Tensor不能反向传播。 variable可以反向传播。 什么是 Variable Variable 计算, 梯度 到目前为止, 我们看不出什么不同, 但是时刻记住, Variable 计算时, 它在背景幕布后面一步步默默地搭建着一个庞大的系统, 叫做计算图, computational grap ...
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2017-11-07 20:57:26
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黄色：重点 粉色：不懂 Torch 中的数学运算 其实 torch 中 tensor 的运算和 numpy array 的如出一辙, 我们就以对比的形式来看. 如果想了解 torch 中其它更多有用的运算符, API就是你要去的地方. 除了简单的计算, 矩阵运算才是神经网络中最重要的部分. 所以我们 ...
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2017-11-07 20:46:48
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1.矩阵操作 1.1矩阵生成 这部分主要将如何生成矩阵，包括全０矩阵，全１矩阵，随机数矩阵，常数矩阵等 新建一个与给定的tensor类型大小一致的tensor，使其所有元素为0和1 创建一个形状大小为shape的tensor，初始值为value 创建一个常量tensor，按照给出value来赋值，可 ...
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2017-11-04 16:26:46
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看了一些深度学习神经网络的视频，最近有了一点新的体会，在google的一个小工具上，地址:http://playground.tensorflow.org 一个神经网络训练的模拟器，发现了一些有意思的事情，有了些新的体会 这里分享给大家。 1 权值，刚开始都是设置的随机初始值，但是随着训练的深入，你 ...
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2017-11-04 15:04:05
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一、Linear 1、skflow.TensorFlowLinearRegressor 结果： 2、skflow.TensorFlowLinearClassifier 结果： 二、DNN 1、skflow.TensorFlowDNNRegressor 结果： 2、skflow.TensorFlowD ...
一。设计框架 1.1 CaffeToGIEModel 函数中 先创建一个builder -> createInferBuilder() 1.2 利用builder 创建一个Network（createNetwork()） 1.3 解析caffe model 1.4 指明哪一个tensor是输出 1. ...
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2017-11-02 22:02:57
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Blob，包括输入数据、输出数据、权值等； Blob是Caffe中处理和传递实际数据的数据封装包，并且在CPU与GPU之间具有同步处理能力。从数学意义上说，blob是按C风格连续存储的N维数组。 caffe的blob是一个四维的数组，用于存储数据，就相当于一个特殊的tensor，存储内容：num: ...
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2017-11-02 13:07:08
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如果有一个Tensor t，在使用t.eval()时，等价于： 这其中最主要的区别是你可以使用sess.run()在同一步获取多个tensor中的值， 例如： 注意到：每次使用 eval 和 run时，都会执行整个计算图，为了获取计算的结果，将它分配给tf.Variable，然后获取。 ...
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2017-11-01 12:19:52
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基本使用 使用 TensorFlow, 你必须明白 TensorFlow: ? 使用图 (graph) 来表示计算任务. ? 在被称之为 会话(Session)的上下文 (context) 中执行图. ? 使用 tensor 表示数据. ? 通过变量(Variable)维护状态. ? 使用 feed ...
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2017-10-31 10:56:06
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这是https://zhuanlan.zhihu.com/p/25572330的学习笔记。 Tensors Tensors和numpy中的ndarrays较为相似, 因此Tensor也能够使用GPU来加速运算。 from __future__ import print_function import ...
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2017-10-30 16:58:49
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