代碼： 運行結果： 需要的資源文件可以去下面這個參考里面去找，因為這個參考寫的太好了，之所以我再記錄一遍是為了防止參考文件找不到時備用。 參考博客：https ...

　　之前參見了中國軟件杯大賽，在大賽中用到了深度學習的相關算法，也訓練了一些簡單的模型。項目線上平台是用java編寫的web應用程序，而深度學習使用的是python語言，這就涉及到了在java代碼中調用python語言的方法。 　　為了能在java應用中使用python語言訓練的算法模型，我在網 ...

matlab沒有直接調用tensorflow模型的接口，但是有調用keras模型的接口，而keras又是tensorflow的高級封裝版本，所以就研究一下這個……可以將model-based方法和learning-based方法結合，產生很多更有趣的應用。 我的電腦配置參考前一篇博客 ...

　　主要介紹下完成了模型訓練、評估之后的部署環節。 　　前言：之前輿情情感分析那一篇文章已經講了如何使用ernie以及paddlehub來進行模型的訓練和優化以及評估環節，所以接下來會講下如何進行部署，進行實際的運用環節。在這里，用的是上次講的輿情情感分析的模型。 　　將Fine-tune好 ...

通常我們訓練出的模型都比較大，將這些模型部署到例如手機、機器人等移動設備上時比較困難。模型壓縮（model compression）可以將大模型壓縮成小模型，壓縮后的小模型也能得到和大模型接近甚至更好的性能。這篇文章總結了幾種常用的模型壓縮方法：網絡裁剪（network pruning）、知識蒸餾 ...

前面看到谷歌發表的運用在機器翻譯上的論文《Attention is all you need》，很是讓人驚訝，這是一種全新的模型，與之前的經典的seq2seq模型改動較大，它完全摒棄了RNN或CNN神經網絡，大大簡化了模型的復雜度，而且效果還相當好。當然Attention模型可以單獨使用，但這篇 ...

深度學習之模型量化 深度學習之模型量化 各位小伙伴，大家好。深度學習具體工作你有沒有碰到模型占用空間偏大、PC 平台與移植到板子上的運行效率差距偏大，進而無法滿足高幀率、實時性的要求？AI 奶油小生也碰到上述問題，以下 ...

一、背景 深度學習讓計算機視覺任務的性能到達了一個前所未有的高度。但，復雜模型的同時，帶來了高額的存儲空間、計算資源消耗，使其很難落實到各個硬件平台。 為了解決這些問題，壓縮模型以最大限度地減小模型對於計算空間和時間的消耗。 二、理論基礎 必要性：目前主流的網絡 ...