發(fā)簡(jiǎn)信
IP屬地：上海
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tf.train.SessionRunHook 讓 estimator 訓(xùn)練過程可以個(gè)性化定制estimator dataset tensorflow 底層 API 中都是使用 placeholder 和 feed_dict 向模型輸入數(shù)...
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Tensorflow RNN中使用dropout的一些坑使用 tensorflow 中的 DropoutWrapper 引發(fā)的問題 最近煉（tiao）丹（can）的時(shí)候遇到了 RNN 模型過擬合比較嚴(yán)...
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NLP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練慎用 Adam 優(yōu)化器NLP 模型的特點(diǎn) 通常自然語言處理模型的輸入是非常稀疏的。對(duì)于包含幾十萬上百萬詞的詞表，在訓(xùn)練的每個(gè) Batch 中能出現(xiàn)的獨(dú)立詞數(shù)不超過幾萬...
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Julia GPU 計(jì)算入門
作為專門為科學(xué)計(jì)算設(shè)計(jì)的編程語言，Julia 在分布式、GPU 甚至 TPU 計(jì)算方面提供了許多豐富易用的特性。我們首先來嘗試一下在 Julia...
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tensorflow hub 嘗鮮
今年年初，伴隨著 tensorflow 更新到 1.7.0 版本，Google 發(fā)布了 tensorflow hub。tensorflow hu...
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Faster R-CNN 中 RPN 的總結(jié)和疑惑解答特征圖中每個(gè)紅色框的中心點(diǎn)都可以對(duì)應(yīng)到原圖的某個(gè)點(diǎn)，原圖中的這個(gè)點(diǎn)被稱為錨點(diǎn)（anchor）。對(duì)于每個(gè)錨點(diǎn)，我們都會(huì)以它為中心點(diǎn)選擇 9 個(gè)不同...
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tensorflow 中使用 tf.py_func 靈活地自定義張量計(jì)算
背景是這樣的，在看完論文《A Deep Reinforced Model for Abstractive Summarization》之后想用 ...