Chatbot-retrieval说基于tensorflow的检索机器人，原版的代码路径是 https://github.com/dennybritz/chatbot-retrieval, 但是在tensorflow 1.x上可能会出现因API变化导致的执行异常。笔者使用的tensorflow-gpu 1.8.0，使用中需要修改models/dual_encoder.py以下几个地方：
你也可以直接拉取笔者的分支：https://github.com/sumatrae/chatbot-retrieval英文原文见 http://www.wildml.com/2016/07/deep-learning-for-chatbots-2-retr...
|--子节点|--单位节点矩阵：长宽为1，深度不限|--多维度的二维卷积，和之前的理解不一样：应该是每个通道都要计算在下一层的每个节点上：2*2*3，f=1*1*5 -> 2*2*3*5个参数（不考虑bias）|--batch的矩阵和图像维度的矩阵表示不一样的，要注意 |--池化层|----多用 max pooling 和 average pooling ？：输入层的第一维度问题：为什么不能直接用None？|--分类模型发展|----：LetNet->ALexNet->ZF Net ->VGG Net 原文：https://www.cnbl...
Tensorflow快速入门2–实现手写数字识别 环境： 虚拟机ubuntun16.0.4 Tensorflow(仅使用cpu版)
Tensorflow安装见： http://blog.csdn.net/yhhyhhyhhyhh/article/details/54429034
或者： http://www.tensorfly.cn/tfdoc/get_started/os_setup.html本文将利用Tensorflow以softmax回归和卷积神经网络两种模型简单测试MNIST数据集，快速实现手写数字识别的测试。仅Tensorflow作为练习，不讲解过多模型、框架等理论知识。目录1.MNIST...
以MNIST的sequential模型为base-line，通过读取自己的数据，训练模型并存储模型，最后达到绘图实物的运用。自制数据集，解决本领域应用观察数据结构给x_train、y_train、x_test、y_test赋值def generateds(图片路径,标签文件)：def generateds(path, txt):f = open(txt, ‘r‘) # 以只读形式打开txt文件contents = f.readlines() # 读取文件中所有行f.close() # 关闭txt文件x, y_ = [], [] # 建立空列表for content in content...
import tensorflow as tf import numpy as np #mnist数据输入from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_datamnist = input_data.read_data_sets(‘MNIST_data‘, one_hot=True)x = tf.placeholder("float", [None, 784]) #placeholder是一个占位符，None表示此张量的第一个维度可以是任何长度的#w = tf.Variable(tf.zeros([784,10])) #定义w维度是:[784,10],初始值是0b = tf.Variable(tf.zeros([10])) # 定义b维度是...
话不多，具体内容在开源中国里我的博客：https://my.oschina.net/u/3770644代码：#!/usr/bin/env python# -*- coding:utf-8 -*-#导入必要包import matplotlib.pyplot as pltimport tensorflow as tf#从本地磁盘读取图像数据image_raw_data = tf.gfile.FastGFile("C:/path/to/picture.jpg", ‘rb‘).read()#创建会话，使用tf.image.decode_jpeg 解码jpg格式图片 tf.image.decode_png解码png格式图片with tf.Session() as sess: ...
关注公众号“从机器学习到深度学习那些事”获取更多最新资料写在前面学习建议：以下学习过程中有不理解可以简单查找下资料，但不必纠结（比如非得深究某一个函数等），尽量快速的学一遍，不求甚解无妨。多实操代码，不能只复制代码，或者感觉懂了就只看。熟能生巧，我亦无他，唯手熟尔今天介绍一些基础函数及其用法，基本全是代码，一些解释都放在代码的注释里了。直接看代码吧，记得在你本地跑一下看哦代码1#tensor.get_shape() 获...
tensorflow_tflite专题
本文章主要包括两大问题：tflite的转换：如何转换得到tflite？
tflite的测试：如何测试或者说如何在PC端使用tflite？问题一：如何转换得到tflite分为两个过程，步骤：cheakpoint→pb模型→tflite模型step1：cheakpoint→tflite_graph.pb:
使用object_detection的export_tflite_ssd_graph.py，结果生成tflite_graph.pb和tflite_graph.pbtxt两个文件超参数：
"output_directory"：输出的文件夹
"pipeline_conf...
from:https://juejin.im/post/5ad4b620f265da23a04a0ad0 看原文代码即可知道本质Deep Learning On Spark经过刚才的介绍，我们知道spark是一个分布式的通用计算框架，而以tensorflow为代表的deep learning是一个分布式模型训练框架，它更多专注在梯度计算，那为什么要将两者整合呢？整合的意义在哪里？意义就是能实现更好的分布式训练和数据传输。针对分布式训练的场景，雅虎开源了TensorflowOnSpark的开源框架，它主要实现tensorfl...
最近在学习google新开源的深度学习框架tensorflow。发现安装它的时候，需要依赖python2.7.X;我之前一直使用的linux是centos。而centos不更新了，里面的自带的python一般都是python2.6以下的。不仅如此，系统里面很多组件又依赖python2.6，所以导致你都不能替换掉它。无奈之下，选择ubuntu了。下面介绍一下使用ubuntu安装tensorflow遇到的一些问题。1、ubuntu无法用Winscp连接解决办法：（1）、采用桥接的方式进行上网（由于是用虚拟...
作者|Marcelo Rovai
编译|VK
来源|Towards Data Science介绍正如Zhe Cao在其2017年的论文中所述，实时多人二维姿势估计对于机器理解图像和视频中的人至关重要。然而，什么是姿势估计顾名思义，它是一种用来估计一个人身体位置的技术，比如站着、坐着或躺下。获得这一估计值的一种方法是找到18个“身体关节”或人工智能领域中命名的“关键点(Key Points)”。下面的图像显示了我们的目标，即在图像中找到这些点：关键点从0点（上颈部...
中国大学Mooc 北京大学 人工智能实践：Tensorflow笔记(week3)#coding:utf-8
#两层简单神经网络（全连接）import tensorflow as tf#定义输入和参数
#用placeholder实现输入定义（sess.run中喂一组数据）
x = tf.placeholder(tf.float32, shape = (None, 2))
w1 = tf.Variable(tf.random_normal([2, 3], stddev = 1, seed = 1))
w2 = tf.Variable(tf.random_normal([3, 1], stddev = 1, seed = 1))#定义向前传播过程
a = tf.matmul(x...
import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt"""
1.
shape: 矩阵维度 3*2
===================
2.
[None,1]: N行 1列
===================
3.
numpy.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None)
正态分布
loc：float此概率分布的均值（对应着整个分布的中心centre）
scale：float此概率分布的标准差（对应于分布的宽度，scale越大越矮胖，scale越小，越瘦高）
size：int or tuple of ints输出的...
定义计算图并计算，保存其中的变量 。保存.ipynbimport tensorflow as tf
tf.reset_default_graph()
# Create some variables.
v1 = tf.get_variable("v1", shape=[3], initializer = tf.zeros_initializer)
v2 = tf.get_variable("v2", shape=[5], initializer = tf.zeros_initializer)inc_v1 = v1.assign(v1+1)
dec_v2 = v2.assign(v2-1)# Add an op to initialize the variables.
init_op = tf.global_variables_initializer()#...
本文转载地址：https://www.leiphone.com/news/201606/ORlQ7uK3TIW8xVGF.html AI这个概念好像突然就火起来了，年初大比分战胜李世石的AlphaGo成功的吸引了大量的关注，但其实看看你的手机上的语音助手，相机上的人脸识别，今日头条上帮你自动筛选出来的新闻，还有各大音乐软件的歌曲“每日推荐”……形形色色的AI早已进入我们生活的方方面面。深刻的影响了着我们，可以说，这是一个AI的时代。其实早在去年年底，谷歌就开源了其用来...
