计算机视觉——【tensorflow入门】Tensor与Numpy.ndarray的相互转换 计算机视觉.pdf

PyTorch | （1）初识PyTorch PyTorch | （2）PyTorch 入门-张量 PyTorch | （3）Tensor及其基本操作 Tensor attributes: 在tensor attributes中有三个类，分别为torch.dtype, torch.device, 和 torch.layout 其中， torch.dtype 是展示 torch.Tensor 数据类型的类，pytorch 有八个不同的数据类型,下表是完整的 dtype 列表. Torch.device 是表现 torch.Tensor被分配的设备类型的类，其中分为’cpu’ 和 ‘cuda’

tensor.js 我打包了一些基本的矩阵和张量运算，因为我厌倦了一遍又一遍地写它们。 用法 Node.js $ npm install tensor var tensor = require ( 'tensor' ) ; 浏览器 < script src =" dist/tensor.min.js " type =" text/javascript " > </ script > 测验 $ npm test

TensorFlow 2.0 Alpha 版现已推出 安装 TensorFlow 2.0 Alpha 版的预览版本。有关支持 CUDA® 的卡，请参阅 GPU 指南。 pip install tensorflow==2.0.0-alpha0 安装 TensorFlow 我们在以下 64 位系统上测试过 TensorFlow 并且这些系统支持 TensorFlow： Ubuntu 16.04 或更高版本 Windows 7 或更高版本 macOS 10.12.6 (Sierra) 或更高版本（不支持 GPU） Raspbian 9.0 或更高版本 # Current stable release for CPU-only pip install tensorflow # Preview nightly build for CPU-only (unstable) pip install tf-nightly # Install TensorFlow 2.0 Alpha pip install tensorflow==2.0.0-alpha0 下载软件包 使用 Python 的 pip 软件包管理器安装 TensorFlow。 官方软件包支持 Ubuntu、Windows、macOS 和 Raspberry Pi 系统。 有关支持 CUDA® 的卡，请参阅 GPU 指南。 阅读 pip 安装指南 运行 TensorFlow 容器 TensorFlow Docker 映像已经过配置，可运行 TensorFlow。Docker 容器可在虚拟环境中运行，是设置 GPU 支持的最简单方法。 docker pull tensorflow/tensorflow # Download latest image docker run -it -p 8888:8888 tensorflow/tensorflow # Start a Jupyter notebook server 阅读 Docker 安装指南 Google Colab：学习和使用 TensorFlow 的一种简单方法 无需安装，可直接在浏览器中使用 Colaboratory 运行 TensorFlow 教程。Colaboratory 是一个 Google 研究项目，旨在帮助传播机器学习知识和研究成果。它是一个 Jupyter 笔记本环境，不需要进行任何设置就可以使用，并且完全在云端运行。 阅读博文。 构建首个机器学习应用 创建和部署网页版和移动版 TensorFlow 模型。 网络开发者 TensorFlow.js 是一个采用 WebGL 加速技术的 JavaScript 库，用于在浏览器中使用 Node.js 训练和部署机器学习模型。 移动开发者 TensorFlow Lite 是针对移动设备和嵌入式设备提供的精简解决方案。 Except as otherwise noted, the content of this page is licensed under the Creative Commons Attribution 3.0 License, and code samples are licensed under the Apache 2.0 License. For details, see the Google Developers Site Policies. Java is a registered trademark of Oracle and/or its affiliates.

《21个项目玩转深度学习——基于TensorFlow的实践详解》以实践为导向，深入介绍了深度学习技术和TensorFlow框架编程内容。 通过本书，读者可以训练自己的图像识别模型、进行目标检测和人脸识别、完成一个风格迁移应用，还可以使用神经网络生成图像和文本，进行时间序列预测、搭建机器翻译引擎，训练机器玩游戏。全书共包含21个项目，分为深度卷积网络、RNN网络、深度强化学习三部分。读者可以在自己动手实践的过程中找到学习的乐趣，了解算法和编程框架的细节，让学习深度学习算法和TensorFlow的过程变得轻松和高效。本书代码基于TensorFlow 1.4及以上版本，并介绍了TensorFlow中的一些新特性。

已经提出了许多用于红外小目标检测的最新技术。 它们在具有均一背景和高对比度目标的图像上效果很好。 然而，当面对高度异质的背景时，它们将不能很好地工作，主要是由于：1）存在强边缘和其他干扰组件，2）没有充分利用先验条件。 受此启发，我们提出了一种同时利用本地先验和非本地先验的新颖方法。 首先，我们采用新的红外补丁张量（IPT）模型来表示图像并保留其空间相关性。 利用目标稀疏先验和背景非局部自相关先验，将目标背景分离建模为鲁棒的低秩张量恢复问题。此外，借助结构张量和权重思想，我们设计了一种局部局部自适应和稀疏性增强权重来代替全局常数加权参数。 根据目标检测的实际情况，可以通过元素重加权的高阶稳健主成分分析以及附加的收敛条件来实现分解。广泛的实验表明，我们的模型优于其他最新技术，特别是对于图像质量非常高的图像昏暗的目标和沉重的杂物。

1, 创建pytorch 的Tensor张量： torch.rand((3,224,224)) #创建随机值的三维张量，大小为（3,224,224） torch.Tensor([3,2]) #创建张量，[3,2] 2, cpu上的tensor和GPU即pytorch创建的tensor的相互转化 b = a.cpu() # GPU → CPU a = b.cuda() #CPU → GPU 3, tensor和numpy的转化 b = a.numpy() # tensor转化为 numpy数组 a = b.from_numpy() # numpy数组转化为tensor 4, torch的

今天小编就为大家分享一篇pytorch逐元素比较tensor大小实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

tensorflow推荐的TFRecord的保存和读取数据集，支持多线程读取和打乱顺序，使用队列读取，避免了大型数据集对内存的严重占用

用深度学习生成钢琴音乐，Generate Piano Instrumental Music by Using Deep Learning,基于GAN，tensorflow 2.0。