tf.GradientTape定義在tensorflow/python/eager/backprop.py文件中,從文件路徑也可以大概看出,GradientTape是eager模式下計算梯度用的,而eager模式(eager模式的具體介紹請參考文末鏈接)是TensorFlow 2.0的默認模式 ...
參考文獻:https: blog.csdn.net guanxs article details 在TensorFlow .x靜態圖時代,我們知道每個靜態圖都有兩部分,一部分是前向圖,另一部分是反向圖。反向圖就是用來計算梯度的,用在整個訓練過程中。而TensorFlow . 默認是eager模式,每行代碼順序執行,沒有了構建圖的過程 也取消了control dependency的用法 。但也不能每 ...
2020-01-31 20:06 0 9808 推薦指數:
tf.GradientTape定義在tensorflow/python/eager/backprop.py文件中,從文件路徑也可以大概看出,GradientTape是eager模式下計算梯度用的,而eager模式(eager模式的具體介紹請參考文末鏈接)是TensorFlow 2.0的默認模式 ...
TF.Learn,TensorFlow重要模塊,各種類型深度學習及流行機器學習算法。TensorFlow官方Scikit Flow項目遷移,谷歌員工Illia Polosukhin、唐源發起。Scikit-learn代碼風格,幫助數據科學從業者更好、更快適應接受TensorFlow代碼。囊括許多 ...
原文作者:aircraft 原文鏈接:https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/12131514.html 深度學習(一)神經網絡中的池化與反池化原理 深度學習(二)神經網絡中的卷積和反卷積原理 深度學習(三)轉-可視化理解卷積神經網絡 ...
這是一個優秀的零基礎入門深度學習教程! 零基礎入門深度學習(1) - 感知器 零基礎入門深度學習(2) - 線性單元和梯度下降 零基礎入門深度學習(3) - 神經網絡和反向傳播算法 零基礎入門深度學習(4) - 卷積神經網絡 零基礎入門深度學習(5) - 循環神經網絡 零基礎入門深度 ...
上篇文章我們給出了用paddlepaddle來做手寫數字識別的示例,並對網絡結構進行到了調整,提高了識別的精度。有的同學表示不是很理解原理,為什么傳統的機器學習算法,簡單的神經網絡(如多層感知機)都可以識別手寫數字,我們要采用卷積神經網絡CNN來進行別呢?CNN到底是怎么識別的?用CNN ...
在深度學習中,數據短缺是我們經常面臨的一個問題,雖然現在有不少公開數據集,但跟大公司掌握的海量數據集相比,數量上仍然偏少,而某些特定領域的數據采集更是非常困難。根據之前的學習可知,數據量少帶來的最直接影響就是過擬合。那有沒有辦法在現有少量數據基礎上,降低或解決過擬合問題呢? 答案 ...