前面说了如何安装一个最小化的Arch Linux。现在来说说如何配置。.../etc/localtime 或者这个命令也可以达到相同的目的： # timedatectl set-timezone Asia/Shanghai 配置时间 推荐将硬件时间修改为UTC时间，这样各个linux...clone https://github.com/racaljk/hosts.git $ sudo bash ~/hosts/hosts_tools/scripts/script_tool_for_linux.sh...这样，Arch的美化就基本完成了。...在写一个美化脚本，自动完成上面的所有事情。敬请期待吧。
def flatten(inputs, outputs_collections=None, scope=None): """Flattens the inpu...
slim.learning.train(train_op, logdir, train_step_fn=train_step, train_step_kwargs=
对n维logit张量的第n维执行softmax。对于二维logits，这可以归结为tf.n .softmax。第n个维度需要具有指定数量的元素(类的数量)。
2、使用Slim读取TFrecord文件的步骤1、设置解码器，一般设置为decoder=slim.tfexample_decoder.TFExampleDecoder(),同时要指定其keys_to_features...2、定义数据集类，一般为dataset=slim.dataset.Dataset()：它把datasource、reader、decoder、num_samples等参数封装好。...3、定义数据集的数据提供者类，一般为provider=slim.dataset_data_provider.DatasetDataProvider()，需要传入的参数：dataset, num_readers...#coding=utf-8import tensorflow as tfimport numpy as npimport osfrom PIL import Image slim = tf.contrib.slim...由slim完成 items_to_handlers = { 'image': slim.tfexample_decoder.Image(image_key='image
返回一个函数，该函数可用于对权重应用L2正则化。较小的L2值有助于防止训练数据过度拟合。
TF-Slim 是 TensorFlow 中一个用来构建、训练、评估复杂模型的轻量化库。TF-Slim 模块可以和 TensorFlow 中其它API混合使用。...例如：与上面的代码对应的 Slim 版的代码： input = ... net = slim.conv2d(input, 128, [3, 3], scope='conv1_1') slim.repeat...： net = slim.repeat(net, 3, slim.conv2d, 256, [3, 3], scope='conv3') net = slim.max_pool2d(net, [2, 2...： net = slim.stack(net, slim.fully_connected, [32, 64, 128], scope='fc') 在这个例子中，slim.stack 调用 slim.fully_connected...(net, 64, [1, 1], scope='core/core_4') 可以用slim.stack 简写做： net = slim.stack(net, slim.conv2d, [(32, [3
def arg_scope(list_ops_or_scope, **kwargs): if isinstance(list_ops_or_scope, di...
def fully_connected(inputs, num_outputs, a...
Xavier Glorot和yobengio(2010):[了解深度前馈神经网络训练的难点]。(http://www.jmlr.org/programeding...
def get_model_variables(scope=None, suffix=None): return get_variables(scope, s...
def get_trainable_variables(scope=None, suffix=None): return get_variables(scop...
找到当前主题的标题样式，然后去主题样式文件修改。（一般在主题根目录style.css）
添加了一个2D最大池化操作，它假设池化是按每张图像完成的，但不是按批处理或通道完成的。
slim中给出了resnet、vgg卷积网络的快速实现方法，定义的位置为:D:\anaconda\envs\tensorflow\Lib\site-packages\tensorflow\contrib...\slim\python\slim\nets，构建残差网络主要使用的模块为resnet_utils.py、resnet_v1.py、resnet_v2.py。
TF-Slim 安装与配置和API列表1.1 TF-Slim的安装的配置TensorFlow 安装后，测试 TF-Slim 是否安装成功：python -c "import tensorflow.contrib.slim...as slim; eval = slim.evaluation.evaluate_once"虽然这里是采用 TF-Slim 处理图像分类问题，还需要安装 TF-Slim 图像模型库 tensorflow...除此之外，TF-Slim的slim.stack操作符允许调用者用不同的参数重复使用相同的操作符是创建一个stack或网络层塔。slim.stack也会为每个创建的操作符生成一个新的scope。...slim.stack:slim.stack(x, slim.fully_connected, [32, 64, 128], scope='fc')在这个例子中，slim.stack调用slim.fully_connected...当你通过TF-Slim创建一个损失函数时，TF-Slim会把损失加入到一个特殊的Tensorflow的损失函数集合中。这样你既可以手动管理损失函数，也可以托管给TF-Slim。
slim.arg_scope()函数的使用 slim是一种轻量级的tensorflow库，可以使模型的构建，训练，测试都变得更加简单。...在slim库中对很多常用的函数进行了定义，slim.arg_scope()是slim库中经常用到的函数之一。...所以使用slim.arg_scope（）有两个步骤： 使用@slim.add_arg_scope修饰目标函数用 slim.arg_scope（）为目标函数设置默认参数.例如如下代码；首先用@slim.add_arg_scope...例如在下面的代码中，不做单独声明的情况下，slim.conv2d, slim.max_pool2d, slim.avg_pool2d三个函数默认的步长都设为1，padding模式都是'VALID'的。...with slim.arg_scope( [slim.conv2d, slim.max_pool2d, slim.avg_pool2d],stride = 1, padding
convolution(inputs, num_outputs, kernel_size, ...
Butterfly美化 Hexo系列文章已经完成上传： 一、Hexo准备—Node.js、Vue 二、Hexo、主题、部署上线 三、Butterfly美化 四、Hexo之更换背景及透明度 五...基本上有所有的美化，还在持续更新ing，谨慎入坑… 主题配置文件修改 基础配置 最最最开始的，好不容易搭建了自己的个人博客，当然要写上自己的名字、签名…，证明身份。...upimage.alexhchu.com/2020/10/19/34446d0d37dde.jpg) {% endgallery %} 因为这个功能是用在Hexo美化中...: 50 "B" : 20 "C" : 10 "D" : 5 {% endmermaid %} 因为这个功能是用在Hexo美化中...-- endtab --> {% endtabs %} 因为这个功能是用在Hexo美化中，在此博客效果不显示，具体可移步我的博客（最下方链接）</strong
slim.get_model_variables()def get_model_variables(scope=None, suffix=None): return get_variables(scope...slim.get_trainable_variables()def get_trainable_variables(scope=None, suffix=None): return get_variables...slim.learning.train()slim.learning.train(train_op, logdir, train_step_fn=train_step,...可能产生的异常：ValueError: If x has rank less than 2 or if its last dimension is not set.slim.softmax()softmax...返回值：全局阶跃张量slim.arg_scope()def arg_scope(list_ops_or_scope, **kwargs): if isinstance(list_ops_or_scope
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