深度學習中的數據增強與實現 深度學習中的數據增強(data augmentation) ...
下面資源個人全都跑了一遍,不會出現僅是字符而無法運行的狀況,運行環境: Geoffrey Hinton在多次訪談中講到深度學習研究人員不要僅僅只停留在理論上,要多編程。個人在學習中也體會到單單的看理論到頭來還是一頭霧水,只有不斷和編程結合,才能檢驗自己是否掌握了這門知識。但是作為初學者應先以跑通理論為第一要義,所以可以使用有關框架,降低入門難度,避免重復造輪子。 一 TensorFlow 資源地 ...
2019-02-16 11:25 0 691 推薦指數:
深度學習中的數據增強與實現 深度學習中的數據增強(data augmentation) ...
常用深度學習框——Caffe/ TensorFlow / Keras/ PyTorch/MXNet 一.概述 近幾年來,深度學習的研究和應用的熱潮持續高漲,各種開源深度學習框架層出不窮,包括TensorFlow,Keras,MXNet,PyTorch,CNTK,Theano,Caffe ...
主流深度學習框架對比(TensorFlow、Keras、MXNet、PyTorch) 近幾年來,深度學習的研究和應用的熱潮持續高漲,各種開源深度學習框架層出不窮,包括 TensorFlow,Keras,MXNet,PyTorch,CNTK,Theano,Caffe,DeepLearning4 ...
作者簡介:akshay pai,數據科學工程師,熱愛研究機器學習問題。Source Dexter網站創辦人。 TensorFlow是Google的開源深度學習庫,你可以使用這個框架以及Python編程語言,構建大量基於機器學習的應用程序。而且還有很多人把TensorFlow構建的應用程序 ...
前言 今天記錄一下深度學習的另外一個入門項目——《mnist數據集手寫數字識別》,這是一個入門必備的學習案例,主要使用了tensorflow下的keras網絡結構的Sequential模型,常用層的Dense全連接層、Activation激活層和Reshape層。還有其他方法訓練手寫數字識別模型 ...
task0101.線性回歸 優化函數 - 隨機梯度下降 當模型和損失函數形式較為簡單時,上面的誤差最小化問題的解可以直接用公式表達出來。這類解叫作解析解(analytical solution)。本節使用的線性回歸和平方誤差剛好屬於這個范疇。然而,大多數深度學習模型並沒有解析解,只能 ...
在學習pytorch版本的深度學習中,大多會因為這個包困擾,如果直接安裝d2lzh包,在后期使用中會導致某些函數無法實現。因此仍舊需要安裝d2lzh_pytorch'd2lzh_pytorch'下載傳送門,下載解壓后,直接放入包文件里即可。 我的文件路徑,可參考一下 ...
最近剛入了3090,發現網上寫的各種環境配置相當混亂而且速度很慢。所以自己測了下速度最快的3090配置環境,歡迎補充! 基本環境(整個流程大約需要5分鍾甚至更少) (1)安裝gcc ...