门控图神经网络（GGNN）的Tensorflow实现，用于源代码分类 这是门控图神经网络（GGNN）的Tensorflow实现，如Y. Li，D.Tarlow，M.Brockschmidt和R.Zemel在论文《 ）中所述。 缩短培训时间并加快收敛速度​​的技巧： 存储桶：将具有相似大小的批处理图放在一起，而不是随机混洗和批处理。 对于小图，请使用密集图表示；对于大图，请使用稀疏图表示。 我们根据的论文的详细信息，将文件解析为图形表示形式。 有关为方法名称预测实现的版本，请参阅此存储库： : 什么是GGNN？ 解决图结构化数据和问题 门控传播模型（与GRU相同的想法），用于计算节点表示形式 展开固定步骤的重复周期，并在整个时间范围内使用反向传播 任务 代码分类 排序算法（SA数据集）：从Github收集的10个排序问题，包括：插入排序，合并排序，拓扑排序，堆排序，冒泡排序，

vs项目，代码难度并不是很高，使用TensorFlow原生的代码，不过是本人毕设的一套代码，读取文件夹的文件的图片为批次，然后使用批次调用深度残差网络进行训练，并进行保存。压缩包里包含了测试代码，因为本人的是文字识别所以用到了的预处理是关于文字的，样本集在我其他链接里。欢迎测试！

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UCAS_AOD.zip

内存溢出问题是参加kaggle比赛或者做大数据量实验的第一个拦路虎。 以前做的练手小项目导致新手产生一个惯性思维——读取训练集图片的时候把所有图读到内存中，然后分批训练。 其实这是有问题的，很容易导致OOM。现在内存一般16G，而训练集图片通常是上万张，而且RGB图，还很大，VGG16的图片一般是224x224x3，上万张图片，16G内存根本不够用。这时候又会想起——设置batch，但是那个batch的输入参数却又是图片，它只是把传进去的图片分批送到显卡，而我OOM的地方恰是那个“传进去”的图片，怎么办？ 解决思路其实说来也简单，打破思维定式就好了，不是把所有图片读到内存中，而是只把所有图片的

【异常检测入门】使用CNN实现恶意域名检测（TensorFlow）【代码】

TFCudnnLSTM TensorFlow的高效CudnnLSTM模块的简单模板 依存关系 TensorFlow v1.8 + CUDA v9.0 + cuDNN v7.0 + scikit学习 tqdm 计算性能 TensorFlow的性能指南包括 ，其中指出： 在NVIDIA GPU上，始终应首选使用tf.contrib.cudnn_rnn除非您需要不支持的图层归一化。 根据，与TensorFlow的其他LSTM实现相比， CudnnLSTM实现了显着的加速（比LSTMBlockFused快约2倍，比BasicLSTM快约5倍）。 语言建模实验 我们还采用并尝试运行在那里实现的三个LSTM版本： BasicLSTMCell ， LSTMBlockCell和CudnnLSTM 。 我们发现由于API的更改， CudnnLSTM示例无法在TF v1.8中运行，但是在解决了一些

斯普利特 开发环境 支持的操作系统： 的Ubuntu的20.04 macOS Big Sur v11 要设置开发人员环境，该项目需要以下软件包。 apt-get update && apt-get upgrade -y && apt-get autoremove -y # Installation of general dependencies apt-get install -y build-essential clang-format clang-tidy clangd git git-lfs wget curl gnupg openjdk-11-jdk openjdk-11-jre lcov # Installation of FFMPEG apt-get install -y libavcodec-dev libavformat-dev libavfilter-dev li

对抗生成网络学习（九）——CartoonGAN+爬虫生成《言叶之庭》风格的影像(tensorflow实现)-附件资源

TensorFlow_ Large-Scale Machine Learning on Heterogeneous Distributed Systems.pdf )