tensorflow 待阅读的资料

tensorflow性能调优实践

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2018.04.01

Deep Learning 之 最优化方法

https://blog.csdn.net/bvl10101111/article/details/72615621

2018.04.01

原文地址:https://www.cnblogs.com/alexYuin/p/8685877.html

时间: 2024-08-30 18:28:47

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TensorFlow实战--阅读笔记part3

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Tensorflow实现经典神经网络 一.Tensorflow实现AlexNet 2012年,Hinton的学生Alex Krizhevsky提出了深度卷积神经网络模型AlexNet,它算是LeNet的一种更深更宽的版本.它包含了几个比较新的技术点,也首次在CNN中成功应用了ReLU,Dropout和LRN等trick.同时AlexNet也使用了GPU进行运算加速,AlexNet包括了6亿3000万个连接,6000万个参数和65万个神经元,拥有5个卷积层. AlexNet主要使用到的新技术有如下

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一.Tensorflow编译安装 推荐使用Anaconda作为python环境,可以避免大量的兼容性问题 tensorflow安装过程 以在服务器上安装为例(linux) 1.在anaconda官网上下载与自己机器对应的版本 下载.sh形式的文件 2.在anaconda下载目录中输入以下路径(下载的文件名可能不同) $ bash Anaconda-4.2.0-Linux-x86_64.sh 3. 安装tensorflow-cpu版本  如果要安装gpu,请跳到第4步 推荐安装编译好的releas

学会阅读外文资料

最近 对内存池有些不了解 找了不少资料 确实感觉中文资料还是没有外文资料好一些 不少可能是翻译自外文 感觉是翻译灾难 要么就是可能自己很懂 但代码对我来说 简直是晦涩难懂 孩子 学好英语很重要啊! 原文地址:https://www.cnblogs.com/guoyu1024/p/9615546.html

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1.cpp的博客里面有一部分 资料 2.深度学习8:Cats vs. Dogs实例学习 - 慢慢积累 - CSDN博客.html(https://blog.csdn.net/lin453701006/article/details/79402976) ZC:这里面提到了 "油管up主KevinRush",我之前 也看到别的文章有推荐此人的视频链接(国内的 如 youku.土豆等) 但是 里面视频都被删掉了... 不知 发生了什么 不知是不是up主自己删的...  不知道 他的油管的视频

每次阅读外文技术资料都头疼,终于知道原因了。

最近在读一本计算机专业英语和英语语法大全(如下图所示),一下子就点醒了我,让我知道了为何每次阅读外文资料都会头疼,理由就是我只重视词汇量,但却忽略了词法分析.每次碰到英语长句就会无从下手,很多单词虽然会读(当然更多时候是单词也读不懂,我的词汇量非常有限),但总是无法有效的组织起来,因为我不会分析这些长句.为了弥补自己这方面的缺陷,在70周年国庆期间,我特地记录了英语基础语法以及书中提到的一些实用的知识点.文章很长,可以作为备忘资料使用. 一.英语基础语法 1)词类 英语的词分为十大类:名词.冠词

与TensorFlow类似的项目有哪些?TensorFlow的优缺点是什么?

引言:自TensorFlow于2015年底正式开源,距今已有一年多,不久前,TensorFlow正式版也发布了.这期间TensorFlow不断给人以惊喜,推出了分布式版本,服务框架TensorFlowServing,可视化工具TensorFlow,上层封装TF.Learn,其他语言(Go.Java.Rust.Haskell)的绑定.Windows的支持.JIT编译器XLA.动态计算图框架Fold,以及数不胜数的经典模型在TensorFlow上的实现(InceptionNet.SyntaxNet等

oracle 方向及资料

总结了一下大家的意见,也加了一些个人的看法,Oracle的学习路径,可供参考: 初级阶段: 可以从OCP教材开始,还有文档中的Administrator's Guide.Concepts.Performance Tuning Guide.Backup and Recovery Advanced User's Guide.Backup and Recovery Basics.特别是Administrator's Guide.Concepts.Performance Tuning Guide,要详细