Defined in tensorflow/python/framework/tensor_shape.py.
它允许您使用一组TensorFlow操作并注释构造，以便toco知道如何将其转换为tflite。这在张量流图中嵌入了一个伪函数。这允许在较低级别的TensorFlow实现中嵌入高级API使用信息，以便以后可以替换其他实现。本质上，这个伪op中的任何“输入”都被输入到一个标识中，并且属性被添加到该输入中，然后由构成伪op的组成ops使用。
该文摘要总结：利用卷积神经网络来对图像进行特征提取和分类，使用预训练的VGG16网络作为基础网络，通过修改网络结构以适应自己的数据集，并使用合成数据集进行训练。在训练过程中，使用了数据增强技术，包括旋转、翻转和水平翻转等，以提高模型的性能。最终，该模型在测试集上获得了85.43%的准确率，表现良好。
最近在工作中进行了NLP的内容，使用的还是Keras中embedding的词嵌入来做的。
my_data = genfromtxt(csvFile, delimiter=’,’, skip_header=1)
VGGNet是在ImageNet Challenge 2014在定位和分类过程中分别获得了第一名和第二名的神经网络架构。VGGNet是牛津大学计算机视觉组和DeepMind公司的研究员一起研发的深度卷积神经网络。VGG主要探究了卷积神经网络的深度和其性能之间的关系，通过反复堆叠3×3的小卷积核和2×2的最大池化层，VGGNet成功的搭建了16-19层的深度卷积神经网络。与之前的网络结构相比，错误率大幅度下降；同时，VGG的泛化能力非常好，在不同的图片数据集上都有良好的表现。到目前为止，VGG依然经常被用来提取特征图像。自从2012年AlexNet在ImageNet Challenge大获成功之后，深度学习在人工智能领域再次火热起来，很多模型在此基础上做了大量尝试和改进。主要有两个方向：
本文为详细解读Vision Transformer的第二篇，主要包括三个方向的分类：可变形的Transformer ，用于分类任务的Transformer ，用于底层视觉任务的Transformer，分别对应了三篇相关论文。附有超详细的代码解读。 >>加入极市CV技术交流群，走在计算机视觉的最前沿
返回此数据集元素的每个组件的类。(不推荐)期望值是tf.Tensor和tf.sparseTensor。
这是因为xgboost在设置特征名称时，要求特征名称不能包含方括号"[]"或小于号"<"这两个符号。这种限制是为了确保特征名称的一致性和正确性。 为了解决这个错误，我们可以采取以下步骤：
很常见的需求 import "strconv" //先导入strconv包 // string到int int, err := strconv.Atoi(string) // string到int64 int64, err := strconv.ParseInt(string, 10, 64) // int到string string := strconv.Itoa(int) // int64到string string := strconv.FormatInt(int64,10)
int→string string := strconv.Itoa(int) int→int64 int64_ := int64(int) int64→string string := strconv.FormatInt(int64,10) int→float float := float32(int) float := float64(int) int→uint64 uint64 := uint64(int) float→string string := strconv.FormatFloat(float64,'E',-1,64) string := strconv.FormatFloat(float32,'E',-1,32) 参数解释：表示格式：‘f’（ddd.dddd）、‘b’（-ddddp±ddd，指数是二进制）、’e’（-d.dddde±dd，指数是十进制）、’E’（-d.ddddE±dd，指数是十进制）、’g’（指数大时,用’e’格式,否则’f’格式）、’G’（指数大时,用’E’格式,否则’f’格式）
sting ，int ，int64 相互转化是比较高频的操作，备注一下 使用strconv包完成相关转化 string到int int,err:=strconv.Atoi(string) string到int64 int64, err := strconv.ParseInt(string, 10, 64) int到string string:=strconv.Itoa(int) int64到string string:=strconv.FormatInt(int64,10)
tensorflow在1.4版本引入了keras，封装成库。现想将keras版本的GRU代码移植到TensorFlow中，看到TensorFlow中有Keras库，大喜，故将神经网络定义部分使用Keras的Function API方式进行定义，训练部分则使用TensorFlow来进行编写。一顿操作之后，运行，没有报错，不由得一喜。但是输出结果，发现，和预期的不一样。难道是欠拟合？故采用正弦波预测余弦来验证算法模型。
在整个机器学习过程中，除了训练模型外，应该就属数据预处理过程消耗的精力最多，数据预处理过程需要完成的任务包括数据读取、过滤、转换等等。为了将用户从繁杂的预处理操作中解放处理，更多地将精力放在算法建模上，TensorFlow中提供了data模块，这一模块以多种方式提供了数据读取、数据处理、数据保存等功能。本文重点是data模块中的Dataset对象。
大数据文摘作品，转载要求见文末 编译团队|姚佳灵 吴怡雯 黄念 本文主要关注在Python中进行数据预处理的技术。学习算法的出众表现与特定的数据类型有密切关系。而对于没有经过缩放或非标准化的特征，学习算法则会给出鲁莽的预测。像XGBoost这样的算法明确要求虚拟编码数据，而决策树算法在有些情况下好像完全不关心这些！ 简而言之，预处理是指在你将数据“喂给”算法之前进行的一系列转换操作。在Python中，scikit-learn库在sklearn.preprocessing下有预装的功能。有更多的选择来进行预
在numpy中，针对两个不同形状的数组进行对应项的加，减，乘，除运算时，会首先尝试采用一种称之为广播的机制，将数组调整为统一的形状，然后再进行运算。先来看一个最基本的广播的例子
数据集大小仍然是247*900，不同的是数据集的第247位变成了湿度特征的真实湿度值。
本文接着介绍了Mask Rcnn目标分割算法如何训练自己数据集，对训练所需的文件以及训练代码进行详细的说明。
在张量中创建多个张量。参数张量可以是张量的列表或字典。函数返回的值与张量的类型相同。这个函数是使用队列实现的。队列的QueueRunner被添加到当前图的QUEUE_RUNNER集合中。 如果enqueue_many为False，则假定张量表示单个示例。一个形状为[x, y, z]的输入张量将作为一个形状为[batch_size, x, y, z]的张量输出。如果enqueue_many为真，则假定张量表示一批实例，其中第一个维度由实例索引，并且张量的所有成员在第一个维度中的大小应该相同。如果一个输入张量是shape [*， x, y, z]，那么输出就是shape [batch_size, x, y, z]。容量参数控制允许预取多长时间来增长队列。返回的操作是一个dequeue操作，将抛出tf.errors。如果输入队列已耗尽，则OutOfRangeError。如果该操作正在提供另一个输入队列，则其队列运行器将捕获此异常，但是，如果在主线程中使用该操作，则由您自己负责捕获此异常。
吐槽一下：矩阵本身不难，但是矩阵的写作太蛋疼了 (⊙﹏⊙)汗 还好有 Numpy，不然真的崩溃了...
5.dropout（0.5*0.5*0.5）+BN（without biases）：
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Tensorflow 现在将 Dataset 作为首选的数据读取手段，而 Iterator 是 Dataset 中最重要的概念。这篇文章的目的是，以官网文档为基础，较详细的介绍 Iterator 的用法。
从【DL笔记1】到【DL笔记N】，是我学习深度学习一路上的点点滴滴的记录，是从Coursera网课、各大博客、论文的学习以及自己的实践中总结而来。从基本的概念、原理、公式，到用生动形象的例子去理解，到动手做实验去感知，到著名案例的学习，到用所学来实现自己的小而有趣的想法......我相信，一路看下来，我们可以感受到深度学习的无穷的乐趣，并有兴趣和激情继续钻研学习。 正所谓 Learning by teaching，写下一篇篇笔记的同时，我也收获了更多深刻的体会，希望大家可以和我一同进步，共同享受AI无穷的乐趣。
#string到int int,err := strconv.Atoi(string) #string到int64 int64, err := strconv.ParseInt(string, 10, 64) //第二个参数为基数（2~36）， //第三个参数位大小表示期望转换的结果类型，其值可以为0, 8, 16, 32和64， //分别对应 int, int8, int16, int32和int64 #int到string string := strconv.Itoa(int)
相关博文： [Hands On ML] 3. 分类（MNIST手写数字预测） [Kaggle] Digit Recognizer 手写数字识别 [Kaggle] Digit Recognizer 手写数字识别（简单神经网络） 04.卷积神经网络 W1.卷积神经网络
Label smoothing其全称是 Label Smoothing Regularization(LSR)，即标签平滑正则化。
GANs是在训练阶段最需要计算的密集型模型之一，因为它相当于同时训练两个神经网络。对于我的普通电脑来说，把gan训练到收敛是非常困难的。
以前直接plot()无法显示图像 必须调用 plt.show()，因此需引入%matplotlib inline,使plt.plot(a)直接显示图像 现在不需要这么麻烦
我们在上一节中看到，NumPy 的通用函数如何用于向量化操作，从而消除缓慢的 Python 循环。向量化操作的另一种方法是使用 NumPy 的广播功能。广播只是一组规则，用于在不同大小的数组上应用二元ufunc（例如，加法，减法，乘法等）。
计算机一直很擅长数字处理，却苦于分析图像中的大量数据。直到最近，创建图形处理单元库已不仅仅用于游戏，现在我们可以利用数千个核心的原始力量来揭示图片背后的含义。
GPipe是一个基于 Lingvo （Lingvo 是 Google 基于 TensorFlow 二次开发的重点针对序列模型的框架）开发的，支持超大规模模型的神经网络训练并行库，本文介绍其基本功能和流水线机制。
“”“ watershed.py-分水岭算法 该模块实现了分水岭算法，可将像素分配到标记的盆地中。 该算法使用优先级队列来保存像素，优先级队列的度量标准是像素值，然后输入队列的时间-这将使关系更加紧密，有利于最接近的标记。 一些想法取自Soille，“使用数学形态从数字高程模型自动进行盆地划定”，信号处理20（1990）171-182。 该论文最重要的见解是，进入队列的时间解决了两个问题：应将像素分配给具有最大梯度的邻居，或者，如果没有梯度，则应将高原上的像素分配在相对侧的标记之间。 最初是CellProfiler的一部分，代码已获得GPL和BSD许可。 网址：http：//www.cellprofiler.org 版权所有（c）2003-2009麻省理工学院 版权所有（c）2009-2011 Broad Institute 版权所有。 原作者：Lee Kamentsky
今天继续啃Tensorflow实战Google深度学习框架这本书，在250P的Seq2Seq模型代码理解时候有点困难，其中padded_batch(batch_size,padded_shapes)这个函数为最，本次仅为记录刨根问底的过程，也是整理一下类似函数的理解过程。
讲多了算法，如何真正将算法应用到产品领域？本文将带你从0用深度学习打造一个视觉AI的微型处理器。文章含完整代码，知识点相对独立，欢迎点赞收藏，跟着本文做完，你也可以做一个自己的嵌入式AI小产品！
该函数返回一个张量，这个张量是将原始input中所有维度为1的那些维都删掉的结果。axis可以用来指定要删掉的为1的维度，此处要注意指定的维度必须确保其是1，否则会报错
在使用机器学习算法进行数据建模时，经常会遇到输入数据的维度问题。其中一个常见的错误是"ValueError: Expected 2D array, got 1D array instead"，意味着算法期望的是一个二维数组，但是实际传入的却是一个一维数组。 本文将介绍如何解决这个错误，并提供使用numpy库中的reshape()函数来转换数组维度的示例代码。
和这篇文章的作者一样，有时想到一个很棒的点子，辛苦写好代码，终于运行正常了，但是效果就是不咋地，不免懊恼地产生一种“难道我的点子不行？”的想法。真的是点子不行吗？未必，NN不work的原因有很多种，作者在这篇博客中根据自己的实践经验分享了很多宝贵的建议。
原文：Medium 作者：Shiyu Mou 来源：机器人圈 本文长度为4600字，建议阅读6分钟 本文为你介绍图像分类的5种技术，总结并归纳算法、实现方式，并进行实验验证。 图像分类问题就是从固定的一组分类中，给输入图像分配标签的任务。这是计算机视觉的核心问题之一，尽管它看似简单，却在实际生活中有着各种各样的应用。 传统方式：功能描述和检测。 也许这种方法对于一些样本任务来说是比较好用的，但实际情况却要复杂得多。 因此，我们将使用机器学习来为每个类别提供许多示例，然后开发学习算法来查看这些示例
能够以准确有效的方式构建神经网络是招聘人员在深度学习工程师中最受追捧的技能之一。PyTorch 是一个 主要用于深度学习的Python 库。PyTorch 最基本也是最重要的部分之一是创建张量，张量是数字、向量、矩阵或任何 n 维数组。在构建神经网络时为了降低计算速度必须避免使用显式循环，我们可以使用矢量化操作来避免这种循环。在构建神经网络时，足够快地计算矩阵运算的能力至关重要。
使用Python的地方，就能看到Numpy，尤其是需要数值计算的地方，Numpy的高性能更是体现的淋漓尽致。
一般来说，R2在0到1的闭区间上取值，但在实验中，有时会遇到R2为inf（无穷大）的情况，这时我们会用到R2的计算公式：
在Simple TPU的设计和性能评估中，一个神经网络加速器的硬件雏形已经搭建完成了；在https://github.com/cea-wind/SimpleTPU上给出了相应的代码，和RTL仿真结果。在TPU中的脉动阵列及其实现和神经网络中的归一化和池化的硬件实现中，针对硬件实现中的关键模块也进行了仿真分析。但是，最终并没有给出一个可以实际运行的例子。这意味着，即使将这一部分代码应用到FPGA上，或者是实现在ASIC上后，也只有纸面性能却并不可用。
风格转换训练包含了所有转换步骤,有图像风格特征提取,图像内容损失提取,图像风格损失提取,图像内容和风格损失融合等过程,下面针对训练解析各个过程.
有一个网络已经训练了12个小时。一切看起来都很好：梯度是逐渐变化的，损失在减少。但接下来的预测：都是零，所有的图像背景都没有被检测到。“我做错了什么？”——我问我的电脑，但它没有回答我。
它由节点层组成，其中每个节点连接到上一层的所有输出，每个节点的输出连接到下一层节点的所有输入。
广播(broadcasting)是通用函数另一个非常有用的功能，它能够操纵不同大小和形状的数组，这就是我们所说的广播。
np.newaxis 在使用和功能上等价于 None，查看源码发现：newaxis = None，其实就是 None 的一个别名。
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