获得给定优化器在Tensorflow中最小化的损失

本文将详细探讨 Python 编程语言中 sys.argv 的使用方法及其重要性。通过实际案例，我们将了解如何在命令行环境中传递参数给 Python 脚本，并分析这些参数是如何被处理和使用的。 ... [详细]

本笔记为自用，倘若没有相关的学习基础，也确实无法看懂文章写的是什么。近来有点越学越回去的感觉。竟然突然在想，为什么深度学习模型可以对图像进行分类或者语义分割。可怕的是，当时想到这里 ... [详细]

在Conda环境中高效配置并安装PyTorch和TensorFlow GPU版的方法如下：首先，创建一个新的Conda环境以避免与基础环境发生冲突，例如使用 `conda create -n pytorch_gpu python=3.7` 命令。接着，激活该环境，确保所有依赖项都正确安装。此外，建议在安装过程中指定CUDA版本，以确保与GPU兼容性。通过这些步骤，可以确保PyTorch和TensorFlow GPU版的顺利安装和运行。 ... [详细]

近期在探索如何将服务器端的模型迁移到移动设备上，并记录了一些关键问题和解决方案。本文假设读者具备以下基础知识：了解TensorFlow的计算图（Graph）、图定义（GraphDef）和元图定义（MetaGraphDef）。此外，文中还详细介绍了模型转换、性能优化和资源管理等方面的实践经验，为开发者提供有价值的参考。 ... [详细]

在神经网络进行二分类任务时，输出层应配置多少个神经元以及选择哪种激活函数是一个关键问题。对于MNIST数据集的处理，输出层的神经元数量和激活函数的选择策略是什么？而在预测房价的任务中，输出层的神经元数量和激活函数又该如何确定？本文将详细探讨这些选择背后的原理和实践建议，以帮助读者更好地理解和应用神经网络模型。 ... [详细]

中国学者实现 CNN 全程可视化，详尽展示每次卷积、ReLU 和池化过程 ... [详细]

深入解析经典卷积神经网络及其实现代码 ... [详细]

使用TensorFlow 2.0构建VGG16神经网络：详解API应用与实现 ... [详细]

在之前的系列中，我们探讨了多个关于AI学习的基础知识点。本篇将重点深入解析NumPy这一关键库的核心功能及其广泛应用。即使您对之前提到的例子印象模糊，也无妨，我们将从头开始，详细分析其代码结构与实现逻辑，如`import numpy as np`等基础语句，帮助您全面理解NumPy在数据处理与科学计算中的重要作用。 ... [详细]

TensorFlow 读取 JPG 图片时出现 ValueError 错误：仅支持处理扩展名 [‘png’]，使用 Pillow 解决方法 ... [详细]

在Windows命令行中，通过Conda工具可以高效地管理和操作虚拟环境。具体步骤包括：1. 列出现有虚拟环境：`conda env list`；2. 创建新虚拟环境：`conda create --name 环境名`；3. 删除虚拟环境：`conda env remove --name 环境名`。这些命令不仅简化了环境管理流程，还提高了开发效率。此外，Conda还支持环境文件导出和导入，方便在不同机器间迁移配置。 ... [详细]

《TensorFlow 2.0 实战入门：30天精通之旅》开篇导言（深度学习技术探索） ... [详细]

近日，腾讯优图实验室在国际知名的人脸识别基准测试LFW中取得重大突破，其在无约束条件下的人脸验证测试中，准确率达到了前所未有的99.80%。这一成就标志着人脸识别技术在复杂环境下的应用迈上了新台阶，为未来的智能安防、身份认证等领域提供了强有力的技术支持。 ... [详细]

本文提供了PyTorch框架中常用的预训练模型的下载链接及详细使用指南，涵盖ResNet、Inception、DenseNet、AlexNet、VGGNet等六大分类模型。每种模型的预训练参数均经过精心调优，适用于多种计算机视觉任务。文章不仅介绍了模型的下载方式，还详细说明了如何在实际项目中高效地加载和使用这些模型，为开发者提供全面的技术支持。 ... [详细]

本文详细介绍了在Windows操作系统上使用Python 3.8.5编译支持CUDA 11和cuDNN 8.0.2的TensorFlow 2.3的步骤。文章不仅提供了详细的编译指南，还分享了编译后的文件下载链接，方便用户快速获取所需资源。此外，文中还涵盖了常见的编译问题及其解决方案，确保用户能够顺利进行编译和安装。 ... [详细]