TensorFlow提供两种类型的拼接: tf.concat(values, axis, name='concat'):按照指定的已经存在的轴进行拼接 tf.stack(values, axis=0, name='stack'):按照指定的新建的轴进行拼接 concat t1 = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]] t2 = [[7, 8, 9], [10, 11, 12]] tf.concat([t1, t2], 0) ==> [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8

1.tf.concat tf.concat的作用主要是将向量按指定维连起来,其余维度不变:而1.0版本以后,函数的用法变成: t1 = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]] t2 = [[7, 8, 9], [10, 11, 12]] #按照第0维连接 tf.concat( [t1, t2],0) ==> [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]] #按照第1维连接 tf.concat([t1, t2],1) ==> [[1, 2,

matrix/cblas-wrappers.h 该头文件对CBLAS与CLAPACK的接口进行了简单的封装(将不同数据类型的多个接口封装为一个). 比如 cblas_scopy和cblas_dcopy封装为cblas_Xcopy clapack_sgetri和clapack_dgetri封装为clapack_Xgetri     上述接口的声明位于matrix/kaldi-blas.h中         tools/ATLAS_headers/include/clapack.h matrix/k

目录 第5章 MNIST数字识别问题 第6章 图像识别与卷积神经网络 第7章 图像数据处理 第5章 MNIST数字识别问题 MNIST是一个非常有名的手写体数字识别数据集,在很多资料中,这个数据集都会被用作深度学习的入门样例.MNIST数据集是NIST数据集的一个子集,它包含了60000张图片作为训练数据,10000张图片作为测试数据.以下代码是使用TensorFlow读取MNIST数据集,如果本地不存在则自动下载到本地指定的目录,并打印数据集的训练集.验证集和测试集的维度大小. from te

一.卷积神经网络简介 卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是一种前馈神经网络,它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元,对于大型图像处理有出色表现. 它包括卷积层(convolutional layer)和池化层(pooling layer). 一般地,CNN的基本结构包括两层,其一为特征提取层,每个神经元的输入与前一层的局部接受域相连,并提取该局部的特征.一旦该局部特征被提取后,它与其它特征间的位置关系也随之确定下来;其二是特征映射层,网络的

1.TensorFlow中Tensor维度理解: (1)对于2维Tensor 0维对应列 1维对应行 (2)维度操作举例: 对于k维的,tf.reduce_sum(x, axis=k-1)的结果是对最里面一维所有元素进行求和. tf.reduce_sum(x, axis=k-2)是对倒数第二层里的向量对应的元素进行求和. tf.reduce_sum(x, axis=k-3)把倒数第三层的每个向量对应元素相加. 2.tensorflow中用来拼接张量的函数tf.concat(),用法: tf.co

无论是之前学习的MNIST数据集还是Cifar数据集,相比真实环境下的图像识别问题,有两个最大的问题,一是现实生活中的图片分辨率要远高于32*32,而且图像的分辨率也不会是固定的.二是现实生活中的物体类别很多,无论是10种还是100种都远远不够,而且一张图片中不会只出现一个种类的物体.为了更加贴近真实环境下的图像识别问题,由李飞飞教授带头整理的ImageNet很大程度上解决了这个问题. ImageNet是一个基于WordNet的大型图像数据库,在ImageNet中,将近1500万图片被关联到了W

1.如何在全连接层拼接特征? 有一种方法是有两个input,一个input通过网络最终达到全连接层,另一个input直接接一个全连接网络,神经元数是特征数,这两个可以进行一个concat.  当然了也可以直接输入特征concat到全连接层,但是据说前者效果要好一点. 2.word2vec词向量如何在网络中更新? 在我的一个模型中(网络层次较浅),我用word2vec词向量的效果比之用随机词向量然后更新的效果要远远远远远远的不如!!!很绝望,发现word2vec词向量生成tensor又不能更新,不

欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://panchuang.net/ ,学习更多的机器学习.深度学习的知识! 目录: 前言 RNN知识结构 简单循环神经网络 RNN的基本结构 RNN的运算过程和参数更新 一．前言 前馈神经网络不考虑数据之间的关联性,网络的输出只和当前时刻网络的输入相关.然而在解决很多实际问题的时候我们发现,现实问题中存在着很多序列型的数据,例如文本.语音以及视频等.这些序列型的数据往往都是具有时序上的关联性的,既某一时刻网络的输出除了与当前时刻的输入相关之外,还与之前某

目录: »   矩阵的生成与大小  >   简单矩阵的生成  >  随机矩阵的生成  >   矩阵的大小 »  矩阵的索引与访问 »  矩阵的拼接与裁剪 >  矩阵的拼接 >  矩阵的裁剪 »  矩阵的运算与操作 >  矩阵的算术运算 >  矩阵的翻转 矩阵的生成与大小 简单矩阵的生成 A = [1 2; 3 5; 8 5; 4 6] 空格/逗号表示一列一列,分号/换行表示一行一行 B = 1:2:9 从1到9,每隔2个取一个整数,即1,3,5,7,9  (2可以

目录 im2col实现 优缺点分析 参考 博客:blog.shinelee.me | 博客园 | CSDN im2col实现 如何将卷积运算转为矩阵相乘?直接看下面这张图,以下图片来自论文High Performance Convolutional Neural Networks for Document Processing: 上图为3D卷积的传统计算方式与矩阵乘法计算方式的对比,传统卷积运算是将卷积核以滑动窗口的方式在输入图上滑动,当前窗口内对应元素相乘然后求和得到结果,一个窗口一个结果.相

TensorFlow:官方文档 TensorFlow:项目地址 本篇列出文章对于全零新手不太合适,可以尝试TensorFlow入门系列博客,搭配其他资料进行学习. Keras使用tf.Session训练方法教程 一.API介绍 基础操作列表 『TensorFlow』0.x_&_1.x版本框架改动汇总 『TensorFlow』函数查询列表_数值计算 『TensorFlow』函数查询列表_张量属性调整 『TensorFlow』简单的数学计算 『TensorFlow』变量初始化 常用基础操作 『Ten

TensorFlow 算术运算符 TensorFlow 提供了几种操作,您可以使用它们将基本算术运算符添加到图形中. tf.add tf.subtract tf.multiply tf.scalar_mul tf.div tf.divide tf.truediv tf.floordiv tf.realdiv tf.truncatediv tf.floor_div tf.truncatemod tf.floormod tf.mod tf.cross TensorFlow 基本数学函数 Tensor

矩阵的表示 矩阵之间用空格或者是逗号间隔 矩阵可以拼接(可以用矩阵拼接) 实部矩阵和虚部矩阵构成复数矩阵,一一对应. 冒号表达式: 格式: e1:e2:e3 e1表示初始值    e2表示步长   e3表示终止值    e2省略则e2为1 linspace函数:linspace(a,b,n)   a表示第一个元素   b表示最后一个元素   n表示元素个数   当n省略时,自动产生100个元素 结构矩阵: 结构矩阵元素.成员名=表达式 单元矩阵:用大括号括起来{ } 矩阵元素的引用 (1)下标

访问矩阵元素 >> A=[1,2,3;4,5,6;7,8,9]; >> x=A(2,3)% 双下标访问 x = 6 >> x=A(2)% 单下标访问 x = 4 单下标访问时相当于访问A所转成的向量的元素. >> A(3:6) ans = 7 2 5 8 >>y4=A(:,1:2)%提取A的前两列元素 y4 = 1 2 4 5 7 8 >>y5 = A(1,:)%提取A的第一行元素 >> y5 = A(1,:) y5 =

ADAS摄像头图像环视拼接算法 输入输出接口 Input: (1)4个摄像头采集的图像视频分辨率 (整型int) (2)4个摄像头采集的图像视频格式 (RGB,YUV,MP4等) (3)摄像头标定参数(中心位置(x,y)和5个畸变 系数(2径向,2切向,1棱向),浮点型float) (4)摄像头初始化参数(摄像头初始位置和三个坐标方向 的旋转角度,车辆宽度高度车速等等,浮点型float) Output: (1)图像融合和拼接的image/video的坐标位置(浮点型float) (2)图像融合和

摘要 随着信息技术的不断发展,人类可以很容易地收集和储存大量的数据,然而,如何在海量的数据中提取对用户有用的信息逐渐地成为巨大挑战.为了应对这种挑战,数据挖掘技术应运而生,成为了最近一段时期数据科学的和人工智能领域内的研究热点.数据集中的频繁模式作为一种有价值的信息,受到了人们的广泛关注,成为了数据挖掘技术研究领域内的热门话题和研究重点. 传统的频繁模式挖掘技术被用来在事务数据集中发现频繁项集,然而随着数据挖掘技术应用到非传统领域,单纯的事务数据结构很难对新的领域的数据进行有效的建模.因此,频繁

原文:https://www.cnblogs.com/zyly/p/9534063.html yolo源码来源于网址:https://github.com/hizhangp/yolo_tensorflow 在讲解源码之前,我们需要做一些准备工作: 下载源码,本文所使用的yolo源码来源于网址:https://github.com/hizhangp/yolo_tensorflow 下载训练所使用的数据集,我们仍然使用以VOC 2012数据集为例,下载地址为:http://host.robots.o

tf.unstack 原型: unstack( value, num=None, axis=0, name='unstack' ) 官方解释:https://tensorflow.google.cn/api_docs/python/tf/unstack 解释:这是一个对矩阵进行分解的函数,以下为关键参数解释: value:代表需要分解的矩阵变量(其实就是一个多维数组,一般为二维): axis:指明对矩阵的哪个维度进行分解. 要理解tf.unstack函数,我们不妨先来看看tf.stack函数.T

tf.unstack 原型: unstack( value, num=None, axis=0, name='unstack' ) 官方解释:https://tensorflow.google.cn/api_docs/python/tf/unstack 解释:这是一个对矩阵进行分解的函数,以下为关键参数解释: value:代表需要分解的矩阵变量(其实就是一个多维数组,一般为二维): axis:指明对矩阵的哪个维度进行分解. 要理解tf.unstack函数,我们不妨先来看看tf.stack函数.T