深度应用

[开发技巧]·TensorFlow&Keras GPU使用技巧

在使用TensorFlow&Keras通过GPU进行加速训练时,有时在训练一个任务的时候需要去测试结果,或者是需要并行训练数据的时候就会显示OOM显存容量不足的错误。以下简称在训练一个任务的时候需要去测试结果,或者是需要并行训练数据为进行新的运算任务。

小宋是呢

[深度应用]·Keras实现Self-Attention文本分类(机器如何读懂人心)

笔者在[深度概念]·Attention机制概念学习笔记博文中,讲解了Attention机制的概念与技术细节,本篇内容配合讲解,使用Keras实现Self-Attention文本分类,来让大家更加深入理解Attention机制。 作为对比,可以访问[TensorFlow深度学习深入]实战三·分别使用DNN,CNN与RNN(LSTM)做文本情感分析,查看不同网络区别与联系。

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『深度应用』一小时教你上手MaskRCNN·Keras开源实战(Windows&Linux)

MaskRCNN是何凯明基于以往的faster rcnn架构提出的新的卷积网络,一举完成了object instance segmentation. 该方法在有效地目标的同时完成了高质量的语义分割。 文章的主要思路就是把原有的Faster-RCNN进行扩展,添加一个分支使用现有的检测对目标进行并行预测。此开源代码:这是在Python 3,Keras和TensorFlow上实现Mask R-CNN

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