。下面是关于这一技术研究的一些重要方面: 1. 卷积神经网络 (CNNs): CNNs 是深度学习中用于图像识别的基本工具。它们模拟了人类视觉系统的工作原理,通过一系列卷积和池化层来提取图像中的特征。 2. ......
深度 图像 技术

Go语句与表达式深度解析:全案例手册

关注公众号【TechLeadCloud】,分享互联网架构、云服务技术的全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验,同济本复旦硕,复旦机器人智能实验室成员,阿里云认证的资深架构师,项目管理专业人士,上亿营收AI产品研发负责人。 语句 语句是Go编程语言中完成特定操作的单 ......
表达式 语句 深度 案例 手册

Swift 值类型和引用类型深度对比

值类型和引用类型的概念 他们在内存中时如何存储的? 值类型和引用类型分别有哪些表现? 如果将两者混合使用会怎样? 什么时候使用值类型,什么时候使用引用类型? 定义值类型和引用类型 Swift有三种声明类型的方式:class,struct和enum。 它们可以分为值类型(struct和enum)和引用 ......
类型 深度 Swift

图片分辨率/尺寸/位深度/内存大小的关系

首先说尺寸,就是指宽高,例如图片尺寸为1080*720,就表示宽1080,高720,即有1080*720个像素点 分辨率指的是一英寸内有多少个像素点,常见的分辨率有72,我们常说的6寸照片,就有6*72个像素,所以说一个图片的尺寸是固定的,如果分辨率越小,那么打印的图片就越大,同理,分辨率越大,打印 ......
深度 分辨率 尺寸 大小 内存

Pytorch深度学习零基础入门知识

DL 跑代码必须知道的事情 损失值 损失值的大小用于判断是否收敛,比较重要的是有收敛的趋势,即验证集损失不断下降,如果验证集损失基本上不改变的话,模型基本上就收敛了。 损失值的具体大小并没有什么意义,大和小只在于损失的计算方式,并不是接近于0才好。如果想要让损失好看点,可以直接到对应的损失函数里面除 ......
入门知识 深度 Pytorch 基础 知识

java使用stream流创建低深度树形结构

public static List<Node> buildSourceData() { // 124 35 return new ArrayList<>(){{ add(new Node(1, 0, "一")); add(new Node(2, 1, "二")); add(new Node(3, ......
树形 深度 结构 stream java

【舞台灯方案】LED驱动恒流芯片pwm深度调光APS54085降压IC

APS54085 是一款 PWM 工作模式,高效率、外围简单、内置功率 MOS 管,适用于 5-100V输入的高精度降压 LED 恒流驱动芯片。最大电流2.0A。 APS54085 可实现线性调光和 PWM 调光,线性调光有效电压范围 0.52-2.55V. PWM 调光频率范围 100HZ-30K... ......
舞台灯 深度 芯片 舞台 方案

《动手学深度学习 Pytorch版》 5.2 参数管理

import torch from torch import nn net = nn.Sequential(nn.Linear(4, 8), nn.ReLU(), nn.Linear(8, 1)) X = torch.rand(size=(2, 4)) net(X) tensor([[-0.3771 ......
深度 参数 Pytorch 5.2

基于Mask-RCNN深度学习网络的人员检测算法matlab仿真

1.算法理论概述 基于Mask-RCNN深度学习网络的人员检测算法是一种用于检测图像中人员目标的方法。该算法结合了目标检测和实例分割的能力,能够准确地定位人员目标并生成像素级的掩膜。Mask-RCNN是一种基于深度学习的目标检测算法,它是在Faster-RCNN的基础上进行扩展的。Mask-RCNN ......
学习网络 算法 Mask-RCNN 深度 人员

基于RCNN深度学习网络的交通标志检测算法matlab仿真

1.算法理论概述 基于RCNN(Region-based Convolutional Neural Network)深度学习网络的交通标志检测算法的MATLAB仿真。该算法通过使用深度学习网络进行目标检测,针对交通标志的特点和挑战,设计了相应的实现步骤,并分析了实现中的难点。通过本文的研究,可以进一 ......

深度学习(ResNet)

ResNet也是相当经典的卷积神经网络,这里实现了18,34,50,101和152。 网络结构如下: 这里18和34用到的block是一样的,两层卷积。50,101和152用到的block是一样的,三层卷积,不过用到了1*1卷积来调整数据通道数。 猫狗大战的训练代码如下: import torch ......
深度 ResNet

《动手学深度学习 Pytorch版》 5.1 层和块

层: 接收一组输入 生成相应输出 由一组可调整参数描述 块: 可以描述单个层、由多个层组成的组件或整个模型本身 讨论“比单个层大”但是“比整个模型小”的组件“块”更有价值 从编程的角度看,块由类表示 块必须具有反向传播函数 # 以前章多层感知机的代码为例 import torch from torc ......
深度 Pytorch 5.1

TensorFlow中的int32_ref、float32_ref类型

在用TensorFlow_1.14.0中发现数据类型的显示带有 _ref : x1=tf.Variable([1, 2, 3])x2=tf.Variable([1.0, 2.0, 3.0]) 也就是说 int32_ref 其实就是 tf.int32,float32_ref 其实就是 tf.float ......
TensorFlow ref 类型 float 32

Tensorflow

​ TensorFlow 是由 Google 开发的一个开源深度学习框架,用于构建和训练机器学习模型。它提供了丰富的工具和库,可以支持各种不同类型的机器学习和深度学习任务,如图像识别、语音识别、自然语言处理等。 TensorFlow 的基本概念包括以下几个部分: 1. 张量 (Tensor): 是 ......
Tensorflow

剑指 Offer 55 - I. 二叉树的深度

题目链接: 剑指 Offer 55 - I. 二叉树的深度 题目描述: 输入一棵二叉树的根节点,求该树的深度。从根节点到叶节点依次经过的节点(含根、叶节点)形成树的一条路径,最长路径的长度为树的深度。 解法思路: 代码: 层序遍历的方式求树的深度 /** * Definition for a bin ......
深度 Offer 55

tensorflow选择cpu/gpu训练

http://www.taodudu.cc/news/show-3980798.html?action=onClick 通过环境变量控制 屏蔽GPU export CUDA_VISIBLE_DEVICES="" 通过训练代码控制 https://blog.csdn.net/dream_to_drea ......
tensorflow cpu gpu

深度学习模型训练中,输入数据维度和标签数据维度调整方法

for inputs, labels in train_loader: # 使用numpy的transpose函数调整维度顺序 inputs = np.transpose(inputs, (0, 3, 1, 2)) #将原输入数据最后一个维度换到第二个维度 inputs = inputs.to(de ......
维度 数据 深度 模型 标签

深度学习模型训练时报错“nll_loss_forward_reduce_cuda_kernel_2d_index“ not implemented for ‘Float‘问题解决

报错如下: RuntimeError: "nll_loss_forward_reduce_cuda_kernel_2d_index" not implemented for 'Float' 一般来说这个问题是计算Loss时的报错。 解决方法: 将如下代码 loss_func(torch.squeez ......