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【TensorFlow2.0】如何模型?

大家好,这是专栏《TensorFlow2.0》的第四篇文章,讲述模型的。 今天就带大家学习下如何使用TensorFlow2.0卷积神经模型。 作者&编辑 | 汤兴旺 上一期,我们讲解了如何使用TensorFlow2.0从自己的磁盘读取数据,今天我们就来看看如何使用层来。 2 定义自己的层架构上面我们通过Sequential类完成了一个简单的线性模型的,下面我们看如何自己的一个模型(非线性模型)。这里我们以ResNet系列为例。 总结本期我们详细介绍了如何使用TensorFlow2.0完成模型的

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Android OkHttp+Retrofit+RxJava访问框架

OkHttp+Retrofit+RxJava访问框架 ----前言  在实际开发APP中,访问是必不可少的,最开始访问是使用HttpURLConnection、而后面有了一些框架比如Volley ----正文  创一个名为NetworkFrameWorkDemo的项目。 ? 点击Finish完成创。 下面创模块,点击导航栏 File→New→New Module… ? 设置模块名称、模块包名等信息,点击Finish完成创。 ? 创好之后如下图所示: ?下面可以先不管这个app模块,把重点放到这个network模块中,等到要访问的时候再看app模块。 因此为了避免不断需要我们去根据不同的环境打包测试,就体现出来这个环境的重要性了,说了这么多也是一个议,当然你是否采纳取决于自己,起码我是这么做的。 下面对进行一些配置,在Android9.0及以后版本,默认使用Https访问,这导致了不能使用Http,因此要配置允许使用Http,在res下新一个xml文件夹,在这个文件夹下新一个network_security_config.xml

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    tensorflow DNN

    tensorflow DNNtensorflow DNN,source code# -*- coding:utf-8 -*-# usrbinpython@Author : Errol @Describe 列的矩阵中 取出一行 判断如果和小于1 给Y赋值1 如果和不小于1 给Y赋值0# 作为输入数据集的标签(正确答案)Y_ = for (x0, x1) in X]print(Y_ =,Y_) # 1.定义神经的输入

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    pytorch BP

    文章目录pytorch BPpytorch BP# -*- coding:utf-8 -*-# usrbinpython@Author : Errol @Describe: @Evn :

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    教学平台时,所用到的体系结构(下)

    在上篇文章中,小编提到,在教学平台时,常用到的体系结构,一种是传统的客户机服务器结构(CS结构),一种是基于Internet的浏览器服务器结构,即BS结构。 虽然这两种结构都广泛应用于教学平台中,但是随着时代的发展,必然会有一种结构会因为根不上技术升级而被淘汰。接下来,小编将会对这两种结构进行全面的比较,选出教学平台最合适的结构。 CS结构一般是立在局域的基础上的,BS结构是立在广域基础上,两者主要有以下区别: search-3539523_960_720.jpg 1、硬件环境不同CS一般立在专用的上,小范围里的环境 BS结构对安全以及访问速度有着多重的考虑,立在需要更加优化的基础上,比CS结构有更高的要求。4、系统维护处理不同系统维护是教学平台中开销最大、占比例最大的一个阶段。 BS结构立在广域上,面向不同的用户群、分散地域,这是CS无法做到的,与操作系统平台关系最小。综上所述,在教育平台时,BS结构似乎是最合适的结构。

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    一文弄懂pytorch流程+多分类评价指标

    利用pytorch多层感知机分类的整个流程导入相关包from sklearn.datasets import load_digitsfrom sklearn.model_selection import pytorch构数据集可以自己实现一个类,继承Dataset,然后在类中重写__len__和__getitem__方法。 print(构数据集)class DigitsDataset(Dataset): def __init__(self, input_data, input_label): data = return preds = torch.max(outputs.data, 1) loss = criterion(outputs, train_label_batch) # print(loss) #反向传播优化参数 评价指标相关:准确率-精确率-召回率-f1(1)基本知识 之前我们将pytorch加载数据、立模型、训练和测试、使用sklearn评估模型都完整的过了一遍,接下来我们要再细讲下评价指标。

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    基于OpenDaylight和OVSDBVxLAN

    1 简介本文主要介绍基于OpenDaylight子项目OVSDB中的southbound组件来VxLAN,包括初始环境和southbound RestConf API调用等。 OpenDaylight中的northbound组件也可以用来创VxLAN,但northbound不是基于yang的且OVSDB封装的不好,beryllium版本已经将其删除。 3 基于OVSDB的VxLAN3.1 配置三层互通环境VxLAN是在跨三层的大二层,为了更贴近实际,我们将Mininet-1和Mininet-2配置为三层互通。 3.3 Mininet配置杠铃拓扑分别在mininet-1和mininet-2上执行 :sudo mn该命令会创两个host和一个bridge的。 ?? VxLAN,详细介绍了通过Postman下发RESTConf API来完成VxLAN隧道立的步骤。

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    MVVM框架的(三)——请求

    mvvm的框架的MVVM框架的(一)——背景 MVVM框架的(二)——项目 MVVM框架的(三)——请求之前,我们简单的介绍了一下MVVM的框架的构成以及的基本的demo 但是请求是我们日常开发当中,非常基本也是必须的一部分,下面 我们一起来梳理一下带有请求的MVVM。 Deps结尾,原则上以类库功能分类,比如库,图片处理库 * 尽量不要以类库本身的名字命名依赖列表 * * 各个module中引用类库时尽量使用项目依赖列表中的项目,不要直接使用类库地址中的项目 * 接下来我再看一下布局文件,大家可以看到新的结构对于布局文件的重要性 当然在最后别忘了加上权限 接下来我们就可以看到效果了? .gif至此完成了MVVM框架的,也完成了基本的请求,对于MVVM框架有了一个更加深刻的了解,那么接下来要进一步优化一下框架,丰富的功能。

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    Tensorflow 神经 (一)

    readme:本文为中国大学MOOC课程《人工智能实践:Tensorflow笔记》的笔记中神经,总结八股的部分目标:神经,总结八股 Tensorflow 神经 分三篇完成 : 《Tensorflow 神经 (一)》基本概念《Tensorflow 神经 (二)》神经的参数、神经、前向传播 《Tensorflow 神经 (三)》反向传播、神经的八股 在《机器学习入门之HelloWorld(Tensorflow)》提到了Tensorflow环境的方法。 image.png 一、基本概念 √基于 Tensorflow 的 NN:用张量表示数据,用计算图神经,用会话执行计算图,优化线上的权重(参数),得到模型。 √计算图(Graph): 神经的计算过程,是承载一个或多个计算节点的一张图,只,不运算。 举例神经的基本模型是神经元,神经元的基本模型其实就是数学中的乘、加运算。

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    CentOS中NTP时间服务器

    CentOS中NTP时间服务器本文由安徽京准科技提供未授权请勿转载!时间协议(NTP)用来同步上不同主机的系统时钟。所有受管理的主机可以与一台名为NTP服务器的指定时间服务器同步时间。 在企业环境下,如果企业不想为NTP流量打开防火墙,就有必要一台内部的NTP服务器,让员工可以使用内部服务器,而不是公共NTP服务器。我们在本教程中将介绍如何将CentOS系统配置成NTP服务器。 这些时钟无法通过直接使用。Stratum N(N > 1)服务器对照Stratum N-1服务器同步其时间。Stratum N时钟可以通过彼此连接。NTP最多可支持层次结构中的15层。 准备CentOS服务器现在不妨接着讲讲如何在CentOS上NTP服务器。首先,我们需要确保服务器的时区正确设置。 我们已演示了如何一台NTP服务器,让具有NTP功能的设备对照该服务器同步其时间。

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    Tensorflow 笔记:神经

    目标:神经,总结八股 一、基本概念 1:基于 Tensorflow 的 NN:用张量表示数据,用计算图神经,用会话执行计算图,优化线上的权重(参数),得到模型。 4:TensorFlow的计算图(Graph):神经的计算过程,是承载一个或多个计算节点的一 张图,只,不运算。 二、神经 当我们知道张量、计算图、会话和参数后,我们可以讨论神经的实现过程了1:神经的实现过程: 1、准备数据集,提取特征,作为输入喂给神经(Neural Network,NN)2 三、神经的八股 我们最后梳理出神经的八股,神经课分四步完成:准备工作、 前向传播、反向传播和循环迭代。 这样四步就可以实现神经了。----这一系列笔记是我在学习中国大学MOOC上的时助教所提供的笔记,个人觉得整理的很好,征得同意后转载在我的专栏里,和大家一起分享.

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    Tensorflow 笔记:神经

    目标:神经,总结八股一、基本概念1:基于 Tensorflow 的 NN:用张量表示数据,用计算图神经,用会话执行计算图,优化线上的权重(参数),得到模型。 4:TensorFlow的计算图(Graph):神经的计算过程,是承载一个或多个计算节点的一 张图,只,不运算。 二、神经当我们知道张量、计算图、会话和参数后,我们可以讨论神经的实现过程了1:神经的实现过程:1、准备数据集,提取特征,作为输入喂给神经(Neural Network,NN)2、 三、神经的八股我们最后梳理出神经的八股,神经课分四步完成:准备工作、 前向传播、反向传播和循环迭代。? 这样四步就可以实现神经了。

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    用Google Sheets深度

    我想告诉你们,卷积神经并不像听起来那么可怕。我将通过展示我在google sheets中制作的一个实现来证明它。这里有一些可用的内容。 本文的其余部分将是一个简短的介绍,以理解卷积神经(CNN)背后的高级直觉,然后是一些推荐的资源,以提供进一步的信息。 但据我所知,电子表格无法在线使用,而且似乎也没有完全完成。我正在对他们的工作做一个小的扩展,并把它放在google sheets上,这样每个人都更容易使用。?我是怎么造它的? CNN背后的直觉 为了理解这些怪兽,让我们把Deep Convolutional Neural Net分解成“深”、“卷积”和“神经”的组成部分。卷积想象一下你是盲人。 神经现在你可能会问自己,“那太好了,但是想出正确的过滤器听起来真的很乏味。”“最后呢我如何将这些过滤器中的所有答案组合成有用的东西?“。

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    深度学习算法优化系列十九 | 如何使用tensorRT C++ API

    使用C++ API函数部署流程使用C++ API函数部署主要分成4个步骤,即:创。给添加输入。添加各种各样的层。设定输出。 简介:使用caffe解析器创MNIST并标记输出层!! 参数:指向将用MNIST填充的指针!! 参数:指向引擎生成器的生成器指针! 2.1 创!! 简介:创、配置生成器并创引擎!! 细节:此函数通过解析caffe模型创MNIST,并构用于运行MNIST(mEngine)的引擎!! config) { return false; } 利用C++ API创 auto constructed = constructNetwork(builder, network, config) outputDims = network->getOutput(0)->getDimensions(); assert(outputDims.nbDims == 3); return true;} 2.2 为添加输入在创的时候

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    使用Lnmp环境 zabbix 监控系统

    Lnmp zabbix 使用目的? 在公司项目中需要做一个日志监控,最开始选择的是 efk,但是 efk 的资料相对较少并且之前对这几个产品都没接触过,使用起来难度。 zabbix 主要是用来监控、系统监控、应用监控等场景。 环境 centos7.0,lnmp 集成环境(mysql5.7,php7.2),zabbix4.0 版本。zabbix 安装的具体环境要求可参考官手册。 homewwwrootzabbix-4.2.3database data.sqlsource homewwwrootzabbix-4.2.3database images.sql 配置虚拟域名 本文的 zabbix 是在 centos7.0 的虚拟环境中,为了方便访问,了一个虚拟域名.只需要配置一个 nginx 文件即可.环境中使用的是 lnmp 集成开发环境,则使用 lnmp 集成开发环境自带的命令来创

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    树莓派PC实现实时摄像头数据共享—最优方法(摄像头)

    址:https:blog.csdn.netm0_38106923articledetails81974373方法二:使用Python+树莓派原装摄像头,使用Python代码调用,再服务器,传输视频 址:https:blog.csdn.netm0_38106923articledetails82628061最近发现一种新的数据传输方式,树莓派摄像头,不仅速度流畅,效果感人,而且可以多个用户同时访问 接下来给各位讲解下树莓派摄像头的流程,主要有两种方式。 需要注意,第一种摄像头方式不便于Android手机端的访问,所以这里我并未使用,这里仅做拓展讲解。 以上就实现了全部的摄像头。不过每次我们启动树莓派的时候还是需要手动去执行对应的命令,比较麻烦。那么接下来我们把当前项设置为一个系统自启动项。

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    Android项目开发全程(三)-- 项目的前期请求封装是怎样实现的

    在前两篇博文中已经做了铺垫,下面咱们就可以用前面介绍过的内容开始做一个小项目了(项目中会用到Afinal框架,不会用Afinal的童鞋可以先看一下上一篇博文),正所谓麻雀虽小,五脏俱全,这在里我会尽量的将前期的项目做的相对实用一些 一个项目肯定不是一蹴而就的,咱们一步一步来,本篇博文先详细介绍项目、通过url地址发送请求获取json数据。   23 dialog.setContentView(R.layout.loaddialog);24 dialog.setCanceledOnTouchOutside(true);25 }26 }  5、创一个请求工具类 (HttpRequest.java),将请求方法进行封装。 {90 ** 执行onCallBackFailed()回调方法 *91 this.dataCallBack.onCallBackFailed(notify);92 }93 }94 }95 }  6、创一个提交地址类

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    的神经过程

    ,是承载一个或多个计算节点的一张图,只,不运算。 4 神经的参数Tensorflow 的神经: 用张量表示数据,用计算图神经,用会话执行计算图,优化线上的权重(参数),得到模型。 5 神经当我们知道张量、计算图、会话和参数后,我们可以讨论神经的实现过程了。 神经的实现过程:(1)准备数据集,提取特征,作为输入喂给神经(Neural Network,NN)(2) NN 结构,从输入到输出(先计算图,再用会话执行)( NN 前向传播算法---> ,神经课分四步完成:准备工作、 前向传播、反向传播和循环迭代。?

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    手动BP神经

    ----人工智能的最后一次作业,BP神经实现手写体数字识别。 t10k-images-idx3-ubyte.gz (包含10,000个样本) Test set labels: t10k-labels-idx1-ubyte.gz (包含10,000个标签) 算法描述BP神经是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈 它的学习规则是使用梯度下降法,通过反向传播来不断调整的权值和阈值,使的误差最小,其结构包括输入层、隐藏层和输出层。

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    一文学会用 Tensorflow 神经

    Tensorflow 官----神经是一种数学模型,是存在于计算机的神经系统,由大量的神经元相连接并进行计算,在外界信息的基础上,改变内部的结构,常用来对输入和输出间复杂的关系进行模。 这是一个基本的神经的结构,有输入层,隐藏层,和输出层。 每一层点开都有它相应的内容,函数和功能。?那我们要做的就是要立一个这样的结构,然后把数据喂进去。 神经基本流程定义添加神经层的函数1.训练的数据 2.定义节点准备接收数据 3.定义神经层:隐藏层和预测层 4.定义 loss 表达式 5.选择 optimizer 使 loss 达到最小然后对所有变量进行初始化 可视化 TensorboardTensorflow 自带 tensorboard ,可以自动显示我们所造的神经流程图:? 一文学会用 Tensorflow 神经 Day 7. 用深度神经处理NER命名实体识别问题 Day 8. 用 RNN 训练语言模型生成文本 Day 9. RNN与机器翻译 Day 10.

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