搭建python虚环境 建议在虚环境中操作，这样出现无法调整的问题，直接删除虚环境即可，而且多个虚环境还可用多个tensorflow版本，不会出现冲突。...(Bypass)设置,既大幅度减少了网络的参数量,又在一定程度上缓解了梯度消失问题的产生 五、学习Tensorflow1.0与tensorflow2.0 1....学习训练模型 1.了解fit函数的参数作用 2.设置回调函数学习:tensorflow.keras.callbacks库 3.模型损失率与准确率可视化 4....2. map中没有加载npy文件的原生方法，而传递的参数为张量不能直接使用np.load进行加载，这里需要使用tf.py_function(函数名，张量,形状)函数，在这个函数中可以按照pythob原生的方法处理数据...当保存模型时，将include_optimizer设为False,不带优化器即可。model.save(pb_path,include_optimizer=False)保存模型。
关于卷积核连接特征图的部分可以参考Tensorflow深度学习算法整理 中卷积神经网络。...但是这两种方法只是在训练的时候使用，在测试的时候是不会对模型产生影响的，所以它们终究还不是应用于模型剪枝的方法。...权重的冗余性 我们之所以能够对模型进行剪枝，本质上还是网络中的一些参数是冗余的，我们删除一些并不会对网络造成很大的影响，所以才可以去剪枝。...此时我们在该神经网络层中除了 外剩下的卷积核中找出一个跟 余弦相似度最小的一个 并画出µi分布的直方统计图 我们假设每一个 都能找到一个和它计算相似度越小并且非常接近于-1的值，那么µ的峰值应该越接近于...是tensorflow-model-optimization为网络中的每个权重添加的不可训练掩码，表示是否要修剪该权重，掩码为0或1。
在本文中，你将学习如何用回归来解决一个实际问题。你将看到，如果你想拥有最强大的预测器，TensorFlow 工具将是正确的选择。 基本概念 如果你有工具，那么干什么事情都会很容易。...我们希望找到一个方程，能够描述啤酒的瓶数如何影响总花费。例如，如果每瓶啤酒都花费 2 美元，则线性方程 y=2x 可以描述购买特定数量啤酒的花费。...在 TensorFlow 中编写的回归算法将迭代收敛到更好的模型参数 w。我们称最佳参数为 w*，最佳拟合方程为 M(w*)：y=w*x。...在 TensorFlow 中，你至少需要为尝试的每个候选参数打分。该打分通常称为成本函数。成本函数值越高，模型参数越差。...更新列表 1 中的代码，见列表 2。该代码定义了成本函数，并要求 TensorFlow 运行（梯度下降）优化来找到最佳的模型参数。
剪枝是一种模型优化技术，这种技术可以消除权重张量中不必要的值。这将会得到更小的模型，并且模型精度非常接近标准模型。 在本文中，我们将通过一个例子来观察剪枝技术对最终模型大小和预测误差的影响。...第一步是定义剪枝参数。权重剪枝是基于数量级的。这意味着在训练过程中一些权重被转换为零。模型变得稀疏，这样就更容易压缩。由于可以跳过零，稀疏模型还可以加快推理速度。...预期的参数是剪枝计划、块大小和块池类型。 在本例中，我们设置了50%的稀疏度，这意味着50%的权重将归零。 block_size —— 矩阵权重张量中块稀疏模式的维度(高度，权值)。...在TF中，我们必须先编译模型，然后才能将其用于训练集和测试集。...也可以尝试不同的剪枝参数，并了解它们如何影响您的模型大小、预测误差/精度，这将取决于您要解决的问题。 为了进一步优化模型，您可以将其量化。如果您想了解更多，请查看下面的回购和参考资料。
在深度学习中，模型的训练过程本质上是通过梯度下降算法不断优化损失函数。...什么是计算图？ 计算图是一种有向无环图（DAG），其中每个节点表示操作或变量，边表示数据的流动。简单来说，计算图是一个将复杂计算分解为一系列基本操作的图表。...这与其他静态图框架（如 TensorFlow 的早期版本）不同，后者需要先定义完整的图，然后再运行计算。 动态计算图的优点在于它灵活且易于调试。...7. detach() 的用途与计算图的修改 在某些情况下，你可能不希望某个张量参与计算图的反向传播。detach() 函数可以从计算图中分离出一个张量，使得它在反向传播时不影响梯度的计算。...实际应用：深度学习中的梯度更新 自动求导在深度学习中的一个典型应用是梯度更新。在训练过程中，模型的参数会通过反向传播计算梯度，并使用优化器（如 SGD、Adam 等）更新这些参数。
我们了解到，剪枝是一种模型优化技术，包括去掉权重张量中不必要的值。这使模型更小且精度和基线模型非常接近。 在本文中，我们将通过一个示例来应用剪枝，并查看对最终模型大小和预测误差的影响。...预定的参数是剪枝策略、块大小和池块类型。...从下面的图片我们可以看到整个模型已经被剪枝了——我们很快就会看到在修剪一个稠密层之后得到的摘要中的差异。 model_to_prune.summary() ?...请注意已剪和未剪模型在尺寸上的差异。...你必须尝试不同的剪枝参数，并了解根据你的问题它们如何影响模型大小、预测误差和/或准确率。 为了进一步优化模型，你还可以量化它。如果你想了解更多，请查看下面的代码库和资源。
tanh(x) tanh是双曲函数中的一种，又名 双曲正切 ： tanh(x)=2S(2x)−1=ex−e−xex+e−xtanh(x)=2S(2x)−1=ex−e−xex+e−x {\displaystyle...贡献 把 负半轴上 的 死区 也端了，从此再无死区； 缺陷 期望均值 依然不为 0 ； 合适的 λλ\lambda 值 较难设定 且较为敏感，导致在实际使用中 性能不稳定 。...参数化Relu 将 Leaky Relu 函数 中的 超参数 λλ\lambda 设置为 和模型一起 被训练到 的 变量，以解决λλ\lambda 值 较难设定 的问题。 贡献 更大自由度。...随机化Relu 将 Leaky Relu 函数 中的 超参数 λλ\lambda 随机设置 。...Test Tensorflow中激活函数的 API使用 参见我的另一篇文章：tensorflow: 激活函数(Activation_Functions) 探究
而截止目前，CNN已经在图像分类分方面取得了巨大的成就，涌现出如VGG和Resnet等网络结构，并在ImageNet中取得了好成绩。...这些抽象的特征对分类很有帮助，可以很好地判断出一幅图像中包含什么类别的物体。图像分类是图像级别的！ ? 与分类不同的是，语义分割需要判断图像每个像素点的类别，进行精确分割。图像语义分割是像素级别的！...对于FCN-16s，首先对pool5 feature进行2倍上采样获得2x upsampled feature，再把pool4 feature和2x upsampled feature逐点相加，然后对相加的...作者在原文种给出3种网络结果对比，明显可以看出效果：FCN-32s < FCN-16s < FCN-8s，即使用多层feature融合有利于提高分割准确性。 ? 3 什么是上采样？...所以： 语义分割网络在特征融合时也有2种办法： FCN式的逐点相加，对应caffe的EltwiseLayer层，对应tensorflow的tf.add() U-Net式的channel维度拼接融合，对应
在传统的深度学习框架中，如 TensorFlow，开发者需要手动编写神经网络的反向传播算法，来计算损失函数对每个参数的梯度。这种方式繁琐且容易出错。...这些梯度将被存储在对应张量的 .grad 属性中。 创建一个张量并追踪其梯度是什么意思？...这对于训练神经网络特别有用，因为在反向传播过程中，PyTorch可以使用这些梯度来更新模型的参数。...在这个例子中： x 的梯度是 4.0，这是因为 z = x ** 2 + 3 * y，对 x 求导为 2x，在 x=2.0 处，2 * 2.0 = 4.0。...梯度爆炸和消失: 在深度神经网络中，梯度爆炸和消失是一个常见的问题，需要小心处理。
[PyTorch小试牛刀]实战一·使用PyTorch拟合曲线 在深度学习入门的博客中，我们用TensorFlow进行了拟合曲线，到达了不错的效果。...问题描述 拟合y= x*x -2x +3 + 0.1(-1到1的随机值) 曲线 给定x范围（0，3） 问题分析 在直线拟合博客中，我们使用最简单的y=wx+b的模型成功拟合了一条直线，现在我们在进一步进行曲线的拟合...y = self.linear1(input) y = self.relu(y) y = self.linear2(y) return y 训练网络参数...，采用相同数量网络参数，分别使用PyTorch与TensorFlow实现可以达到差不多的结果。...解决问题时，网络结构都是相同的，区别在于两种框架语法上的差异，PyTorch更接近Python原生编程，TensorFlow则采用更多新的概念，所以TensorFlow新手入门会慢一些。
同时，文章还探讨了机器学习的范围、方法，如支持向量机、聚类算法等，并强调了机器学习在大数据、深度学习及人工智能领域的广泛应用与重要影响，展现了机器学习技术推动科技进步的巨大潜力。...TensorFlowTensorFlow是由谷歌开发的深度学习框架，特别适用于生产环境，尤其是在大规模分布式系统中。它的设计初衷是服务于大规模计算任务，在速度和效率上有显著优势。...TensorFlow官方文档什么是TensorFlow想象一下你有一只很聪明的狗狗，你教它认猫和狗的图片。一开始它什么都不懂，但你每次给它看猫的图片就说“猫”，狗的图片就说“狗”。...TensorFlow Lite用于在移动设备和嵌入式设备上部署 TensorFlow 模型。TensorFlow Serving用于生产环境中的模型部署和推理服务。...训练模型使用.fit()方法在训练数据上进行迭代训练。应用场景：快速原型开发和中小型项目，特别是在自然语言处理和图像处理任务中。核心组件：Sequential：顺序模型，用于搭建简单的神经网络。
； 导数的值在(0,0.25)之间；在多层神经网络中，我们需要对输出层到输入层逐层进行链式求导。...但是在Sigmoid激活函数中梯度保障发生的概率非常小），所谓梯度弥散故名思议就是梯度值越来越小。...在深度学习中，梯度更新是从后向前更新的，这也就是所谓的反向传播（Backpropagation algorithm），而反向传播的核心是链式法则。...梯度（导数）的取值在（0，1]之间，最大梯度为1，能够保证梯度在变化过程中不削减，缓解了Sigmoid函数梯度消失的问题；但是取值过大或者过小，仍存在梯度消失 同样地函数本身存在幂运算，计算力度大 Sigmoid...，输入的值为0，从而梯度为0，导致参数无法更新，造成神经元死亡；在实际处理中，我们可以减少过多的负数特征进入网络 Leaky ReLu 函数 Leaky ReLu 函数是为了解决Relu函数负区间的取值为
入门 由于TensorFlow.js在浏览器上运行，您只需将以下脚本包含在html文件的header部分即可： tensorflow...我们将举一个简单的例子：f(x)=x⁶+2x⁴+3x²+x+1。函数的曲线图如下所示。可以看到函数的最小值在区间[-0.5,0]。我们将使用优化器来找出确切的值。 ?...现在我们可以将此conv层添加到模型中: model.add(convlayer); Tensorflow.js有什么好处？我们不需要指定下一层的输入大小，因为在编译模型后它将自动评估。...这很重要，因为在密集层中我们不能应用2d数组。最后，我们使用了具有输出单元10的密集层，它表示我们在识别系统中需要的类别的数量。实际上，该模型用于识别MNIST数据集中的手写数字。...它是一个轻量级的CNN，经过优化，可以运行在移动应用程序中。Mobilenet基于ImageNet类别进行训练。实际上，它是在1000个分类上进行了训练。
# [3 - 3j, 6 - 6j]]# 'perm' is more useful for n-dimensional tensors, for n > 2x...[[7, 10], # [8, 11], # [9, 12]]]参数...Numpy的兼容性在numpy中，转置是一种内存效率高的常量时间操作，因为它们只是用调整后的步长返回相同数据的新视图。张量流不支持大步，因此转置返回一个新的张量，其中的项被置换。...原链接: https://tensorflow.google.cn/versions/r1.11/api_docs/python/tf/transpose?hl=en
在同样的逻辑坐标系下（320×480）： 1 point = scale*pixel（在iPhone4~6中，缩放因子scale=2；在iPhone6+中，缩放因子scale=3）。...，可以通过scale参数识别是iPhone3GS还是iPhone4(s)。...例如在iPhone3GS中，scale=1，用的图标是50x50pixel（logicalimage.size=50x50point）；在iPhone4~6中，scale=2，则需要100×100pixel...参考：《为什么iPhone 6 Plus要将3x渲染的2208×1242分辨率缩小到1080p屏幕上？》...《在Xcode 6中用矢量化PDF(vectorized PDF)来支持各种尺寸的iPhone》 《iOS8适配须知》 《适配iOS8备忘录》 《iOS界面适配(一)(二)(三)》
它是一个基于Python的可续计算包，提供两个高级功能： 具有强大的GPU加速的张量计算（如NumPy）； 包含自动求导系统的的深度神经网络； 2018年12月发布了第一个正式版本 PyTorch1.0，「其中在...[5bih6jxq6p.png] 目前比较公认的前两名深度学习框架为 PyTorch 和 TensorFlow1.X（TensorFlow2.X支持动态图），这两个框架最本质的区别是动态图优先还是静态图优先...在 TensorFlow1.X 中获取节点结果需要在 Session 会话中运算计算图。「静态图中的计算图一旦定义好，在运算的时候是不允许改变的。」...PyTorch能干什么？ GPU加速 import torch import time print(torch....time.time() c = torch.matmul(a, b) t2 = time.time() print(a.device, t2 - t0, c.norm(2)) 自动求导 y = a^2x
sp单位除了受屏幕密度影响外，还受到用户的字体大小影响，通常情况下，建议使用sp来跟随用户字体大小设置。...开发中我们经常看到资源文件下面有这样六个文件夹，很多人其实并不是真正的了解它们的意思，为什么会有这6个文件夹？...那么我们在和UI小姐姐要图的时候该怎么要呢？相信目前很多开发人员都会用IOS中的@2X的图片，为什么可以直接用IOS的@2X图片呢？...先来看一下IOS中手机尺寸和分辨率 设备 屏幕尺寸 分辨率 Reader iPhone4/4s 3.5 640x960 @2x iPhone5/5s/5c 4.0 640x1136 @2x iPhone6...当然如果是一些小的icon的在屏幕适配的时候不适合的话，可以放到mdpi文件夹中，这个具体细节就得自己去试了。
TensorFlow TensorFlow是由谷歌开发的深度学习框架，特别适用于生产环境，尤其是在大规模分布式系统中。它的设计初衷是服务于大规模计算任务，在速度和效率上有显著优势。...TensorFlow官方文档 什么是TensorFlow 想象一下你有一只很聪明的狗狗，你教它认猫和狗的图片。一开始它什么都不懂，但你每次给它看猫的图片就说“猫”，狗的图片就说“狗”。...TensorFlow Lite 用于在移动设备和嵌入式设备上部署 TensorFlow 模型。 TensorFlow Serving 用于生产环境中的模型部署和推理服务。...与TensorFlow完美结合：在TensorFlow 2.x之后，Keras成为TensorFlow的官方高级API，集成更为紧密。...训练模型 使用.fit()方法在训练数据上进行迭代训练。 应用场景： 快速原型开发和中小型项目，特别是在自然语言处理和图像处理任务中。
在同样的逻辑坐标系下（320×480）： 1 point = scale*pixel（在iPhone4~6中，缩放因子scale=2；在iPhone6+中，缩放因子scale=3）。...，可以通过scale参数识别是iPhone3GS还是iPhone4(s)。...参考：《为什么iPhone 6 Plus要将3x渲染的2208×1242分辨率缩小到1080p屏幕上？》...thumbnail在frame中纵向整体居中，因此上下边距计算均摊即可，无需再给定标注。...横纵标注重叠影响视觉，将纵向参考线右移至合适位置。 button在frame中纵向整体居中，因此上下边距计算均摊即可，无需再给定标注。
在同样的逻辑坐标系下（320x480）： 1 point = scale*pixel（在iPhone4~6中，缩放因子scale=2；在iPhone6+中，缩放因子scale=3）。...，可以通过scale参数识别是iPhone3GS还是iPhone4(s)。...例如在iPhone3GS中，scale=1，用的图标是50x50pixel（logicalimage.size=50x50point）；在iPhone4~6中，scale=2，则需要100×100pixel...参考：《为什么iPhone 6 Plus要将3x渲染的2208x1242分辨率缩小到1080p屏幕上？》...《在Xcode 6中用矢量化PDF(vectorized PDF)来支持各种尺寸的iPhone》 《iOS8适配须知》 《适配iOS8备忘录》 《iOS界面适配(一)(二)(三)》
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