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搭建浅层神经网络Hello world

作为图像识别与机器视觉界的 "hello world!"...基本上每本人工智能、机器学习相关的书上都以它作为开始。 下面我们会用 TensorFlow 搭建一个浅层的神经网络来运行 "hello world!" 模型。...例如数据集的大小、训练集和测试集的数据数量、标签的数据数量分布等。...Dense 层:全连接神经网络层 Dense 层:全连接神经网络层 每一层对应的激活函数如下: 第一层使用 ReLU 函数 Flatten 层( 无 ) Dense 层 ReLU 函数 Dense 层使用...softmax 损失函数进行输出 3.2 关于激活函数的解释说明 ReLU函数 ReLU 函数全名为线性整流函数(Rectified Linear Unit, ReLU),又称修正线性单元,是一种人工神经网络中常用的激活函数

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利用Pytorch编写卷积神经网络的“Hello World”

这个过程相当于程序员在学习一门语言时写下的第一行“\underline{Hello World}” ,虽然过程很简单,却是入门的必经之路。如何训练一个模型?...首先简单介绍一下卷积神经网络(英语:convolutional neural network,缩写:CNN)是一种前馈神经网络,这点和Transformer并没有本质的区别,由一个或多个卷积层和顶端的全连通层...(对应经典的神经网络)组成,这一结构使得卷积神经网络能够利用输入数据的二维结构。...训练过程本身是对权重集的搜索,使神经网络对于训练集具有最小的误差即:神经网络预测结果和实际结果保持一致,训练的过程就是运用算力尝试各种可能的权重组合,来确定在训练期间提供最小误差的权重。...基类接下来是创建一个卷积神经网络的基类,用于实现深度学习。

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    ——Hello

    安装图形界面到这里的时候,最好把Add Ptyhon.exe to Pah,意思就是Python命令添加到系统环境变量中去,这样做的目的是,我们可以在命令行中的任何路径下使用Python命令,如果不添加...Java的Windows下安装包没有提供这样的功能,虽然在新版本1.6及以后省去了CLASSPATH环境变量的设置,但JAVA_HOME和Path还是要人工去设置。    ...Linux下的2.6版本上测试,通过这样的方式更好的过渡版本差异,当然还有3.x版本的用户手册可以作为最权威的指导。  ...001.Hello World Python ! 下面是在三种环境下打印信息 ? ? ?    ...大多数情况下使用Python GUI IDE,上面使用Python2.6.6版本和Python3.3打印输出的写法有写不一样的地方,这是Python在新版本中做的一些变动。

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    Hello Octopress

    Octopress 是一个很不错的 blog 程序,好处我就不说了,自己查文档,现在把我安装时碰到的问题记录下来,供后来的朋友参考。...从wordpress导出数据 我参考前面诸位写出来的ruby代码:wordpress2Markdown 这个ruby脚本的功能: 循环匹配多种代码块,替换为 octopress 格式的代码块 替换url...中的汉字为拼音,并去掉不能转换的标点符号等 输出文件到 ansi as utf-8 格式的文件中,避免中文字符乱码 我碰到的问题 第一个: rake aborted!...,解决的方法是: 打开 shell|cmd 之后,先执行 set LC_ALL=en_US.UTF-8 set LANG=en_US.UTF-8 然后再执行 rake 的命令。...解决: 这个就很郁闷了,categories 分类不能有中文的,现在嘛还无解 常用的编译提交命令 bundle exec rake generate && bundle exec rake deploy

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    Hello Docker

    它隔离了应用程序对基础架构(操作系统等)的依赖。解决了生产、测试、部署环境的一致性问题。 Docker提供了容器(松耦合且隔离的环境)去打包和运行应用程序。...良好的安全性和隔离性允许我们在一个主机上运行多个容器。因为容器是直接在宿主机器的内核中运行且不需要额外的管理程序的负载(比如虚拟机需要VMware管理程序),所以说容器是轻量级的。 3....在同一硬件运行多个工作负载 Docker的轻量级及运行快速的特性,允许我们用更少的资源做更多的事情,最大化的使用计算机的资源。Docker是高密度环境和中小型部署的理想选择。 5....Container(容器) 容器是docker中最重要的概念,Container是镜像的运行实例,它是一个隔离的、资源受控的可移植的运行时环境,其中包含操作系统、需要运行的程序、运行程序的相关依赖、环境变量等...Docker使用namespace的技术来实现容器之间的隔离!对于容器的更改是暂时的,当容器停止时,相应的改动就会丢失。我们可以通过挂载volume来持久化存储!

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