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TensorRT教程18:使用DLA(深学习加速器)

使用DLA(深学习加速器) https://github.com/NVIDIA/TensorRT/tree/master/samples/opensource/sampleMNIST 示例:带有 DLA 的 sampleMNIST 示例首先创建构建器: auto builder = SampleUniquePtr<nvinfer1::IBuilder>(nvinfer1::createInferBuilder(gLogger)); if (!builder) retu

.npy文件

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防止过拟合-Dropout2d

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《强化学习——Intrinsic Curiosity Module》

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一 :何谓感受野?   官方点的说法就是卷积网络输出的特征图中的一个像素在原始图像上映射区域的大小,说白了就是卷积层输出的特征图中的像素值会因为原图中哪些区域像素的改变可能会受到影响而改变,那么原图中的这些像素点区域就是特征图中该像素的感受野。      如上图所示,Conv1

TF 保存模型为 .pb格式

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暑假第五周

这周进行的主要是手写数字的卷积神经网络的编写,不过由于对于自己来说难度较大,只写了第一层卷积。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf import time from datetime  import timedelta import math from tensorflow.examp

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卷积神经网络的Tensorboard可视化

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