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主机教程 第382页

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TensorFlow分布式在谷歌云平台运行详解

在这个案例中将学习如何在谷歌云平台上使用 Google TensorFlow,回顾的例子是经典的 MNIST。 在 https://cloud.google.com/ 中查看 GCP 的工作方式将是一件好事。请注意,GCP 提供 300 美元的免费积

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TensorFlow分布式训练MNIST分类器

本节以分布式方式训练完整的 MNIST 分类器。 该案例受到下面博客文章的启发: http://ischlag.github.io/2016/06/12/async-distributed-tensorflow/ ,运行在 TensorFlow 1.2 上的代码可以在网址 https://github

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TensorFlow GPU的安装和使用

本节将学习如何在 GPU 中使用 TensorFlow,所执行的运算操作是在 CPU 或 GPU 上进行简单的矩阵乘法。 首先安装一个支持 GPU 的 TensorFlow 版本。官方的 TensorFlow 安装说明能够提供良好的开始:

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TensorFlow分布式详解

每次 TensorFlow 运算都被描述成计算图的形式,它允许结构和运算操作配置所具备的自由度能够被分配到各个分布式节点上。计算图可以分成多个子图,分配给服务器集群中的不同节点。

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CapsNet胶囊网络原理和TensorFlow实现详解

胶囊网络(CapsNet) 是一个非常新颖的创新型深度学习网络。该技术于 2017 年 10 月底在 Sara Sabour、Nicholas Frost 和 Geoffrey Hinton 发表的一篇名为Dynamic Routing Between Capsule的开创性论文中被提

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VAE变分自编码器及其实现详解

变分自编码器(VAE) 组合了神经网络和贝叶斯推理这两种最好的方法,是最酷的神经网络,已经成为无监督学习的流行方法之一。 变分自编码器是一个扭曲的自编码器。同自编码器的

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DCGAN及实际应用(虚构MNIST图像)

本节将使用一个简单的 GAN,它使用 CNN 来学习如何伪造 MNIST 图像并生成不属于原始数据集的新图像。这个想法是将 CNN 与 GAN 一起使用来提高处理图像数据集的能力。值得注意的是,之前

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