原文:深度学习系列(4)——tf.GradientTape详解

参考文献:https: blog.csdn.net guanxs article details 在TensorFlow .x静态图时代,我们知道每个静态图都有两部分,一部分是前向图,另一部分是反向图。反向图就是用来计算梯度的,用在整个训练过程中。而TensorFlow . 默认是eager模式,每行代码顺序执行,没有了构建图的过程 也取消了control dependency的用法 。但也不能每 ...

2020-01-31 20:06 0 9808 推荐指数:

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tf.GradientTape详解:梯度求解利器

tf.GradientTape定义在tensorflow/python/eager/backprop.py文件中,从文件路径也可以大概看出,GradientTape是eager模式下计算梯度用的,而eager模式(eager模式的具体介绍请参考文末链接)是TensorFlow 2.0的默认模式 ...

Fri Sep 04 05:06:00 CST 2020 0 509
学习笔记TF042:TF.Learn、分布式Estimator、深度学习Estimator

TF.Learn,TensorFlow重要模块,各种类型深度学习及流行机器学习算法。TensorFlow官方Scikit Flow项目迁移,谷歌员工Illia Polosukhin、唐源发起。Scikit-learn代码风格,帮助数据科学从业者更好、更快适应接受TensorFlow代码。囊括许多 ...

Sun Aug 20 19:20:00 CST 2017 0 3167
深度学习系列教程目录

原文作者:aircraft 原文链接:https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/12131514.html 深度学习(一)神经网络中的池化与反池化原理 深度学习(二)神经网络中的卷积和反卷积原理 深度学习(三)转-可视化理解卷积神经网络 ...

Thu Jan 02 17:22:00 CST 2020 0 1320
深度学习入门系列教程

这是一个优秀的零基础入门深度学习教程! 零基础入门深度学习(1) - 感知器 零基础入门深度学习(2) - 线性单元和梯度下降 零基础入门深度学习(3) - 神经网络和反向传播算法 零基础入门深度学习(4) - 卷积神经网络 零基础入门深度学习(5) - 循环神经网络 零基础入门深度 ...

Sat Dec 01 17:48:00 CST 2018 0 4545
深度学习系列】卷积神经网络CNN原理详解(一)——基本原理

  上篇文章我们给出了用paddlepaddle来做手写数字识别的示例,并对网络结构进行到了调整,提高了识别的精度。有的同学表示不是很理解原理,为什么传统的机器学习算法,简单的神经网络(如多层感知机)都可以识别手写数字,我们要采用卷积神经网络CNN来进行别呢?CNN到底是怎么识别的?用CNN ...

Wed Nov 01 17:00:00 CST 2017 108 176899
深度学习基础系列(十一)| Keras中图像增强技术详解

  在深度学习中,数据短缺是我们经常面临的一个问题,虽然现在有不少公开数据集,但跟大公司掌握的海量数据集相比,数量上仍然偏少,而某些特定领域的数据采集更是非常困难。根据之前的学习可知,数据量少带来的最直接影响就是过拟合。那有没有办法在现有少量数据基础上,降低或解决过拟合问题呢? 答案 ...

Mon Dec 10 23:21:00 CST 2018 0 6428
 
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