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在实验 vue3.2中 的时，关于...toRefs的应用尝试

setup中的...toRefs 大家都知道在setup的这种写法中，我们可以将定义的响应式对象通过...toRefs的方式将这个响应式对象中的每个属性变为一个响应式数据 import...那要是在script setup中想使用...toRefs去将我们的响应式对象变为一个个响应式数据呢？...我们来试一试 尝试一 首先想到的是在写script setup时我们还可以写普通的script标签 那我们在这个普通的script标签里写setup并定义响应式对象，然后在通过return暴露给组件模板...script setup>和 setup{} 两种模式共存时,在 setup{} 中的setup中定义的任何变量和方法模板都访问不到...在实际的业务中，第三种方式应该也足够我们使用。

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【Python进阶】Python中的异常处理

今天是《Python进阶》专栏的第四期，在本期中，我们将主要介绍Python中的异常与错误处理。...作者&编辑 | 汤兴旺 相信大家平时写程序时经常会碰到各种各样的异常和错误，而且一碰到程序报错时，心情就不好了。今天带大家学习下Python中的异常与错误处理。...1 异常与错误处理基本概念 在Python中，异常处理实际上就是当Python解释器检测到错误，触发异常时，程序员事先编写特定的代码会起作用，这时它会来捕捉这个异常（这段代码与程序逻辑无关，与异常处理有关...下面我们就来创建一个自定义异常类Error类，基类为Exception，用于在异常触发时输出更多的信息。...【TensorFlow2.0】以后我们再也离不开Keras了？ 【TensorFlow2.0】数据读取与使用方式 【TensorFlow2.0】如何搭建网络模型

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一文上手最新TensorFlow2.0系列（二）

这里需要注意，当我们要使用“pip”命令为我们创建的python虚拟环境安装包时，需要使用这里我们配置的“apip”命令，直接使用pip或pip3命令，会把包安装到系统自带的python环境中。...在本章中为了方便大家学习，我们会使用Jupyter NoteBook作为我们的编程环境（读者也可以使用Google的Colab：https://colab.research.google.com ）...图13 在notebook文件中编写代码 3 TensorFlow2.0使用 3.1 “tf.data”API 除了GPU和TPU等硬件加速设备以外，一个高效的数据输入管道也可以很大程度的提升模型性能...在TensorFlow中我们可以使用“tf.data”API来构建这样的数据输入管道。...为了适应我们的分类任务，我们需要在“MobileNetV2”返回数据的基础上再增加两层网络层。

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Github项目推荐 | cnn-exposed - （卷积）神经网络黑盒探秘

在 idealo 的一个图像分类项目中，我们希望能够识别图像中所描述的酒店区域属性。在一些案例中，描述游泳池区域的图片被错误地归类为浴室区域。这些图像的例子如下： ?...使用称为梯度类激活图（Grad-CAM）的归因技术，我们能够绘制热图，表示不同图像区域在进行分类决策时的相对重要性。 以上图片的热图如下： ?...这帮助我们发现了一种偏见，即使用金属栏杆作为一种手段，将图像错误地分类为浴室区域。 另一方面，可视化技术可以帮助我们理解CNN中不同层的神经元可能正在学习的模式。...入门指南 在此存储库中，已经在Google Colab笔记本中演示了几种解释技术。...因此无需克隆此存储库，只需单击下面相应部分中的“在Colab中打开”图标，即可在浏览器中启动用于归因和可视化方法的Google Colab笔记本。

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卷积神经网络学习路线（二十三）| 经典网络回顾之XceptionNet

同时Figure4则为我们展示了将这一想法应用到极致，即每个通道接一个卷积的结构。 ? 极致的Inception 3. Xception原理 Xception中主要采用了深度可分离卷积。...这个卷积我们之前已经介绍的很清楚了，请看这篇推文：【综述】神经网络中不同种类的卷积层 。那么深度可分离卷积和上面Figure4中的极致Inception结构有什么区别呢？ 极致的Inception。...同时作者还有一个有趣的发现，在Figure4展示的「极致的 Inception”模块」中，用于学习空间相关性的卷积和用于学习通道相关性的卷积「之间」如果不使用激活函数，收敛过程会更快，并且结果更好，如下图所示...实验结果 Table1表示几种网络结构在ImageNet上的对比结果。 ? 几种网络结构在ImageNet上的对比结果 Table2表示几种网络结构在「JFT数据集」上的对比。...总结 Xception主要是在Inception V3的基础上引入了深度可分离卷积，在基本不增加网络复杂度的前提下提高了模型的效果。 7.

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用fastai和Render进行皮肤癌图像分类

在部署了模型后，将返回并尝试提高模型性能。...使用Kaggle API从Kaggle获取数据集并进入Colab。然后合并了图像文件并将其保存在Google云端硬盘文件夹中。现在数据在Drive文件夹中。这里是Colab笔记本。...organization=discdiver&organization=discdiver 应用应该在推送时自动部署。可以在“渲染”仪表板中查看应用的事件和日志。 ? 部署应用程序需要几分钟的时间。...以下是在笔记本中查看应用程序的三个步骤： 启动Jupyter Lab服务器 从终端，在本地渲染应用程序文件夹中，启动服务器 python app/server.py serve 在笔记本单元格中输入以下代码并运行它以创建...改进模型 现在更长时间地训练模型，并尝试通过超参数调整来提高精度。将使用混合精确训练来加速训练。 使用半精度训练和64个批量大小，总共8个时期导致错误率为14％。这听起来不太糟糕。

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【完结】TensorFlow2.0 快速上手手册

1 默认动态图机制 在tensorflow2.0中，动态图是默认的不需要自己主动启用它。...由于collection控制变量很不友好，在TensorFlow2.0中，弃用了collections，这样代码会更加清晰。...我们知道TensorFlow2.0非常依赖Keras API，因此如果你使用tf.keras，每个层都会处理自己的变量，当你需要获取可训练变量的列表，可直接查询每个层。...当你学习TensorFlow2.0时，有如下建议供你参考： 首先不要上来就是import tensorflow as tf。其实没有必要，我建议大家先把数据预处理先学会了。...当你学会了读取数据和数据增强后，你就需要学会如何使用TensorFlow2.0构建网络模型，在TensorFlow2.0中搭建网络模型主要使用的就是Keras高级API。

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Github1.3万星，迅猛发展的JAX对比TensorFlow、PyTorch

首先你需要在 Python 环境或 Google colab 中安装 JAX，使用 pip 进行安装： $ pip install --upgrade jax jaxlib 注意，上述安装方式只是支持在...这意味着如果库中存在错误，使用者可以在 GitHub 中发布问题（并修复），此外你也可以在库中添加自己的功能； 由于全局解释器锁，Python 在内部运行缓慢。...因此在 TensorFlow2.0 版本，谷歌将 Keras 纳入进来，成为 tf.keras。...目前 TensorFlow 主要特点包括以下： 这是一个非常友好的框架，高级 API-Keras 的可用性使得模型层定义、损失函数和模型创建变得非常容易； TensorFlow2.0 带有 Eager...在 Torch 中，图是在前向传递期间创建的，梯度在后向传递期间计算， 另一方面，在 JAX 中，计算表示为函数。

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【TensorFlow2.0】数据读取与使用方式

作者&编辑 | 汤兴旺 在TensorFlow2.0中，对数据处理的方法有很多种，下面我主要介绍两种我自认为最好用的数据预处理的方法。...大家可以多尝试下每个增强后的效果，增加些感性认识，数据增强和图片显示代码如下，只需要更改ImageDataGenerator中的参数，就能看到结果。...这些参数中的directory一定要弄清楚，它是指类别文件夹的上一层文件夹，在该数据集中，类别文件夹为smile和neutral，它的上一级文件夹是train。...在该分类任务中标签就是smile和neutral。 以上就是在TensorFlow2.0中利用Keras这个高级API来对分类任务中的数据进行预处理。...主要更改在contrib部分，在tensorFlow2.0中已经删除contrib了，其中有维护价值的模块会被移动到别的地方，剩余的都将被删除，这点大家务必注意。

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使用Tensorflow 2.0 Reimagine Plutarch

执行此代码时，将看到Colab上传文件，然后可以单击左侧的Colab Files选项卡以确保该文件与Google的默认Sample Data目录一起存在。...此外在使用文本标记器时，注意到“\ r”（表示回车）会创建错误的唯一单词，例如“us”和“us\ r” - 再次，在案例中并不重要。因此，“\ n”和“\ r”都需要去。...for i in text]) 仔细检查单词索引和转换是有意义的 - 一个错误可能会抛弃整个数据集，使其难以理解。交叉检查的例子 - 转换之前和之后 - 在Github存储库中可用。...这是模型摘要（具有额外密集层的模型位于github存储库中）： ? 在模型摘要中，将看到嵌入层的参数数量是2,024,200，这是嵌入维度100的20,242个字。...结论 在本文中，简要介绍了嵌入层一词在深度学习模型中的作用。在这种模型的上下文中，该层支持解决特定的NLP任务 - 例如文本分类 - 并且通过迭代训练单词向量以最有利于最小化模型损失。

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TensorFlow2.0（8）：误差计算——损失函数总结

TensorFlow2.0（1）：基本数据结构——张量 TensorFlow2.0（2）：数学运算 TensorFlow2.0（3）：张量排序、最大最小值 TensorFlow2.0（4）：填充与复制...TensorFlow2.0（5）：张量限幅 TensorFlow2.0（6）：利用data模块进行数据预处理 TensorFlow2.0（7）：4种常用的激活函数 1 均方差损失函数：MSE...2 交叉熵损失函数 交叉熵（Cross Entropy）是信息论中一个重要概念，主要用于度量两个概率分布间的差异性信息，交叉熵越小，两者之间差异越小,当交叉熵等于0时达到最佳状态，也即是预测值与真实值完全吻合...在TensorFlow中，计算交叉熵通过tf.losses模块中的categorical_crossentropy()方法。...0,1,0,0,0],[0, 0.6, 0.2, 0.1, 0.1]) 模型在最后一层隐含层的输出可能并不是概率的形式

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如何在深度学习竞赛中获得前五名

应用调整大小和中心裁切以达到此标准尺寸。 下面是完整的转换代码。请注意不会增加（对验证数据集应用随机亮度转换）。这是为了确保在验证模型时使用完全相同的图像的公平性。...这些权重仅是负责在每个层中执行的计算的数字。每当一批图像通过模型时，模型的预测与图像的实际类别之间的误差就由损失函数计算出来。...经过一番尝试后，毫无疑问'resnext101_32x8d'表现最佳，并且在ImageNet上的错误率最低（在其他问题上应用深度学习时，并非总是如此，因此需要反复试验）。...在试错过程中，一次运行多个Google Colab会话。 但是，仍然可以通过同时在多个Google Colab Notebooks上运行我的代码来加快该过程。...这不足为奇，因为在现实世界中解决此类问题时，始终会建立在自己的训练数据集上以使其更加丰富。 只需Google提供更多图片即可补充训练数据！

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谷歌重磅发布TensorFlow 2.0正式版，高度集成Keras，大量性能改进

视频：TensorFlow2.0正式版发布。 使用 TensorFlow 2.0 进行模型构建 TensorFlow 2.0 使得 ML 应用的开发更加方便。...指南地址：https://www.tensorflow.org/guide/migrate 谷歌表示，在 TensorFlow2.0 的开发中，开发团队和其他合作伙伴进行广泛的沟通。...同时，对于非 Python 语言的开发者而言，TensorFlow2.0 也提供了 TensorFlow.js (https://www.tensorflow.org/js)，官方表示 Swift 语言的版本也在开发中....train.Optimizers； Estimator.export_savedmodel 已更名为 export_saved_model； 当保存模型时，Estimators 会自动去除默认的算子属性...要解决这个问题，可使用 tf.keras.backend.set_floatx('float64') 进行设置，或在每一层被构建的时候声明 dtype='float64'。

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如何免费云端运行Python深度学习框架？

有的读者尝试之后，很开心。 ? 有的读者却遇到了问题： ? 我在《如何用Python和深度神经网络寻找近似图片？》...但是安装TuriCreate时，你的Windows操作系统不支持，对不对？ 下面我为你展示如何用Colab运行TuriCreate，进行深度学习。...image目录内容，就是你之前在《如何用Python和深度神经网络寻找近似图片？》一文中已经见过的哆啦a梦和瓦力的图片。 ? 这是蓝胖子的图片： ? 这是瓦力的图片： ?...； 如何将数据和代码通过Google Drive迁移到Colab中； 如何在Colab中安装缺失的软件包； 如何让Colab找到数据文件路径。...你尝试过在云端运行Python代码吗？有没有比Colab更好的云端代码运行环境？欢迎留言，把你的经验和思考分享给大家，我们一起交流讨论。 ----

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Python人工智能 | 三.TensorFlow基础及一元直线预测案例

基础性文章，希望对您有所帮助，如果文章中存在错误或不足之处，还请海涵~同时自己也是人工智能的菜鸟，希望大家能与我在这一笔一划的博客中成长起来。...tensorflow.js支持在web端使用webGL运行GPU训练深度学习模型，支持在IOS、Android系统中加载运行机器学习模型。...举个例子，在预测加利福尼亚的房价案例中，tf.train.Gradient Descent Optimizer这个类已经不能使用，是train这个模块被2.0整体移除，对比如下。...TensorFlow2.0的代码，还请原谅。...它通过不断地训练和学习，将预测结果与实际曲线y=0.1*x+0.3向匹配，这是非常基础的一篇深度学习文章，同时文章中存在错误或不足之处，还请海涵 参考文献，感谢各位大神的文章和视频，推荐大家跟着莫烦老师学习

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10分钟搭建你的第一个图像识别模型 | 附完整代码

自动驾驶汽车是一个图像分类在现实世界应用的很好的例子。为了实现自动驾驶，我们可以建立一个图像分类模型来识别道路上的各种物体，如车辆、人、移动物体等。...我们将在接下来的部分中看到更多的应用，甚至在我们的身边就有许多的应用。 既然我们已经掌握了主题，那么让我们来深入研究一下如何构建图像分类模型，它的先决条件是什么，以及如何在Python中实现它。...如果你的数据集不是这样的格式，你需要进行转换，否则的话预测结果可能有错误。 03 分解模型搭建的过程 在我们研究Python代码之前，让我们先理解图像分类模型通常是如何设计的。可以将过程分为4个部分。...建立模型框架，所需时间：大约1分钟定义这个框架 这是深度学习模型建立过程中的另一个重要的步骤。在这个过程中，需要思考这样几个问题： 需要多少个卷积层？ 每一层的激活函数是什么？...定义模型结构 我们将建立一个简单的结构，有2个卷积层，一个隐藏层一个输出层。

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TensorFlow2.0（7）：4种常用的激活函数

当我们不用激活函数时，网络中各层只会根据权重和偏差只会进行线性变换，就算有多层网络，也只是相当于多个线性方程的组合，依然只是相当于一个线性回归模型，解决复杂问题的能力有限。...2.2 relu函数 Relu（Rectified Linear Units修正线性单元），是目前被使用最为频繁得激活函数，relu函数在x0时，relu函数的导数为1，即保持输出为x，所以relu函数能够在x>0时保持梯度不断衰减，从而缓解梯度消失的问题，还能加快收敛速度，还能是神经网络具有稀疏性表达能力，这也是relu激活函数能够被使用在深层神经网络中的原因...在TensorFlow中，relu函数的参数情况比sigmoid复杂，我们先来看一下： tf.keras.activations.relu( x, alpha=0.0, max_value=None,...隐藏层之间的输出大多需要通过激活函数来映射（当然，也可以不用，没有使用激活函数的层一般称为logits层），在构建模型是，需要根据实际数据情况选择激活函数。

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