TF之RNN：实现利用scope.reuse_variables()告诉TF想重复利用RNN的参数的案例 / 开普饭

目录一初始化RNN1.初始化为02.初始化为指定值LSTMStateTuple(c ,h)二优化RNN1.dropout功能2.LN基于层的归一化三在GRUCell中实现LN四 CTC网络的lo ...

CRNN是OCR领域非常经典且被广泛使用的识别算法,其理论基础可以参考我上一篇文章,本文将着重讲解CRNN代码实现过程以及识别效果. 数据处理利用图像处理技术我们手工大批量生成文字图像,一共360万 ...

加拿大一枝黄花是蜜源植物吗?可以利用吗?养蜂人告诉你答案它是国外"救命草",号称国内"霸王花",4大好处难以发挥导读:关于加拿大一枝黄花是不是蜜源植物的问题 ...

五倍子流蜜条件是什么?如何利用?养蜂人告诉你答案五倍子花期,蜂群该如何管理?做好这2点,采蜜育王全解决导读:关于五倍子什么条件下流蜜的问题,其实这个问题我们可以从五倍子的分布区域来看,五倍子在我国 ...

TF之CNN:利用sklearn(自带手写数字图片识别数据集)使用dropout解决学习中overfitting的问题+Tensorboard显示变化曲线输出结果设计代码 import tenso ...

TF之LSTM:利用基于顺序的LSTM回归算法对DIY数据集sin曲线(蓝虚)预测cos(红实)(TensorBoard可视化) 输出结果代码设计 import tensorflow as tf i ...

TF之NN:利用神经网络系统自动学习散点(二次函数+noise+优化修正)输出结果可视化(matplotlib动态演示) 输出结果代码设计 import tensorflow as tf impor ...

TF之LSTM:利用LSTM算法对mnist手写数字图片数据集(TF函数自带)训练.评估(偶尔100%准确度,交叉熵验证) 输出结果第 0 accuracy 0.125 第 20 accuracy ...

TF之DNN:利用DNN[784→500→10]对MNIST手写数字图片识别数据集(TF自带函数下载)预测(98%)+案例理解DNN过程输出结果案例理解DNN过程思路 1.一张图像数组形状的变化: ...

TF之DD:利用Inception模型+GD算法生成原始的Deep Dream图片输出结果设计思路实现(部分)代码 #TF之DD:利用Inception模型+GD算法生成原始的Deep Drea ...

TF之TFSlim:利用经典VGG16模型(InceptionV3)在ImageNet数据集基础上训练自己的五个图像类别数据集的训练过程记录训练控制台显示输出结果文件

TF之RNN：实现利用scope.reuse_variables()告诉TF想重复利用RNN的参数的案例