TreeLSTM_Tensorflow

Tensorflow中的Grad-CAM实施 此回购协议是Gradient类激活图（Grad-CAM [1]）的TensorFlow实现，这是深度学习网络的可视化技术之一。 此仓库基于Grad-CAM的和版本。 要求 Python3.x Tensorflow 1.x （包括经过预训练的（使用Imagenet数据集）VGG16分类模型文件VGG16.npy （有关如何下载的信息，请参阅自述文件）） 用法 python grad-cam-tf.py [top_n] path_to_image ：为其计算Grad-CAM的图像。 path_to_VGG16_npy ： 提供的训练VGG16模型数据 top_n ：可选。 为每个“ top_n”类计算Grad-CAM，这由VGG16预测。 以下图像与pa

无监督数据增强 总览 无监督数据增强或UDA是一种半监督学习方法，可在各种语言和视觉任务上实现最新的结果。 仅用20个标记的示例，UDA优于以前在25,000个标记的示例上训练的IMDb的最新技术。 模型 带标签的示例数 错误率 混合增值税（以前的SOTA） 25,000 4.32 伯特 25,000 4.51 UDA 20 4.20 使用CIFAR-10（带有4,000个标记的示例）和SVHN（带有1,000个带标记的示例），可将最新方法的错误率降低30％以上： 模型 CIFAR-10 SVHN ICT（以前的SOTA） 7.66±.17 3.53±.07 UDA 4.31±.08 2.28±.10 有了10％的标签数据，它就对ImageNet进行了重大改进。 模型 top-1精度 前5位准确性 ResNet-50 55.09 77.26 UDA 68.78 88.80 这个怎么运作 UDA是一种半监督学习的方法，它减少了对带有标记的示例的需求，并更好地利用了没有标记的示例。 我们发布的内容 我们发布以下内容： 基于BERT的文本分

卷积神经网络去模糊 Tensorflow中的深度CNN实施可对文本图像进行去模糊处理 目录 安装 克隆项目， > git clone git@github.com:satwikkansal/deblurring_cnn.git > cd deblurring_cnn 安装依赖项， > pip install -r requirements.txt 用法 可以按照的说明下载数据集。 下载后，将数据相应地放置在data/train和data/test目录中。 使用以下命令开始训练， > python train.py 输出将保存在output目录中。 贡献 欢迎所有补丁！ 执照 MIT许可证-有关详细信息，请参阅文件 致谢 参考： http : //www.fit.vutbr.cz/~ihradis/pubs.php? file=/pub/10922/hradis1

主要介绍了TensorFlow Autodiff自动微分详解，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

anaconda安装tensorflow-gpu前提条件具体步骤参考连接 好吧，这是我第一次写博文，这个排版也太麻烦了吧！虽然知道是为了更好的写博文，但是有点新手不友好的感觉。主要是为了纪念一下装了两天的tensorflow-gpu终于装上了，以及最终解决办法 前提条件 （1）默认装好了anaconda,反正我是直接在镜像源下载anaconda3，就跟正常软件下载一样。为什么用anaconda,因为新手友好啊，不管是命令还是ui操作，就很方便。而且我也不知道为什么pip与我八字不合，从来没有成功过 （2）创好了你自己想要的虚拟环境，注意的是，最好是python3.5/3.6，其他可能装不上t

一个cudart64_110.dll

V-Net的Tensorflow实现 这是用于3D医学成像分割的架构的Tensorflow实现。 该代码仅实现Tensorflow图，必须在训练程序中使用它。 网络的视觉表示 这是此代码实现的网络示例。 用法示例 from VNet import VNet input_channels = 6 num_classes = 1 tf_input = tf.placeholder(dtype=tf.float32, shape=(10, 190, 190, 20, input_channels)) model = VNet(num_classes=num_classes, keep_prob=.7) logits = model.network_fn(tf_input, is_training=True) logits将具有[10, 190, 190, 20, 1] logits形状[10,

垃圾分类 数据集及代码下载链接： : 基于TensorFlow和Keras的智能垃圾分类系统，用于参加中国软件杯双创大赛。 一，安装运行项目所需的python模块，包括tensorflow | numpy | 喀拉拉邦| cv2 二，train.py用于训练垃圾分类模型，由于训练的数据量过多庞大，因此不一并上传 三，predict.py作为预测垃圾的类别，首先运行predict.py，然后输入需要预测的文件路径，即可得到结果。 四，双创大赛.zip中和外部文件的区别就是多了些比赛文档，里面有个人信息不能外传，希望不要再问我要密码了。 测试结果示例：

图分类用变压器 这一计划规定，在描述了我们U2GNN执行，我们充分利用了变压器自重视网络，构建一个先进的聚合函数学习图形表示。 用法 消息 17-05-2020：更新Pytorch（1.5.0）实施。 要求 Python 3.x Tensorflow 1.14 张量2张量1.13 Networkx 2.3 Scikit学习0.21.2 训练 U2GNN$ python train_U2GNN_Sup.py --dataset IMDBBINARY --batch_size 4 --ff_hidden_size 1024 --fold_idx 1 --num_neighbors 8 --num_sampled 512 --num_epochs 50 --num_timesteps 4 --learning_rate 0.0005 --model_name IMDBBINARY_bs