原创 centos7 下安裝編譯gcc

參考CSDN博客 https://blog.csdn.net/hanq4998/article/details/84675666 gcc各版本鏡像下載的國內網站： https://mirrors.ustc.edu.cn/gnu/

2020-07-05 02:38:29

原创 深度學習之RNN①——餘弦相似度

文章目錄餘弦相似度公式特徵情況分析相關代碼 餘弦相似度公式 餘弦相似度衡量的是2個向量間的夾角大小，通過夾角的餘弦值表示結果，因此2個向量的餘弦相似度爲： 分子爲向量A與向量B的點乘，分母爲二者各自的L2相乘，即將所有維度值的平

2020-06-23 06:37:15

原创 利用CNN進行圖片簡單分類

利用CNN進行圖片簡單6分類，數據集爲6中車型網上爬取的，這裏進行一系列數據預處理後，進行CNN卷積。 數據集部分展示 代碼展示 #encoding = utf-8 """ @author:syj @file:img_分類

2020-06-23 06:37:09

原创 深度學習之多分類(softmax)——底層手寫實現(TensorFlow)

在數學，尤其是概率論和相關領域中，Softmax函數，或稱歸一化指數函數，是邏輯函數的一種推廣。Softmax函數實際上是有限項離散概率分佈的梯度對數歸一化。 它能將一個含任意實數的K維向量 “壓縮”到另一個K維實向量 中，

2020-06-23 06:37:09

原创 深度學習之cifar-10⑤——十分類(cifar_10_VGG-9)

這個代碼與前面代碼類似，只是用的模型不一樣，這裏運用的是VGG-9模型，詳情註釋請看 深度學習之cifar-10④——十分類(cifar_10_Alexnet) import tensorflow as tf import

2020-06-23 06:37:09

原创 深度學習之cifar-10⑥——十分類(cifar_10_inception)

這個代碼與前面代碼類似，只是用的模型不一樣，這裏運用的是inception模型，詳情註釋請看 深度學習之cifar-10④——十分類(cifar_10_Alexnet) 或 ⑤ 都一樣 import tensorflow as

2020-06-23 06:37:09

原创 tensorflow訓練模型模型及保存使用

這裏以mnist(Lenet5)爲例,提前訓練循環一萬次，並保存模型後，二次運行就直接調用保存好的模型，就不用再次訓練，以減少時間。 import tensorflow as tf from tensorflow.exampl

2020-06-23 06:37:09

原创 簡易遷移學習

這裏利用官方遷移學習代碼， 用它的Inception-v3模型來進行自己改一個簡單的遷移學習代碼 代碼網址: https://blog.csdn.net/qq_33431368/article/details/79344848

2020-06-23 06:37:09

原创 深度學習之mnist⑦——LSTM(長短期記憶)

此代碼主體與前面mnist一樣，用rnn長短期記憶進行多分類 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data

2020-06-23 06:37:09

原创 深度學習之cifar-10⑦——LSTM(長短期記憶)

此代碼是在以前代碼的基礎上結合LSTM import tensorflow as tf import os import pickle import numpy as np CIFAR_DIR = "../../datas/

2020-06-23 06:37:09

原创 深度學習之BP算法③——手寫數字底層手寫實現(TensorFlow)

MNIST是一個入門級的計算機視覺數據集，它包含各種手寫數字圖片 下載下來的數據集被分成兩部分：60000行的訓練數據集（mnist.train）和10000行的測試數據集（mnist.test）。這樣的切分很重要，在機器學習模型

2020-06-23 06:37:09

原创 深度學習之cifar-10⑧——利用數據優化提升準確率(87%)

此代碼是在以前cifar-10的基礎上對數據進行優化(隨機翻轉、調整光照、改變對比度、白化、使用均值或方差的分佈信息、保存參數等等)來提高準確率 import tensorflow as tf import numpy as

2020-06-23 06:37:09

原创 深度學習之RNN②——字符序列(ihello)

import tensorflow as tf import numpy as np tf.set_random_seed(777) # reproducibility idx2char = ['h', 'i', 'e',

2020-06-23 06:37:09

原创 深度學習之RNN③——字符序列(china is the best)

在深度學習之RNN②——字符序列(ihello) 的基礎上使用了tf.one_hot（） 方法，不用再手動去寫獨熱編碼。其他代碼邏輯思想都一樣。 import tensorflow as tf import numpy as

2020-06-23 06:37:09

原创 關於在安裝第三方庫時候提示：Fatal error in launcher: Unable to create process using 的解決辦法

百度很多花裏胡哨最後發現更新一下就ok了 python -m pip install --upgrade pip

2020-05-12 11:10:33