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TensorFlow 2系列教程
Pytorch实现ResNextNet
示例代码:#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2018/9/15 20:48 # @Author : Seven # @Site : # @File : ResnextNet.py # @Software: PyCharm import torch import torch.nn as nn impo
2018-09-15
Pytorch
深度学习
Pytorch
ResNextNet
Pytorch实现CIFAR-10之数据预处理
示例代码:#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2018/9/13 19:45 # @Author : Seven # @Site : # @File : train.py # @Software: PyCharm import torch import os import torchvision i
2018-09-15
Pytorch
深度学习
Pytorch
Pytorch实现VGGNet
示例代码:#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2018/9/14 13:33 # @Author : Seven # @Site : # @File : VGG.py # @Software: PyCharm import torch.nn as nn model = { 'VG
2018-09-15
Pytorch
深度学习
Pytorch
VGGNet
TensorFlow-cifar10-图像分类之网络结构
LeNet网络:def LeNet(inputs): mu = 0 sigma = 0.1 print(inputs.shape) # TODO: 第一层卷积:输入=32x32x3, 输出=28x28x6 conv1_w = tf.Variable(tf.truncated_normal(shape=[5, 5, 3, 6], mean=mu, stdde
2018-09-07
TensorFlow
深度学习
TensorFlow
TensorFlow-cifar10-图像分类之训练模型及可视化数据
训练文件:#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2018/9/7 14:07 # @Author : Seven # @Site : # @File : TrainModel.py # @Software: PyCharm # TODO: 模型训练 # TODO:导入环境 from keras.pre
2018-09-07
TensorFlow
深度学习
TensorFlow
TensorFlow-cifar10-图像分类之数据预处理及配置
预处理数据:#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2018/9/6 15:31 # @Author : Seven # @Site : # @File : Read_data.py # @Software: PyCharm # TODO: 加载数据 import pickle import nump
2018-09-07
TensorFlow
深度学习
TensorFlow
TensorFlow数据可视化
代码:#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2018/9/7 16:59 # @Author : Seven # @Site : # @File : demo.py # @Software: PyCharm import numpy as np import tensorflow as tf n_ob
2018-09-07
TensorFlow
深度学习
TensorFlow
Keras-cifar10-图像分类
预处理数据:#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2018/9/6 15:31 # @Author : Seven # @Site : # @File : Read_data.py # @Software: PyCharm # TODO: 加载数据 import pickle import nump
2018-09-07
Keras
深度学习
Keras
神经网络之深度卷积生成对抗网络
深度卷积生成对抗网络深度卷积生成对抗网络(Deep Convolutional Generative Adversarial Networks, DCGANs)由Alec Radford等于2015年提出。在了解GAN的架构后,我们可以较为容易地了解DCGAN的原理。 稳定的DCGAN架构指南 将pooling layer替换成convolutions layer 对于生成模型:允许网络学习自己的
2018-09-04
深度学习
深度学习
神经网络
深度卷积生成对抗网络
DCGAN
TensorFlow实现深度卷积生成对抗网络-DCGAN
代码:#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2018/9/4 16:29 # @Author : Seven # @Site : # @File : DCGAN.py # @Software: PyCharm # TODO: 导入环境 import numpy as np import tensorf
2018-09-04
TensorFlow
深度学习
神经网络
深度卷积生成对抗网络
DCGAN
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