首页
AI Coding
数据标注
NEW
沸点
课程
直播
活动
APP
插件
搜索历史
清空
创作者中心
写文章
发沸点
写笔记
写代码
草稿箱
创作灵感
查看更多
登录
注册
关键词
掘友等级
获得徽章 0
动态
文章
专栏
沸点
收藏集
关注
作品
赞
2
文章 2
沸点 0
赞
2
返回
|
搜索文章
最新
热门
神经网络实现鸢尾花分类
神经网络实现鸢尾花分类 输入数据集data包含四个特征,结构为14的矩阵输入,输出Data为三层,结构为13的矩阵输出,因此设定参数w为43的矩阵结构,参数b为13的矩阵结构。公式为data*w+b=
tensorflow维度变换
维度变换 改变张量形状 shape中出现-1时表示自动计算该维度元素个数。 增加维度,增加的这个维度上,长度为1 删除维度:只能删除长度为1的维度 交换维度:对于二维矩阵就相当于转置。 拼接张量 分割
tensorflow
TensorFlow基础 创建张量 创建Tensor对象 张量由Tensor类实现,每一个张量都是一个Tensor对象 tf.constant():创建张量 张量对象.numpy返回array数组 张
利用GPU训练
1 利用电脑显卡训练 找到 网络模型,数据(输入、标注),损失函数 加上.cuda(),下☆代码 同时增加time,以查看运行时间 2 利用google colab训练 google colab 需要
网络模型保存,读取及完整的模型训练套路
1 保存模型 2 读取 3 保存方式1存在陷阱 1 CIFAR 10 model 网络模型 1 model.py 2 train.py (1)item的作用 (2)argmax() (3)tudui.
损失函数与反向传播
损失函数与反向传播 损失函数 Loss损失函数一方面计算实际输出和目标之间的差距。 Loss损失函数另一方面为我们更新输出提供一定的依据。 1.loss损失函数 差值的绝对值之和,再求平均值 2. M
神经网络的构建
1 神经网络的基本骨架 重写方法可通过将光标放在类中(如这里放在Tudui下一行),并在pycharm->code->generate->选择要重写的函数 2 卷积层原理 卷积运算包括输入图像和卷积核
torchvision中数据集的使用
torchvision中数据集的使用 tochvision主要处理图像数据,包含一些常用的数据集、模型、转换函数等。torchvision独立于PyTorch,需要专门安装。 torchvision主
PyTorch的基本使用
PyTorch的使用 1、tensorboard的使用 (1)、安装tensorboard包 (2)、SummaryWriter类 A、add_scalar()函数 B、add_image()函数 2
JS逆向——2
JS逆向——2 逆向步骤 抓包查看--》寻找加密位置--》断点调试分析--》扣取JS代码 本地改写运行出结果 1.抓包一般为F12 或者抓包工具fiddler Charles等 2:寻找加密位置方法(
下一页
个人成就
文章被点赞
18
文章被阅读
3,603
掘力值
263
关注了
1
关注者
1
收藏集
0
关注标签
6
加入于
2023-11-01