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PyTorch/Tensorflow设置随机种子 ,保证结果复现

Pytorch随机种子设置 import numpy as np import random import os import torch def seed_torch(seed=1029): random.seed(seed) os.environ['PYTHONHASHSEED'] = str(seed) np.random.seed(seed) torch.manual_seed(seed) torch.cuda.manual_seed(seed) to

2021-12-24

1.2K0

Spektral：使用TF2实现经典GNN的开源库

数据结构深度学习 keras github tensorflow

Spektral工具还发表了论文：《Graph Neural Networks in TensorFlow and Keras with Spektral》 https://arxiv.org/abs/2006.12138

2021-07-21

8630

斯坦福tensorflow教程-实例代码简单代码关于占位符 placeholder与feed_dictvariable 变量

tensorflow numpy

简单代码 # -*- coding: utf-8 -*- # @Author: yanqiang # @Date: 2018-05-13 10:37:40 # @Last Modified by: yanqiang # @Last Modified time: 2018-05-13 11:41:55 import os # 在tensorflow的log日志等级如下： # - 0：显示所有日志（默认等级） # - 1：显示info、warning和error日志 # - 2：显示warning

2018-07-04

5090

斯坦福tensorflow教程(四) 贪婪执行Eager Execution

tensorflow pytorch

参考：【【原创】千呼万唤始出来——TensorFlow Eager Execution 开启动态图模型时代】 TensorFlow饱受诟病的痛点就是只支持静态图模型。也就是说，在处理数据前必须预先定

2018-06-20

3160

斯坦福tensorflow教程(三) 线性和逻辑回归1. 线性回归：根据出生率来预测平均寿命

tensorflow 线性回归神经网络

1. 线性回归：根据出生率来预测平均寿命相信大家对线性回归很熟悉了，在这里不介绍了。我们将简单地构建一个神经网络，只包含一层，用来预测自变量X与因变量Y之间的线性关系。问题描述下面图片是关于出

2018-06-14

5880

斯坦福tensorflow教程(一) tensorflow概述Tensorflow简介为什么选择tensorflow基于Tensorflow的框架资源Tensorflow基础数据流图 Data Flo

课程链接：https://web.stanford.edu/class/cs20si/syllabus.html Tensorflow简介 TensorFlow™ 是一个使用数据流图进行数值计算的开放源代码软件库。图中的节点代表数学运算，而图中的边则代表在这些节点之间传递的多维数组（张量）。借助这种灵活的架构，您可以通过一个 API 将计算工作部署到桌面设备、服务器或移动设备中的一个或多个 CPU 或 GPU。TensorFlow 最初是由 Google Brain 团队（隶属于 Google 机器智能研究

2018-06-14

9660

Contrastive Loss(对比损失)Contrastive Loss

神经网络 tensorflow

Contrastive Loss 在传统的siamese network中一般使用Contrastive Loss作为损失函数，这种损失函数可以有效的处理孪生神经网络中的paired data的关系。

2018-06-13

3.9K0

tensorflow教程-embedding_lookup用法embedding_lookup()的用法实例 1实例2

tensorflow numpy https

embedding_lookup()的用法这个函数真的很常用，尤其word2vec tf.nn.embedding_lookup()就是根据input_ids中的id，寻找embeddings中的第id行。比如input_ids=[1,3,5]，则找出embeddings中第1，3，5行，组成一个tensor返回。实例 1 import tensorflow as tf import numpy as np input_ids = tf.placeholder(tf.int32, shape=[Non

2018-06-12

1.4K0

斯坦福tensorflow教程-tensorflow 实现逻辑回归03_logreg_placeholder.py实验结果utils.py

tensorflow python

03_logreg_placeholder.py 代码有详细的注释： #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Date : 2018-06-05 17:00:43 # @Author : quincy # @Email ：yanqiang@cyou-inc.com import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' import numpy as np import tensorflo

2018-06-06

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