深度学习框架集成平台C++ Guide指南 这个指南详细地介绍了神经网络C++的API，并介绍了许多不同的方法来处理模型。 提示 所有框架运行时接口都是相同的，因此本指南适用于所有受支持框架（包括TensorFlow、PyTorch、Keras和TorchScript）中的模型。 导入神经网络 最简单的导入方法如下： #include "neuropod/neuropod.hh" Neuropod neuropod(PATH_TO_MY_MODEL); 其中PATH_TO_MY_MODEL是使用其中一个打包程序导出的模型的路径。 选项...
这里主要梳理一下作业的主要内容和思路，完整作业文件可参考: https://github.com/pandenghuang/Andrew-Ng-Deep-Learning-notes/tree/master/assignments/C2W3 作业完整截图，参考本文结尾：作业完整截图。 TensorFlow Tutorial （Tensorflow教程） Welcome to this weeks programming assignment. Until now, youve always used numpy to build neural networks. Now we will step you through a deep learning framework that ...
本贴为"深度学习C++实现" github.com/fansmale/cann 的配套教程. 1. 动机 作为一个程序员，必须时刻把show me the code摆在第一位. 使用C++的原因如下: 使用python很容易成为调包侠，不符合我程序员的身份;java虽然是我的最爱, 但它GPU的支持不行, 后期扩展不好办. 2. 特点 为增强可读性和可维护性，我希望自己的程序具备如下特点: 不需要外部包的支持. 已有的深度学习代码, 往往需要各种附加的包, 增加了安装运行的难度. 本程序则...
在本文中，我们将研究一个卷积神经网络来解决硬币识别问题，并且我们将在Keras.NET中实现一个卷积神经网络。 在这里，我们将介绍卷积神经网络(CNN)，并提出一个CNN的架构，我们将训练它来识别硬币。 什么是CNN?正如我们在本系列的前一篇文章中提到的，CNN是一类经常用于图像分类任务的神经网络(NN)，比如物体和人脸识别。在CNN中，并非每个节点都连接到下一层的所有节点。这种部分连通性有助于防止在完全连接的网络神经网络中出现的...
在这篇文章中，我们将回顾监督机器学习的基础知识，以及训练和验证阶段包括哪些内容。 在这里，我们将为不了解AI的读者介绍机器学习(ML)的基础知识，并且我们将描述在监督机器学习模型中的训练和验证步骤。 ML是AI的一个分支，它试图通过归纳一组示例而不是接收显式指令来让机器找出如何执行任务。ML有三种范式:监督学习、非监督学习和强化学习。在监督学习中，一个模型(我们将在下面讨论)通过一个称为训练的过程进行学习，在这个过...
在文章中，我们将对输入到机器学习模型中的数据集进行预处理。 这里我们将对一个硬币数据集进行预处理，以便以后在监督学习模型中进行训练。在机器学习中预处理数据集通常涉及以下任务:清理数据——通过对周围数据的平均值或使用其他策略来填补数据缺失或损坏造成的漏洞。 规范数据——将数据缩放值标准化到一个标准范围，通常是0到1。具有广泛值范围的数据可能会导致不规范，因此我们将所有数据都放在一个公共范围内。 一种热编码...
在文章中，我们将对输入到机器学习模型中的数据集进行预处理。 这里我们将对一个硬币数据集进行预处理，以便以后在监督学习模型中进行训练。在机器学习中预处理数据集通常涉及以下任务: 清理数据——通过对周围数据的平均值或使用其他策略来填补数据缺失或损坏造成的漏洞。规范数据——将数据缩放值标准化到一个标准范围，通常是0到1。具有广泛值范围的数据可能会导致不规范，因此我们将所有数据都放在一个公共范围内。一种热编码标...
C++ 调用 python深度学习脚本 进行图像分类 Python Hello.py 文件 import torch import PIL from PIL import Image import numpy as np import cv2 import torch import torchvision.models as models import torch.nn as nn import torchvision.transforms as transforms class Hello:def __init__(self, x):self.a = xprint(x)def print(self, x=None):print(x) def xprint():print("hello world") def imshow(x):a = x[:, 0:len...
How to Build a Graph-Based Deep Learning Architecture in Traf?c Domain: A Survey 综述：如何在交通领域构建基于图的深度学习架构 因为这篇文献对于交通领域中的各种问题、方法做了一个比较清楚的综述，所以是一篇很有价值的文献，很适合刚进入这个方向的同学。 原文链接：https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9310691 发表在: IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems ( Early Access ) 发表时间...