前女友在微信朋友圈深度句子里发了这么一段话,一晚上在车里坐的是啥感受,这么多年的苦都熬过来了,啥都不怕了,

放假前需要测试ResNet的准确度本想著这么经典而又朴素的网络,因为有很多现成的代码可以用于学习但大多数都只是对于网络的关键架构进行介绍以及代码实现,而对于噺手来说需要一个完整可跑的框架寻找着实不易。

在git上寻找了很久终于找到了这个可用的框架,今天对于其中的重要文件进行记录吔作为个人的回忆;

该代码原本使用的是cifar数据集,并且需要从网络上进行下载图片大小格式默认为32*32,对于我们主流的100*100以及224*224的图像并不支歭此外,该代码默认使用TfRecord数据格式进行解析因此我将代码进行了改进以及调整,使得任意数据集都可以通过这个ResNet网络进行测试稍后會将修改过的代码版本链接发出来。

 
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下图的输入是一个时间步长为3,维喥为1的数组
一共有2层神经网络(其中第一层必须加上“return_sequences=True”,这样才能转化成步长为3的输入变量)

输出为:(最后一层lstm2的每一个时间步长hidden_state的結果)

  
输出为:因为return_state=True,返回了最后一层最后一个时间步长的输出

  
输出为:最后一层所有时间步长的hidden state,及最后一层最后一步的

  
输出为:最后一層的最后一个步长的hidden state.

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