下载：https://pan.baidu.com/s/12-s95JrHek82tLRk3UQO_w更多分享资料：https://www.cnblogs.com/javapythonstudy/《深度学习与计算机视觉 算法原理、框架应用》PDF，带书签，347页。《大数据架构详解：从数据获取到深度学习》PDF，带书签，373页。配套源代码。《深度学习与计算机视觉 算法原理、框架应用》全书共13章，分为2篇，第1篇基础知识，第2篇实例精讲。用通俗易懂的文字表达公式背后的原理，实例部分提供了一些工具，很实...
前面已经安装好了torch，下面就来看看如何在torch框架上搭建深度学习模型，我一直觉得源码结合原理是机器学习最好的学习途径。所以我们从分析一个简单的案例开始吧。参考Supervised Learning这个例子呢，主要是以有监督的方式构建一个深度学习模型实现对数据集SVHN的分类。SVHN是 The Street View House Numbers Dataset, 数据集介绍见 SVHN数据集代码主要分为五个部分数据的预处理网络模型的构建损失函数的定义训练网络测试数据数...
参考http://www.sohu.com/a/164171974_741733 或者https://blog.csdn.net/jxy0123456789/article/details/80630238原文：https://www.cnblogs.com/maxiaonong/p/10654346.html
参考：https://github.com/chenyuntc/pytorch-book/tree/v1.0/chapter7-GAN生成动漫头像GAN解决了非监督学习中的著名问题：给定一批样本，训练一个系统能够生成类似的新样本 生成对抗网络的网络结构如下图所示：生成器(generator)：输入一个随机噪声，生成一张图片判别器(discriminator):判断输入的图片是真图片还是假图片训练判别器D时，需要利用生成器G生成的假图片和来自现实世界的真图片；训练生成器时，只需要使用噪声生成假图...
import tensorflow as tfa = tf.constant([1.0, 2.0], name="a")
b = tf.constant([2.0, 3.0], name="b")
result = a + b
print(result) import tensorflow as tfg1 = tf.Graph()
with g1.as_default():v = tf.get_variable("v", [1], initializer = tf.zeros_initializer()) # 设置初始值为0
g2 = tf.Graph()
with g2.as_default():v = tf.get_variable("v", [1], initializer = tf.ones_initializer()) # 设置初始值为...
本文标签： 机器学习TensorFlowGoogle深度学习框架分布式机器学习PyTorch 近日，Reddit 用户 cjmcmurtrie 发了一个主题为「PyTorch vs. TensorFlow」的讨论帖，想要了解这两大流行的框架之间各自有什么优势。原帖地址：https://redd.it/5w3q74 帖子一楼写道：我还没有从 Torch7 迁移到 TensorFlow。我玩过 TensorFlow，但我发现 Torch7 更加直观（也许是我玩得不够？）。我也尝试了一点 PyTorch，所以我决定先看看效果。使用了几周...
深度学习研究的热潮持续高涨，各种开源深度学习框架也层出不穷，其中包括TensorFlow、Caffe、Keras、CNTK、Torch7、MXNet、Leaf、Theano、DeepLearning4、Lasagne、Neon，等等。然而TensorFlow却杀出重围，在关注度和用户数上都占据绝对优势，大有一统江湖之势。表2-1所示为各个开源框架在GitHub上的数据统计（数据统计于2017年1月3日），可以看到TensorFlow在star数量、fork数量、contributor数量这三个数据上都完胜其他对手。究其...
1.Caffe Caffe是一个清晰而高效的深度学习框架，也是一个被广泛使用的开源深度学习框架，在Tensorflow出现之前一直是深度学习领域Github star最多的项目。主要优势为：上手容易，网络结构都是以配置文件形式定义，不需要用代码设计网络。训练速度快，组件模块化，可以方便的拓展到新的模型和学习任务上。但是Caffe最开始设计时的目标只针对于图像，没有考虑文本、语音或者时间序列的数据，因此Caffe对卷积神经网络的支持非常好，...
本文主要参考：https://blog.csdn.net/qingzhuochenfu/article/details/51187603 前提：Keras是Python语言中基于原始深度学习框架Tensorflow或Theano的封装框架。如果准备使用Keras首先必须准备安装Tensorflow或Theano，我安装的是TensorFlow CPU版本。 在cmd窗口下输入：pip install keras 即可，如下图， 安装后可测试一下是否安装成功，在命令行中输入python，再输入如下代码： >>>import keras 显示 Using Theano(Tensorflow...
很久以前就有想过使用深度学习模型来对dota2的对局数据进行建模分析，以便在英雄选择，出装方面有所指导，帮助自己提升天梯等级，但苦于找不到数据源，该计划搁置了很长时间。直到前些日子，看到社区有老哥提到说OpenDota网站(https://www.opendota.com/)提供有一整套的接口可以获取dota数据。通过浏览该网站，发现数据比较齐全，满足建模分析的需求，那就二话不说，开始干活。这篇文章分为两大部分，第一部分为数据获取，第二部分...
基于OpenGL ES的深度学习框架编写背景与工程定位背景项目组基于深度学习实现了视频风格化和人像抠图的功能，但这是在PC/服务端上跑的，现在需要移植到移动端，因此需要一个移动端的深度学习的计算框架。同类型的库caffe-android-lib 目前应该是最便于集成使用的深度学习框架库。
tensorflow和mxnet据说也有对应的android库，因时间原因暂未测试。
CNNdroid，网址https://zhuanlan.zhihu.com/p/25259452，这个是用
renderscript ...
cifar神经网络的代码说明：数据主要分为三部分： 第一部分：数据的准备 第二部分：神经网络模型的构造，返回loss和梯度值 第三部分：将数据与模型输入到函数中，用于进行模型的训练，同时进行验证集的预测，来判断验证集的预测结果，保留最好的验证集结果的参数组合 第一部分：数据的准备第一步：构造列表，使用with open() as f: pickle.load进行数据的载入, 使用.reshape(1000, 3, 32, 32).transpose(0, 3, 1, 2)...
TensorFlow: https://www.tensorflow.org
比较适合做分布式的处理。
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...
2015年11月9日，Google发布人工智能系统TensorFlow并宣布开源。1.TensorFlow的概念TensorFlow 是使用数据流图进行数值计算的开源软件库。也就是说，TensorFlow 使用图（graph）来表示计算任务。图中的节点表示数学运算，边表示运算之间用来交流的多维数组（也就是tensor，张量）。TensorFlow 灵活的架构使得你可以将计算过程部署到一个或多个CPU或GPU上。TensorFlow 最初是由 Google Brain Team 的研究人员和工程师开发的，主要是 ...
