＃版權(quán)所有2015 TensorFlow作者.版權(quán)所有. ＃ ＃根據(jù)Apache許可證版本2.0(“許可證”)許可; ＃除非符合許可證,否則您不得使用此文件. ＃您可以獲得許可證的副本 ＃ ＃http ://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 ＃ ＃除非適用法律要求或書(shū)...
http://hgci.cn/tensorflow_python/tensorflow_python-tezr2d4u.html在本章中，讓我們編寫(xiě)一個(gè)簡(jiǎn)單的基于長(zhǎng)短期記憶 (LSTM) 的 RNN 來(lái)進(jìn)行序列分析。序列是一組值，其中每個(gè)值對(duì)應(yīng)于特定的時(shí)間實(shí)例。讓我們考慮一個(gè)閱讀句子的簡(jiǎn)單示例。閱讀和理解句子包括按照給定的順序閱讀單詞并嘗試?yán)?..
http://hgci.cn/keras_zw/keras_zw-74r33kcv.html如前所述，Keras 層是 Keras 模型的主要構(gòu)建塊。每一層接收輸入信息，做一些計(jì)算，最后輸出轉(zhuǎn)換后的信息。一層的輸出將作為輸入流入下一層。我們將在本章中了解有關(guān)圖層的完整詳細(xì)信息。 ## 介紹 Keras 層需要**輸入的形狀 (in...
http://hgci.cn/keras_zw/keras_zw-sjwy3kco.html與R/R庫(kù)的比較由于 pandas 旨在為人們提供可以替代R的大量數(shù)據(jù)操作和分析的功能，因此本章節(jié)會(huì)提供較為詳細(xì)的R語(yǔ)言的介紹以及與相關(guān)的許多第三方庫(kù)的對(duì)比說(shuō)明，比如我們的 pandas 庫(kù)。在與R和CRAN庫(kù)的比較中，我們關(guān)注以下事...
http://hgci.cn/hyspo/hyspo-w9743726.html原文： https://pytorch.org/tutorials/beginner/transfer_learning_tutorial.html 作者： Sasank Chilamkurthy 在本教程中，您將學(xué)習(xí)如何使用轉(zhuǎn)移學(xué)習(xí)訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行圖像分類。 您可以在 cs231n 筆記上了解有關(guān)轉(zhuǎn)移學(xué)習(xí)的更多信息。 引用這些注...
http://hgci.cn/pytorch/pytorch-5rw93be7.html＃版權(quán)所有2015 TensorFlow作者.版權(quán)所有.＃根據(jù)Apache許可證版本2.0(“許可證”)獲得許可; ＃除了符合許可證外,您不得使用此文件. ＃您可以在獲得許可證副本＃http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0＃除非適用法律要求或書(shū)面同意,軟件 ...
http://hgci.cn/tensorflow_python/tensorflow_python-2ncb2hk9.htmlversion 1.9.0 - 2020-10-29 (Current)Addpr#1737 新增部分圖的 ChartItem 配置（已移除 warning 提示）pr#1737 新增 MarkLineItem 的 xcoord 和 ycoord 配置項(xiàng)Updatedpr#1724 更新 Geo 和 Map 的配置項(xiàng)pr#1694 更新 Echarts 為 Apache Echartspr#1691 更新 README.mdpr#1661 更新 Tim...
http://hgci.cn/pyecharts/pyecharts-vin73q38.html問(wèn)題 You want to use Cython to make a Python extension module that wraps around anexisting C library. 解決方案 Making an extension module with Cython looks somewhat similar to writing a hand‐written extension, in that you will be creating a collection of wrapper functions. How‐ever, unlik...
http://hgci.cn/youshq/8og2pozt.htmlsklearn.preprocessing包提供了幾個(gè)常用的實(shí)用函數(shù)和轉(zhuǎn)換器類，用以將原始特征向量更改為更適合下游估計(jì)器的表示形式。 通常，學(xué)習(xí)算法受益于數(shù)據(jù)集的標(biāo)準(zhǔn)化。如果數(shù)據(jù)集中存在一些異常值，則更適合使用健壯的縮放器或轉(zhuǎn)換...
http://hgci.cn/gkiwe/gkiwe-9ypn3rd1.htmltf.sparse_to_dense函數(shù)sparse_to_dense ( sparse_indices , output_shape , sparse_values , default_value = 0 , validate_indices = True , name = None ) 定義在：tensorflow/python/ops/sparse_ops.py. 請(qǐng)參閱指南：稀疏張量>轉(zhuǎn)變 將稀疏表示形式轉(zhuǎn)換為稠密張量. 構(gòu)建一...
http://hgci.cn/tensorflow_python/tensorflow_python-3axj2ma6.html抱歉，暫時(shí)沒(méi)有相關(guān)的微課
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