空洞卷积(atrous convolution)又叫扩张卷积(dilated convolution)，其实就是向卷积层引入了一个称为“扩张率（dilation rate）”的新参数，这个参数定义了卷 ...

对于神经网络的全连接层，前面已经使用矩阵的运算方式实现过，本篇将引入tensorflow中层的概念， 正式使用deep learning相关的API搭建一个全连接神经网络。下面是全连接神经网络的结构图 ...

玩过深度学习图像处理的都知道，对于一张分辨率超大的图片，我们往往不会采取直接压平读入的方式喂入神经网络，而是将它切成一小块一小块的去读，这样的好处就是可以加快读取速度并且减少内存的占用。就拿医学图像处 ...

本篇记录一下TensorFlow中张量的排序方法 tf.sort和tf.argsort 计算准确率实例： ...

在tensorflow2.0版本之前，1.x版本的tensorflow的基本数据类型有计算图（Computation Graph）和张量（Tensor）两种，但tensorflow2.0之后的版本取消 ...

1.无监督学习 无监督学习和监督学习是机器学习的两个方向，监督学习主要适用于已经标注好的数据集（如mnist分类问题），无监督学习则是希望计算机完成复杂的标注任务，简单的解释就是——教机器自己学习， ...

维度变换是tensorflow中的重要模块之一，前面mnist实战模块我们使用了图片数据的压平操作，它就是维度变换的应用之一。 在详解维度变换的方法之前，这里先介绍一下View（视图）的概念。所谓V ...

先来看一下有哪些接口用来进行张量的合并与分割： tf.concat用来进行张量的拼接，tf.stack用来进行张量的堆叠，tf.split用来进行张量的分割，tf.unstack是tf.split的 ...

今天通过论坛偶然知道，在mnist之后，还出现了一个旨在代替经典mnist数据集的Fashion MNIST，同mnist一样，它也是被用作深度学习程序的“hello world”，而且也是由70k张 ...

在tf.keras中，metrics其实就是起到了一个测量表的作用，即测量损失或者模型精度的变化。metrics的使用分为以下四步： step1:Build a meter step ...