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tf.train 提供了一组帮助训练模型的类和函数. 优化器 优化器基类提供了计算渐变的方法,并将渐变应用于变量.子类的集合实现了经典的优化算法,如 GradientDescent和Adagrad. 您永远不会实例化优化器类本身,而是实例化其中一个子类. tf.train.Optimizer tf.train.GradientDescentOptimizer tf.train.AdadeltaOptimizer tf.train.AdagradOptimizer tf.train.Adagrad…

欢迎大家前往腾讯云技术社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 作者:付越 导语 Tensorflow在更新1.0版本之后多了很多新功能,其中放出了很多用tf框架写的深度网络结构(https://github.com/tensorflow/models ),大大降低了开发难度,利用现成的网络结构,无论fine-tuning还是重新训练方便了不少.最近笔者终于跑通TensorFlow Object Detection API的ssd_mobilenet_v1模型,这里记录下如何完整跑通数据准备到模型…

Convolutions in TensorFlow Convolutions without training You might already be familiar with the term "convolution" from a mathematical or physical context. In the mathematical context, "convolution" is defined, by Oxford dictionary, as…

TensorFlow 便捷的实现机器学习 三 MNIST 卷积神经网络 Fly Overview Enabling Logging with TensorFlow Configuring a ValidationMonitor for Streaming Evaluation Evaluating Every N Steps Customizing the Evaluation Metrics Early Stopping with ValidationMonitor Visualizing L…

People commonly tend to put much effort on hyperparameter tuning and training while using Tensoflow&Deep Learning. A realistic problem for TF is how to integrate models into industry: saving pre-trained models, restoring them when necessary, and doin…

推送原文链接:传送门 关注SomedayWill,了解为微软项目贡献代码的始终. 还记得微软神器samples-for-ai吗?它可不仅仅可以用来安装框架,它其实是个开源的AI样例库,以Visual Stdio工程形式包装,会为微软用户学习开发AI应用带来不小的帮助.现在,Someday及其小伙伴们的代码已经被sameples-for-ai采用!我们是github上首个用Keras框架实现Progressive Growing of GANs模型的项目.该模型出自NVIDIA的研究,原论文将在I…

在过去的几个月中,我一直在收集自然语言处理(NLP)以及如何将NLP和深度学习(Deep Learning)应用到聊天机器人(Chatbots)方面的最好的资料. 时不时地我会发现一个出色的资源,因此我很快就开始把这些资源编制成列表. 不久,我就发现自己开始与bot开发人员和bot社区的其他人共享这份清单以及一些非常有用的文章了. 在这个过程中,我的名单变成了一个指南,经过一些好友的敦促和鼓励,我决定和大家分享这个指南,或许是一个精简的版本 - 由于长度的原因. 这个指南主要基于Denny Br…

We have a new #1 on our leaderboard – a competitor who surprisingly joined the platform just two years ago. Shubin Dai, better known as Bestfitting on Kaggle or Bingo by his friends, is a data scientist and engineering manager living in Changsha, Chi…

本文对前面的几篇文章进行个总结,实现一个小型的图像检索应用. 一个小型的图像检索应用可以分为两部分: train,构建图像集的特征数据库. retrieval,检索,给定图像,从图像库中返回最类似的图像 构建图像数据库的过程如下: 生成图像集的视觉词汇表(Vocabulary) 提取图像集所有图像的sift特征 对得到的sifte特征集合进行聚类,聚类中心就是Vocabulary 对图像集中的图像重新编码表示,可使用BoW或者VLAD,这里选择VLAD. 将图像集中所有图像的VLAD表示组合到一…