我们来向https://ymiir.top/index.php/2022/02/05/cnn_study_1/文章中的神经网络加入池化层，体验池化层带来的效果，网络中使用最大池化，且设置ceil_mode...__init__() #添加卷积层，输入3通道图像 #输出3通道图像，卷积核大小为3*3 #上下步长为1，四周增加padding为1 self.conv...=torch.nn.Conv2d(3,3,(3,3),padding=1) #添加池化层，池化核尺寸为3*3，ceil_mode设置为True self.pooling=.../test001') #tensorboard可以将多个图像 #组合在一起输出，分为多个step(0,1,2,...)...#便于得知训练中每个阶段网络的输出 step=0 #遍历dataloader中的batch #分batch喂入数据集 for data in dataloader: #获取一组图像，一组标签
一、添加单个IP地址： 在/etc/sysconfig/network- s/中新建文件ifcfg-eth0:*，*为数字序号，多个IP则依次增大 以0为例，建立文件ifcfg-eth0:0 cd /...network- s/ vi ifcfg-eth0:0 输入内容格式： DEVICE=eth0:0 TYPE=Ethernet ONBOOT=yes BOOTPROTO=static IPADDR=要添加绑定的...IP地址 NETMASK=子网掩码 GATEWAY=网关地址 二、批量添加多个IP地址： 在/etc/sysconfig/network- s/中新建文件ifcfg-eth0-range0 vi /etc
1、普通方法： 在/etc/sysconfig/network- s/中新建文件ifcfg-eth0-range0 vi /etc/sysconfig/network- s/ifcfg-eth0-range0...network.service 即可 centos7服务器主网卡绑定多ip实践演示： https://cloud.tencent.com/developer/article/1360461 centos7服务器添加辅助网卡绑定多...article/1360462 Windows服务器主网卡绑定多ip实践演示： https://cloud.tencent.com/developer/article/1360445 Windows服务器添加辅助网卡及绑定多
每个LSTM层都有四个门： Forget gate Input gate New cell state gate Output gate 下面计算一个LSTM单元的参数： 每一个lstm的操作都是线性操作...+ input_dim: concat [h(t-1), x(t)] b_f:1 所以来计算参数公式: num_param = no_of_gate(num_units + input_dim+1) 在整个...LSTM层中有四个门，所以最后的方程如下。...num_param = 4(num_units + input_dim+1) 在实际应用时，我们不只是处理单个LSTM cell。如何计算多个cell的参数?...num_params = 4 * [(num_units + input_dim + 1) * num_units] num_units =来自以前的时间戳隐藏的层单元= output_dim 我们实际计算一个
今天正在吃饭，一个朋友提出了一个他面试中遇到的问题，MySQL允许在唯一索引字段中添加多个NULL值。...字段为null的数据： INSERT INTO `test` VALUES (1, NULL); INSERT INTO `test` VALUES (2, NULL); 并没有报错，说明MySQL允许在唯一索引字段中添加多个...对于其他引擎，唯一索引允许包含空值的列有多个空值。...网友给出的解释为： 在sql server中，唯一索引字段不能出现多个null值 在mysql 的innodb引擎中，是允许在唯一索引的字段中出现多个null值的。...**根据这个定义，多个NULL值的存在应该不违反唯一约束，所以是合理的，在oracel也是如此。 这个解释很形象，既不相等，也不不等，所以结果未知。
类似，在“文本生成”中，LSTM则学习特征（例如空格，大写字母，标点符号等）。LSTM层学习每个单元中的特征。 我们将使用Lewis Carroll的《爱丽丝梦游仙境》一书作为训练数据。...该模型体系结构将是一个简单的模型体系结构，在其末尾具有两个LSTM和Dropout层以及一个Dense层。...CuDNN-LSTM由CuDNN支持，只能在GPU上运行。 步骤2：读取训练资料并进行预处理 使用正则表达式，我们将使用单个空格删除多个空格。...步骤6：后端功能以获取中间层输出 正如我们在上面的步骤4中看到的那样，第一层和第三层是LSTM层。我们的目标是可视化第二LSTM层（即整个体系结构中的第三层）的输出。...这将是具有512个单位的LSTM层的激活。我们可以可视化这些单元激活中的每一个，以了解它们试图解释的内容。为此，我们必须将其转换为可以表示其重要性的范围的数值。
里面有很多示例和预构建的运算和层。 使用教程：TFLearn 快速入门。通过一个具体的机器学习任务学习 TFLearn 基础。开发和训练一个深度神经网络分类器。...预构建的运算和层：http://tflearn.org/doc_index/#api 笔记：https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/tutorials...在一个新任务上微调一个预训练的模型 https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/basics/finetuning.py 使用 HDF5....py 网络中的网络。...使用 RNN（在像素的序列上）分类图像 https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/images/rnn_pixels.py Highway
里面有很多示例和预构建的运算和层。 使用教程：TFLearn 快速入门。通过一个具体的机器学习任务学习 TFLearn 基础。开发和训练一个深度神经网络分类器。...在一个新任务上微调一个预训练的模型 https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/basics/finetuning.py 使用 HDF5....py 网络中的网络。...使用 RNN（在像素的序列上）分类图像 https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/images/rnn_pixels.py Highway...&Deep Network，推荐系统中 wide & deep 网络的教学示例： https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/others
你可以看看，这里有很多示例和预构建的运算和层。...在一个新任务上微调一个预训练的模型：https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/basics/finetuning.py 使用 HDF5....py 网络中的网络。...使用 RNN（在像素的序列上）分类图像：https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/images/rnn_pixels.py Highway.../tflearn/blob/master/examples/notebooks/spiral.ipynb 可延展的 TensorFlow 层，与 TensorFlow 一起使用 TFLearn 层：https
TFLearn功能包括： 通过教程和示例，易于使用和理解用于实现深度神经网络的高级API。 通过高度模块化的内置神经网络层，正则化器，优化器，指标进行快速原型设计 Tensorflow完全透明。...所有功能都是通过张量构建的，可以独立于TFLearn使用。 强大的辅助功能，可以训练任何TensorFlow 图，支持多个输入，输出和优化器。...轻松使用多个CPU / GPU的设备。...高级API目前支持大多数最近的深度学习模型，如Convolutions，LSTM，BiRNN，BatchNorm，PReLU，残留网络，生成网络……未来，TFLearn也将与最新版本保持同步最新的深度学习模型...net = tflearn.lstm(net, 64) net = tflearn.dropout(net, 0.5) net = tflearn.fully_connected(net, 5000,
的 pad_sequences 将 strings 转化成向量，用 tflearn.embedding 得到 word vector，再传递给 LSTM 得到 feature vector，经过全联接层后...n_words 为从数据库中取出来的词个数。..., 100]) 上一层的输出作为下一层的输入，input_dim 是前面设定的从数据库中取了多少个单词，output_dim 就是得到 embedding 向量的维度 net = tflearn.embedding...(net, input_dim=10000, output_dim=128) 模型用的 LSTM，可以保持记忆，dropout 为了减小过拟合 net = tflearn.lstm(net, 128,...dropout=0.8) fully_connected 是指前一层的每一个神经元都和后一层的所有神经元相连， 将前面 LSTM 学习到的 feature vectors 传到全网络中，可以很轻松地学习它们的非线性组合关系
有时候，我们需要针对，审核时给出原因这一需求，在弹出层添加文本框，比如 这时候就用到了 layer.prompt() var remarkReason = ""; layer.prompt
在问答系统的应用中，用户输入一个问题，系统需要根据问题去寻找最合适的答案。 1、采用句子相似度的方式。...该算法普适性较强，并且能有效的解决实际中的问题，但是准确率和召回率一般。 3、深度学习算法。依然是IBM的watson研究人员在2015年发表了一篇用CNN算法解决问答系统中答案选择问题的paper。...大量的实验证明，在大数据量的情况下，深度学习算法和传统的自然语言算法相比可以获得更优的结果。并且深度学习算法无需手动抽取特征，因此实现相对简便。...但是对于时序的数据，LSTM算法比CNN算法更加适合。LSTM算法综合考虑的问题时序上的特征，通过3个门函数对数据的状态特征进行计算，这里将针对LSTM在问答系统中的应用进行展开说明。...2016年watson系统研究人员发表了“LSTM-BASED DEEP LEARNING MODELS FOR NON-FACTOID ANSWER SELECTION”，该论文详细的阐述了LSTM算法在问答系统的中的应用
导入库 需要用到 tflearn，这是建立在 TensorFlow 上的高级的库，可以很方便地建立网络。 还会用到辅助的类 speech_data，用来下载数据并且做一些预处理。...定义参数 learning rate 是在更新权重的时候用，太高可以很快，但是loss大，太低较准但是很慢。 ?...而 LSTM 比 RNN 好的地方是，它能记住并且控制影响的点。所以这里我们用 LSTM。 ?...# Network building net = tflearn.input_data([None, width, height]) net = tflearn.lstm(net, 128, dropout...testX, testY), show_metric=True, batch_size=batch_size) _y=model.predict(X) model.save("tflearn.lstm.model
本次更新增加了很多新的示例（k 均值、随机森林、多 gpu 训练、层 api、估计器 api、数据集 api 等）。...TensorFlow 中引入多 GPU 的示例。...aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/examples/5_MultiGPU/multigpu_cnn.py 一个清晰简单的 TensorFlow 实现，在多个...，一个提供 TensorFlow 简化接口的库，其中有很多内容可供参考，包括很多示例：https://github.com/tflearn/tflearn/tree/master/examples 和预置操作和层...示例 TFLearn 示例：https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples 使用 TFLearn 的示例的大型集合。
第二步，再在这个大容器中添加一个二级容器作为滤镜层（指定宽度，高度 ，背景色） 第三步，最后在二级容器中添加需要的的内容 //大容器 添加背景...//二级容器 添加滤镜 //自己的内容
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