深度學習模型的量化方法（論文學習 & tensorflow lite量化方法）

阿新 • • 發佈：2019-01-01

curl -L "https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/models/inception_v3_2016_08_28_frozen.pb.tar.gz" |
  tar -C tensorflow/examples/label_image/data -xz
bazel build tensorflow/tools/graph_transforms:transform_graph
bazel-bin/tensorflow/tools/graph_transforms/transform_graph \
  --in_graph=tensorflow/examples/label_image/data/inception_v3_2016_08_28_frozen.pb \
  --out_graph=/tmp/quantized_graph.pb \
  --inputs=input \
  --outputs=InceptionV3/Predictions/Reshape_1 \
  --transforms='add_default_attributes strip_unused_nodes(type=float, shape="1,299,299,3")
    remove_nodes(op=Identity, op=CheckNumerics) fold_constants(ignore_errors=true)
    fold_batch_norms fold_old_batch_norms quantize_weights quantize_nodes
    strip_unused_nodes sort_by_execution_order'

深度學習模型的量化方法（論文學習 & tensorflow lite量化方法）

curl -L "https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/models/inception_v3_2016_08_28_frozen.pb.tar.gz" | tar -C tensorflow/examples/label_imag

R語言︱機器學習模型評估方案（以隨機森林演算法為例）

筆者寄語：本文中大多內容來自《資料探勘之道》，本文為讀書筆記。在剛剛接觸機器學習的時候，覺得在監督學習之後，做一個混淆矩陣就已經足夠，但是完整的機器學習解決方案並不會如此草率。需要完整的評價模型的方式。常見的應用在監督學習演算法中的是計算平均絕對誤差（

《一種策略融合的跨語言文本情感傾向判別方法》論文學習筆記（大一下）

建立現象資源步驟特征選擇標簽標註障礙協同現象：因特網資源呈現多語言化和跨語言的特點，給普通用戶獲取非母語網絡信息造成障礙。目標：整合多語言傾向信息，以通用的數據形式讓用戶了解多語言數據對某個對象的評價。針對跨語言情感傾向分類任務，提出兩種跨語言

深度學習模型相關知識（2）

fas bubuko 深度學習 image ive bsp 提取 AS 簡寫參考：https://blog.csdn.net/lanran2/article/details/60143861 ROI pooling： ROI是Regin of Interest的簡寫，指的

深度學習模型評估指標（http://scikit-learn.org/stable/）

在機器學習中，對模型的測量和評估同樣至關重要。只有選擇與問題相匹配的評估方法，我們才能夠快速的發現在模型選擇和訓練過程中可能出現的問題，迭代地對模型進行優化。常見的模型評估指標： precision recall F1-score PRC ROC/AUC

評估深度學習模型-基於keras的python學習筆記（二）

版權宣告：本文為博主原創文章，未經博主允許不得轉載。 https://blog.csdn.net/weixin_44474718/article/details/86238644 一、自動評估 keras可將資料集一部分分成評估資料集，並在每個epoch中使用該評估資料集對模型進行評

js 數組方法（個人學習筆記）

rev 了解很多 com 過濾接收參數版本 push 操作數首先，創建數組的兩個方法：　　1.構造函數：　 var array = new Array();//新建一個空數組 var array1 = new Array(20);//新建一個長度為20位的空數組

js 字符串方法（個人學習筆記）

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js Math對象方法（個人學習筆記）

最大 eof null alert XP source floor app math.sqrt 方法： 1.丟棄小數部分,保留整數部分 parseInt(5/2) 2.向上取整,有小數就整數部分加1 Math.ceil(5/2) 3,四舍五入.

深度學習框架的比較（MXNet Caffe TensorFlow Torch Theano

分享一下我老師大神的人工智慧教程！零基礎，通俗易懂！http://blog.csdn.net/jiangjunshow 也歡迎大家轉載本篇文章。分享知識，造福人民，實現我們中華民族偉大復興！

python 學習彙總64：類屬性方法（初級學習- tcy）

類屬性方法 2018/11/20 ================================================================== # 1.1.屬性 # 1）型別物件屬性 t.__doc__ 文件字串 t.__name__ 類名稱 t.__bases__ 由基類

學習《Django By Example》的錯誤及解決方法（個人學習記錄）

使用的環境：pycharm2018.1+Django2.1 第一章： 1.錯誤：author = models.ForeignKey(User, related_name='blog_posts') TypeError: __init__() missing 1 required posit

深度學習 --- 優化入門三（梯度消失和啟用函式ReLU）

前兩篇的優化主要是針對梯度的存在的問題，如鞍點，區域性最優，梯度懸崖這些問題的優化，本節將詳細探討梯度消失問題，梯度消失問題在BP的網路裡詳細的介紹過（興趣有請的檢視我的這篇文章），然後主要精力介紹RuLU啟用函式，本篇還是根據國外的文章進行翻譯，然後再此基礎上補充，這樣使大家更容易理解，好，那

深度學習 --- 優化入門一（梯度下降所面臨的問題）

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深度學習框架tensorflow學習與應用10（MNSIT卷積神經網路實現）

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ML：教你聚類並構建學習模型處理資料（附資料集）

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轉：開發人員技術學習、歸納方法（以學習 Maven 為例）

本文初衷把自己模板化以此篇為引，與同行溝通心得，所以在此嚴重要求如果你有對應的心得還請能回覆下，真心感謝!（鞠躬）當我們要學習新技術/東西在過去未被自己流程化的情況下，自己學習新的東西的時候一直是處理迷迷糊糊的狀態，直到我看到這張思維

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