最受歡迎機器學習框架王座之爭:PyTorch存在感已直逼Tensorflow
儘管谷歌推出的 Tensorflow 自推出以來一路登上 AI 界最受歡迎的框架工具,但是,其他框架的崛起勢頭也不容小覷,比如說 PyTorch。 Tensorflow 和 PyTorch 都是開
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本文是 TensorFlow + YOLO + React Native 製作 Not Hotdog App 的 Flutter 實現,建模過程相同,只是 App 使用 Flutter 開發。 htt
首先要吐槽一下微信小程式開發工具沒有Linux版本,為了開發微信小程式,我不得不搬出我的娛樂機iMac。對著碩大的螢幕,看著如螞蟻般的文字,真心想問一下,那些使用iMac做開發機的朋友們不會肩周發炎,
基本開發環境搭建 1. Microsoft Windows 版本 關於Windows的版本選擇,本人強烈建議對於部分高效能的新機器採用 Windows 10 作為基礎環境,部分老舊筆記本或低效能機器採
在前面一篇文章《 當微信小程式遇上TensorFlow:Server端實現 》中,我們探討了微信小程式server端的實現。今天在除錯微信小程式時才發現一個問題,那就是: 微信小程式要求HTTP請求
六月底,機器之心釋出了「 令人困惑的TensorFlow! 」,講述了初上手TensorFlow時會遇到的麻煩。日前,作者更新部落格,對該文寫了續篇,主要講述了儲存和載入TensorFlow模
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原文: LearningTensorFlow.com 譯者: 飛龍 協議: CC BY-NC-SA 4.0 自豪地採用 谷歌翻譯 聚類和 KMeans 我們現在冒險進入我們的
機器之心報道,作者:思源、李亞洲。 昨日,Facebook 在首屆 PyTorch 開發者大會發布了PyTorch1.0 預覽版,標誌著這一框架更為穩定可用。從去年年初發布以來,PyTorch 已
原文: LearningTensorFlow.com 譯者: 飛龍 協議: CC BY-NC-SA 4.0 自豪地採用 谷歌翻譯 廣播 當我們操作不同維度的陣列時,它們可以以
又是一年一度的十一黃金旅遊周,你是在景區看人從眾叕,還是在高速公路上觀看大媽打太極呢?旅遊黃金週我一般是儘量不出門,這個十一也不例外。十月一日跑了一個半馬迎接國慶,十月二號選擇去了一個偏門的景點:張之
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前面兩篇隨筆實現的單層神經網路和多層神經網路, 在MNIST測試集上的正確率分別約為90%和96%。在換用多層神經網路後,正確率已有很大的提升。這次將採用卷積神經網路繼續進行測試。 1、模型基本結構
在我的上一篇隨筆中,採用了單層神經網路來對MNIST進行訓練,在測試集中只有約90%的正確率。這次換一種神經網路(多層神經網路)來進行訓練和測試。 1、獲取MNIST資料 MNIST資料集只要一行程
1、MNIST資料集簡介 首先通過下面兩行程式碼獲取到TensorFlow內建的MNIST資料集: from tensorflow.examples.tutorials.mnist import inp