1. 導入各種模塊 基本形式為: import 模塊名 from 某個文件 import 某個模塊 2. 導入數據(以兩類分類問題為例,即numClass = 2) 訓練集數據data 可以看到,data是一個四維的ndarray 訓練集的標簽 ...
使用一維數據構造簡單卷積神經網絡 神經網絡對於一維數據非常重要,時序數據集 信號處理數據集和一些文本嵌入數據集都是一維數據,會頻繁的使用到神經網絡。我們在此利用一組一維數據構造卷積層 最大池化層 全連接層的卷積神經網絡。希望給大家使用CNN處理一維數據一些幫助。 參考代碼 參考文獻 TensorFlow機器學習實戰指南 ...
2018-02-07 10:16 2 4252 推薦指數:
1. 導入各種模塊 基本形式為: import 模塊名 from 某個文件 import 某個模塊 2. 導入數據(以兩類分類問題為例,即numClass = 2) 訓練集數據data 可以看到,data是一個四維的ndarray 訓練集的標簽 ...
使用一維數據構造簡單卷積神經網絡 覺得有用的話,歡迎一起討論相互學習~Follow Me 神經網絡對於一維數據非常重要,時序數據集、信號處理數據集和一些文本嵌入數據集都是一維數據,會頻繁的使用到神經網絡。我們在此利用一組一維數據構造卷積層-最大池化層-全連接層的卷積神經網絡。希望給大家使用 ...
torch.nn只接受mini-batch的輸入,也就是說我們輸入的時候是必須是好幾張圖片同時輸入。 例如:nn. Conv2d 允許輸入4維的Tensor:n個樣本 x n個色彩頻道 x 高度 x 寬度 ...
網上一直沒有找到Kitti數據集,於是決定使用之前的安全帽數據集。 1.獲取安全帽圖片並且按順序標號(之前的博客中已經說明詳細步驟) 2.給圖片中的安全帽打框,生成xml文件,其中的坐標對應每個安全帽的位置。 使用工具:labelImg 需安裝的第三方庫: python ...
1.數據加載 數據來源為Cifar10,可以從這里下載,我下載的是二進制版本,好像python版本更方便.下載完成后需要處理數據,代碼如下所示,最后得到的數據格式為32*32*3的矩陣. 2.模型定義及訓練 3.參考內容 https ...
一維卷積只在一個維度上進行卷積操作,而二維卷積會在二個維度上同時進行卷積操作。 轉載自:https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/10763804.html 一維卷積:tf.layers.conv1d() 一維卷積常用於序列數據,如自然語言處理領域 ...
作者:凌逆戰 地址:https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/10763804.html 在看這兩個函數之前,我們需要先了解一維卷積(conv1d)和二維卷積(conv2d),二維卷積是將一個特征圖在width和height兩個方向進行滑動窗口操作,對應 ...
Pytorch 是目前最好用的神經網絡庫之一,最近我寫了一個pytorch的簡單代碼,在這里對其做一個全面的介紹。 在pytorch 中一些常用的功能都已經被封裝成了模塊,所以我們只需要繼承並重寫部分函數即可。首先介紹一下本文最終希望實現的目標, 對本地的一維數據 (1xn)的ndarry 進行 ...