利用 TFLearn 快速搭建经典深度学习模型 使用 TensorFlow 一个最大的好处是可以用各种运算符 Ops 灵活构建计算图，同时可以支持自定义运算符 见本公众号早期文章 TensorFlow 增加自定义运算符 。由于运算符的粒度较小，在构建深度学习模型时，代码写出来比较冗长，比如实现卷积层： , 这种方式在设计较大模型时会比较麻烦，需要程序员徒手完成各个运算符之间的连接，像一些中间变量 ...
2017-05-29 16:54 0 5601 推荐指数：
转自：https://www.zhihu.com/question/50030898/answer/235137938 如何比较Keras, TensorLayer, TFLearn ？ 这三个库主要比的是API设计水平，不得不说原始的 Tensorflow ...
深度学习经典模型RESNET解析 1. 理论基础 1. 残差学习概念 深度神经网络相当于函数的拟合过程（复合函数）。如果层数足够深，CNN可以拟合任何一个函数。 如果当网络的层数越来越深的时候，由于网络的退化现象（不妨假设拟合的是H(x)），难以训练出来。 那么可以改为训练\(F(x ...
深度学习模型。回想最初的时候，我们感觉（上手）MTL 比现在要困难很多，所以我希望在这里分享一些经验总 ...
存储模型始终无法形成单个文件，最初以为是机器中间断电\休眠引起的，重复了3次之后，发现这个问题一直存在。（每一次都要跑8~9个小时啊，摔...） 解决办法：tensorflow的版本回退到0.11版 https://github.com/tflearn/tflearn/issues ...
matlab没有直接调用tensorflow模型的接口，但是有调用keras模型的接口，而keras又是tensorflow的高级封装版本，所以就研究一下这个……可以将model-based方法和learning-based方法结合，产生很多更有趣的应用。 我的电脑配置参考前一篇博客 ...
MNIST 被喻为深度学习中的Hello World示例，由Yann LeCun等大神组织收集的一个手写数字的数据集，有60000个训练集和10000个验证集，是个非常适合初学者入门的训练集。这个网站也提供了业界对这个数据集的各种算法的尝试结果，也能看出机器学习的算法的演进史，从早期的线性逻辑回归 ...
本教程搭建集 Tensorflow、Keras、Coffe、PyTorch 等深度学习框架于一身的环境，及jupyter。 本教程使用nvidia-docker启动实例，通过本教程可以从一个全新的Ubuntu系统快速搭建出GPU深度学习环境。 一、安装依赖环境 1. ...
深度学习经典网络总结 最近看的4篇经典深度学习的paper，总结一下。 一、AlexNet （一）成绩 多伦多大学alex团队ILSVRC-2012冠军网络 （二）网络结构 5层卷积 + 3层全连接 （三）网络特色 1、局部响应归一化（LRN：Local ...
