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6.model

   简易神经网络   conv2图片卷积层   stride可以设置横向和纵向各走几步。    通道数是1，batch的大小为1，数据维度是5*5                  kernel的值训练过程中会不断调整  

.npy文件

1.前言：在深度学习领域。有一个名词叫迁移学习。倍数贫穷人们所喜爱。拿来主义还是用着很舒服的嘛！ 在使用训练好的模型时，其中有一种保存的模型文件格式叫.npy。 2.打开方式·实现代码： import numpy as np test=np.load('./bvlc_alexnet.npy',encoding = "latin1") #加载文件 doc =

Pytorch register_forward_hook()简单用法

简单来说就是在不改动网络结构的情况下获取网络中间层输出。 比如有个LeNet： import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class LeNet(nn.Module): def __init__(self): super(LeNet, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv

TF 保存模型为 .pb格式

将网络模型，图加权值，保存为.pb文件  write.py # -*- coding: utf-8 -*- from __future__ import absolute_import, unicode_literalsfrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_dataimport tensorflow as tfimport shutilimport os.path export_dir = '../model/'i

tensorflow-cnnn-mnist

#coding=utf-8import tensorflow as tfimport numpy as npimport matplotlib .pyplot as pltfrom tensorflow .examples .tutorials .mnist import input_data#define datasetmnist=input_data .read_data_sets ("/home/nvidia/Downloads/",one_hot= True )#def

第六节：深度学习的模型训练技巧——优化卷积核，多通道卷积，批量归一化

1、优化卷积核技术 在实际的卷积训练中，为了加快速度，常常把卷积核裁开。比如一个3x3的卷积核，可以裁成一个3x1和1x3的卷积核(通过矩阵乘法得知)，分别对原有输入做卷积运算，这样可以大大提升运算的速度。 原理：在浮点运算中乘法消耗的资源比较多，我们目的就是尽量减少乘法运算。 比如对一