与tensorflow conv2d不同的Scipy convolve2d - 腾讯云开发者社区

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Facebook 刚开源的 Torchnet 与谷歌 TensorFlow 有何不同

其中，还有一个重要的子程序包，含有计算视觉、自然语言处理和语音处理等与机器学习有关的样本代码实现。 ?...借助 Torchnet，在不同的数据集上运行相同的实验，就跟插入不同的（基本）数据加载器一样简单，改变评估标准只用改变一行代码就能实现（插入不同的性能指示器）。...看看它和谷歌的 TensorFlow 有什么不同。...虽然目前 TensorFlow 吸引了很多开发者，但 Torch 有着非常活跃的开发者用户群，再加上门槛低，Torchnet 的使用人数反超 TensorFlow 也并非不无可能。...这跟此前巨头掀起的“开源”浪潮不同，Facebook 并不是开源公司内部的一个平台，Torchnet 是真正的公开，不仅仅是为了吸引更多开发者，最重要的目的是降低门槛，让更多人使用深度学习技术，扩大产业整体的市场规模

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卷积神经网络第一周作业 Convolution+model+-+Application+-+v1

from PIL import Image from scipy import ndimage import tensorflow as tf from tensorflow.python.framework...注意从这里开始与预期的输出不一致，是tensorflow的版本不一致造成的，你的结果和我一样表示你的代码并没有问题。...: CONV2D -> RELU -> MAXPOOL -> CONV2D -> RELU -> MAXPOOL -> FLATTEN -> FULLYCONNECTED Arguments...`imread` is deprecated in SciPy 1.0.0. Use ``matplotlib.pyplot.imread`` instead....`imresize` is deprecated in SciPy 1.0.0, and will be removed in 1.2.0.

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轮廓内核处理

numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from skimage import color from skimage import exposure from scipy.signal...import convolve2d img=cv2.imread('C:/Users/xpp/Desktop/Lena.png') img=color.rgb2gray(img) sharpen_kernel...np.array([[0,-1,0], [-1,5,-1], [0,-1,0]]) image_sharpen=convolve2d...edge_kernel=np.array([[-1,-1,-1], [-1,8,-1], [-1,-1,-1]]) edges=convolve2d...，亮度接近的相邻像素旁边的像素在新图像中将显示为黑色，而差异性较大的相邻像素的旁边像素将显示为白色。

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Convolutional Neural Networks: Application

TensorFlow model import math import numpy as np import h5py import matplotlib.pyplot as plt import scipy...from PIL import Image from scipy import ndimage import tensorflow as tf from tensorflow.python.framework...def initialize_parameters(): """ Initializes weight parameters to build a neural network with tensorflow...tf.contrib.layers.flatten(P)这个函数将输入P变为一个一维向量 tf.contrib.layers.fully_connected(F, num_outputs)给定一个扁平输入F，返回一个全连接层的输出...建立如下模型： CONV2D -> RELU -> MAXPOOL -> CONV2D -> RELU -> MAXPOOL -> FLATTEN -> FULLYCONNECTED def forward_propagation

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【提升计算效率】向量化人工智能算法的策略与实现

向量化与标量运算的比较标量运算：逐个处理数据元素，计算速度较慢。向量化：批量处理数据元素，计算速度较快，适合现代处理器的并行计算能力。...向量化的实践建议利用高效的数学库：使用NumPy、TensorFlow、PyTorch等库，这些库内部实现了高度优化的向量化操作。避免显式循环：尽量使用向量化操作代替显式的循环，减少计算时间。...示例代码：向量化二维卷积 import numpy as np from scipy.signal import convolve2d # 创建随机图像和卷积核 image = np.random.rand...2): result_scalar[i, j] = np.sum(image[i:i+3, j:j+3] * kernel) # 向量化卷积 result_vectorized = convolve2d...向量化技术的挑战与解决方案虽然向量化技术可以大幅提高计算效率，但也面临一些挑战，如内存占用、数据布局和硬件限制。以下是一些解决方案： 1.

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理解多层CNN中转置卷积的反向传播（附代码）

我们需要将这些坐标与每个权重进行匹配，这就是我们将矩阵旋转180度的原因。...Func: Only for 2D convolution from scipy.signal import convolve2d from sklearn.utils import shuffle...# Func: For Back propagation on Max Pooling from scipy.ndimage.filters import maximum_filter import...(current_image,w1,mode='valid') l1A = tanh(l1) l2 = convolve2d(l1A,w2,mode='valid') l2A...(current_image,w1,mode='valid') l1A = tanh(l1) l2 = convolve2d(l1A,w2,mode='valid')

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自动编码器重建图像及Python实现

通过学习得到的自编码器模型可以实现将高维数据压缩至所期望的维度，原理与PCA相似。...DAE学习过程如图3所示： AE算法重建图像的Python实现 import tensorflow as tf import numpy as np from tensorflow.examples.tutorials.mnist...import input_data import scipy from scipy import ndimage import math # 下载数据集 mnist = input_data.read_data_sets...，每50张可视化一张生成图像，得到的生成图像结果如图4所示：由生成的图像可见，训练开始时，AE还不能够重建出输入图像，随着训练迭代次数的加深，重建的图像与真实输入越来越接近，从输出的loss...，即原图和生成图像的重建误差为2个像素，可见重建误差很小，但是显然生成图像不是我们想要的结果；下图中，原图像中数字7和生成图像的数字7涂黑的像素个数相同，唯一不同的是两个数字7所处的位置，此时计算的重建误差比较大

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基于深度学习的图像目标识别预测 | CV | Tensorflow | Keras

基础操作首先，安装Keras、TensorFlow，将TensorFlow作为后端，先去安装TensorFlow。...安装 h5py，用于模型的保存和载入： pip install h5py pip install numpy scipy pip install pillow sudo pip install keras...因为，在TensorFlow中图像的存储方式是[height, width, channels]，但是在Theano中是完全不同的，也就是 [channels, height, width]。...import keras Keras 有两种不同的建模方式： 1. Sequential models：这种方法用于实现一些简单的模型。...a) 创建训练数据 TrainX 的数据范围是 -1 到 1，TrainY 与 TrainX 的关系是3倍，并且加入了一些噪声点。

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如何使用Numpy优化子矩阵运算

2.1 Numpy.lib.stride_tricks.as_strided()函数Numpy.lib.stride_tricks.as_strided()函数可以将一个矩阵转换为另一个具有不同形状和步长的矩阵...2.2 Scipy.signal.convolve2d()函数Scipy.signal.convolve2d()函数可以对两个矩阵进行卷积运算。...这对于图像处理中的边缘检测非常有用，因为它允许我们将一个卷积核与图像矩阵进行卷积运算，从而得到图像的边缘信息。...8, 9]])# 创建一个卷积核kernel = np.array([[1, 0, -1], [0, 0, 0], [-1, 0, 1]])# 使用as_strided()函数将矩阵转换为一个具有不同形状和步长的矩阵...kernel = np.array([[1, 0, -1], [0, 0, 0], [-1, 0, 1]])# 使用convolve2d()函数对矩阵进行卷积运算result = scipy.signal.convolve2d

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人工智能的 hello world：在 iOS 实现 MNIST 数学识别MNIST: http:yann.lecun.comexdbmnist目标步骤

因为你将学习和实验很多新的东西，我觉得最好坚持与一个简单的网络，具有可预测的结果比工作与深层网络。...$ mkvirtualenv -p python2.7 coreml (coreml) $ pip install pandas matplotlib jupyter notebook scipy scikit-learn...opencv-python (coreml) $ pip install tensorflow (coreml) $ pip install keras (coreml) $ pip install...$ jupyter notebook 首先，让我们导入一些必要的库，并确保 keras 后端在 TensorFlow。...与对象识别应用程序类似，我添加了一个名为 DrawView 的自定义视图，用于通过手指滑动来书写数字 (此视图的大多数代码都是从 Apple 的 Metal 示例项目中获得的灵感)。

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为stackGan一个工程创建一个虚拟环境,python 2.7 tensorflow0.12-tensorflow 1.01

exit the tensorflow source tree, and relaunch your python interpreter from there 可以看到系统中安装了两个版本的cuda...python2.7/site-packages/prettytensor/pretty_tensor_image_methods.py", line 135, in class conv2d...envs/stackGan/lib/python2.7/site-packages/prettytensor/pretty_tensor_image_methods.py", line 145, in conv2d.../tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-1.0.1-cp27-none-linux_x86_64.whl 然后使用工具将针对0.12下的.py文件转化成tf1.0下可用的...安装scipy pip install scipy 运行再次出错 ImportError: No module named yaml 安装yaml pip install pyyaml

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Convolution_model_Application_v1a

already familiar with TensorFlow....import math import numpy as np import h5py import matplotlib.pyplot as plt import scipy from PIL import...Image from scipy import ndimage import tensorflow as tf from tensorflow.python.framework import ops...: CONV2D -> RELU -> MAXPOOL -> CONV2D -> RELU -> MAXPOOL -> FLATTEN -> FULLYCONNECTED Arguments...0x7f0e2f6ac400> fname = "images/thumbs_up.jpg" image = np.array(ndimage.imread(fname, flatten=False)) my_image = scipy.misc.imresize

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OpenCV这么简单为啥不学——1.12、使用ssim函数对两张照片进行相似度分析

——1.12、使用ssim函数对两张照片进行相似度分析前言 ssim函数图像相似度算法分类 SSIM实操过程 1、文件夹结构 2、环境搭建 3、样式处理 4、过滤 5、sim函数计算 6、图片拼接与保存...2、环境搭建这里需要3个库分别的作用的在代码中做了注释： # 数据处理 import numpy as np # 图像操作 import cv2 # 使用scipy-convolve2d函数进行卷积...from scipy.signal import convolve2d 3、样式处理 def matlab_style_gauss2D(shape=(3, 3), sigma=0.5): m,...= 0: h /= sumh return h 4、过滤 def filter2(x, kernel, mode='same'): return convolve2d(x...与name2需要自己输入一下。

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04.卷积神经网络 W3.目标检测（作业：自动驾驶 - 汽车检测）

import scipy.misc import numpy as np import pandas as pd import PIL import tensorflow as tf from keras...2.2 分类阈值过滤建立过滤器，去掉任何一个“分数”低于所选阈值的框 image.png boolean_mask 参考：https://www.tensorflow.org/api_docs/python...box 计算它与其它的box的重叠，删掉重叠大于阈值的box 转到 1 继续执行，直到没有box比当前选的box得分低 TF 内置 NMS https://www.tensorflow.org/api_docs...boxes = scale_boxes(boxes, image_shape) 缩放box以便在不同的size的图片上显示 # GRADED FUNCTION: yolo_eval def yolo_eval...coco_classes文件里定义了80种物体的名称 yolo_anchors文件里有10个浮点数，定义了5种 anchor box 的形状 3.2 加载已预训练的模型报错：module 'tensorflow

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tensorflow 实现wgan-gp mnist图片生成

代码如下：所使用的环境： tensorflow 1.2.0 GPU加速，CPU上也是可以的，就是很慢，可以把batchsize改小，用cpu好训练一些，顺便把生成图像代码处改一下，我的batchsize64...，save_images的参数是[8，8]，如果batchsize=16，就改为[4，4] #coding:utf-8 import os import numpy as np import scipy.misc...import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #as mnist_data def...j = idx // size[1] merge_img[j * h:j * h + h, i * w:i * w + w, :] = image return scipy.misc.imsave...，完全不用担心训练失衡的问题，用着还是很顺手的。

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transformer多头注意力的不同框架实现（tensorflow+pytorch）

K、V 矩阵的序列长度是一样的，而 Q 矩阵的序列长度可以不一样。...0.1) output = attention(query, key, value) ## output: torch.Size([64, 12, 300]) print(output.shape) 3、tensorflow...# tf.where(condition, x, y),condition中的元素为bool值，其中对应的True用x中的元素替换，对应的False用y中的元素替换 # 因此condition...,x,y的维度是一样的。...上述pytorch的示例实际上对应的是if causality下面的代码，因为在编码阶段：Q=K=V（它们之间的维度是相同的），在解码阶段，Q来自于解码阶段的输入，即可以是[64,12,300]，而K和

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Tensorflow1.x与Tensorflow2.0的区别

参考链接： Tensorflow 2.0的新功能来源：斯坦福大学cs231n Historical background on TensorFlow 1.x TF1.x的历史背景 TensorFlow...TensorFlow 1.x主要是用于处理静态计算图的框架。计算图中的节点是Tensors，当图形运行时，它将保持n维数组;图中的边表示在运行图以实际执行有用计算时将在张量上运行的函数。 ...在Tensorflow 2.0之前，我们必须将图表分为两个阶段：构建一个描述您要执行的计算的计算图。这个阶段实际上不执行任何计算;它只是建立了计算的符号表示。.../alpha/guide/migration_guide 现在，使用Tensorflow 2.0，我们可以简单地采用"更像python"的功能形式，与PyTorch和Numpy操作直接相似。...要了解两个版本之间的不同之处以及如何在两者之间进行转换的更多详细信息，请查看官方迁移指南：https：//www.tensorflow.org/alpha/guide/migration_guide

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使用 NumPy 和 SciPy 创建 PyTorch 扩展

官方教程链接: CREATING EXTENSIONS USING NUMPY AND SCIPY 该教程主要有两个任务：使用 NumPy 实现无参数的网络使用 SciPy 实现有参数的网络使用...NumPy 实现无参数的网络下面使用的这层网络没有做任何有用的或者数学上正确的计算，所以被称为 BadFFTFunction。...实现一个具有可学习权值的层，cross-correction 也有一个表示权值的 filter (kernel)。反向传播会计算相对于输入的梯度和相对于 filter 的梯度。...from numpy import flip import numpy as np from scipy.signal import convolve2d, correlate2d from torch.nn.modules.module...grad_output = grad_output.numpy() grad_bias = np.sum(grad_output, keepdims=True) grad_input = convolve2d

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卷积神经网络第三周作业 Autonomous driving application - Car detection - v1

作业最后一部分包含预训练参数的yoloh5文件是博主自己生成的，方法见：yolo.h5文件问题的解决 - 吴恩达深度学习：目标检测之YOLO算法完整的ipynb文件见博主github:https...import scipy.misc import numpy as np import pandas as pd import PIL import tensorflow as tf from keras...Exercise: Implement yolo_non_max_suppression() using TensorFlow....： yolo.h5文件问题的解决 - 吴恩达深度学习：目标检测之YOLO算法 C:\Users\wangh\Anaconda3\envs\tensorflow\lib\site-packages\keras...`imread` is deprecated in SciPy 1.0.0, and will be removed in 1.2.0.

2.4K2 0

04.卷积神经网络 W1.卷积神经网络（作业：手动TensorFlow 实现卷积神经网络）

padding 的好处：减少深层网络里，图片尺寸衰减问题保留更多的图片边缘的信息 # 给第2、4个维度 padding 1层，3层像素 a = np.pad(a, ((0,0), (1,1), (0,0...mask = (x == np.max(x)) ### END CODE HERE ### return mask 5.2.2 平均池化 - 反向传播平均池化，输入的每个元素是一样的重要对于输出...scipy from PIL import Image from scipy import ndimage import tensorflow as tf from tensorflow.python.framework...F 输入，返回用全连接层计算后的输出，参考TF文档（注：当训练模型时，该模块会自动初始化权重，并训练，你无需初始化它）模型架构：CONV2D -> RELU -> MAXPOOL -> CONV2D...: CONV2D -> RELU -> MAXPOOL -> CONV2D -> RELU -> MAXPOOL -> FLATTEN -> FULLYCONNECTED Arguments

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Facebook 刚开源的 Torchnet 与谷歌 TensorFlow 有何不同

卷积神经网络第一周作业 Convolution+model+-+Application+-+v1

轮廓内核处理

Convolutional Neural Networks: Application

【提升计算效率】向量化人工智能算法的策略与实现

理解多层CNN中转置卷积的反向传播（附代码）

自动编码器重建图像及Python实现

基于深度学习的图像目标识别预测 | CV | Tensorflow | Keras

如何使用Numpy优化子矩阵运算

人工智能的 hello world：在 iOS 实现 MNIST 数学识别MNIST: http:yann.lecun.comexdbmnist目标步骤

为stackGan一个工程创建一个虚拟环境,python 2.7 tensorflow0.12-tensorflow 1.01

Convolution_model_Application_v1a

OpenCV这么简单为啥不学——1.12、使用ssim函数对两张照片进行相似度分析

04.卷积神经网络 W3.目标检测（作业：自动驾驶 - 汽车检测）

tensorflow 实现wgan-gp mnist图片生成

transformer多头注意力的不同框架实现（tensorflow+pytorch）

Tensorflow1.x与Tensorflow2.0的区别

使用 NumPy 和 SciPy 创建 PyTorch 扩展

卷积神经网络第三周作业 Autonomous driving application - Car detection - v1

04.卷积神经网络 W1.卷积神经网络（作业：手动TensorFlow 实现卷积神经网络）

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