- 1. 功能说明用于获取tensorflow的运行结果，可以获取每一层的结果，输入需要是bin文件。需要注意的是，tensorflow一般需要的输入是NHWC格式的（具体网络要具体确认），需要的输入bin文件也需要是NHWC格式的。2. 主要参数说明参数名称参数 描述protobufpb文件路径-i, --input_bins模型推理输入bin文件路径，多个以;分隔，如'./a.bin;./c... 1. 功能说明用于获取tensorflow的运行结果，可以获取每一层的结果，输入需要是bin文件。需要注意的是，tensorflow一般需要的输入是NHWC格式的（具体网络要具体确认），需要的输入bin文件也需要是NHWC格式的。2. 主要参数说明参数名称参数 描述protobufpb文件路径-i, --input_bins模型推理输入bin文件路径，多个以;分隔，如'./a.bin;./c...
- 系统环境【OS】centos 7.6【arch】 x86_64【python环境】python3.7.5（本文环境中将python及pip对应配置成“python3.7”“pip3.7”，下文中“python3.7”“pip3.7”均针对该python版本）安装包获取【tensorflow 1.15 whl包】https://pypi.org/project/tensorflow/1.15.... 系统环境【OS】centos 7.6【arch】 x86_64【python环境】python3.7.5（本文环境中将python及pip对应配置成“python3.7”“pip3.7”，下文中“python3.7”“pip3.7”均针对该python版本）安装包获取【tensorflow 1.15 whl包】https://pypi.org/project/tensorflow/1.15....
- 华为坚持通过硬件开放、软件开源、使能合作伙伴，为各行业客户提供全栈全场景的AI计算基础设施及应用方案，通过AI技术使能千行百业，让智能无所不及。 华为坚持通过硬件开放、软件开源、使能合作伙伴，为各行业客户提供全栈全场景的AI计算基础设施及应用方案，通过AI技术使能千行百业，让智能无所不及。
- 01赛题介绍随着我国经济的发展，城市化进程不断加速，生活垃圾对城市环境的威胁日益增加。如何高效、环保地解决处理生活垃圾迫在眉睫。因此垃圾的智能分类对于智能化分拣垃圾、提高垃圾分拣效率就显得十分重要。为了探究这一问题，由中关村海华信息研究院、清华大学交叉信息研究院以及Biendata举办的2020海华AI垃圾分类大赛吸引了大量工程师以及高校学生的参与。由华为NAIE平台提供的算力支持，也为比赛... 01赛题介绍随着我国经济的发展，城市化进程不断加速，生活垃圾对城市环境的威胁日益增加。如何高效、环保地解决处理生活垃圾迫在眉睫。因此垃圾的智能分类对于智能化分拣垃圾、提高垃圾分拣效率就显得十分重要。为了探究这一问题，由中关村海华信息研究院、清华大学交叉信息研究院以及Biendata举办的2020海华AI垃圾分类大赛吸引了大量工程师以及高校学生的参与。由华为NAIE平台提供的算力支持，也为比赛...
- 盛夏，躺在郁郁葱葱的草地，望着蓝天白云，空气中弥漫着阳光的味道，又是一年毕业季。印象中的毕业季，有离别、有不舍、有表白、有一场毕业典礼，还有一张毕业纪念照。 盛夏，躺在郁郁葱葱的草地，望着蓝天白云，空气中弥漫着阳光的味道，又是一年毕业季。印象中的毕业季，有离别、有不舍、有表白、有一场毕业典礼，还有一张毕业纪念照。
- MoXing的概念 MoXing是华为云深度学习服务提供的网络模型开发API。相对于TensorFlow和MXNet等原生API，MoXing API让模型的代码编写更加简单，允许用户只需要关心数据输入(input_fn)和模型构建(model_fn)的代码，即可实现任意模型在多GPU和分布式下的高性能运行。MoXing-TensorFlow支持原生TensorFlow、Kera... MoXing的概念 MoXing是华为云深度学习服务提供的网络模型开发API。相对于TensorFlow和MXNet等原生API，MoXing API让模型的代码编写更加简单，允许用户只需要关心数据输入(input_fn)和模型构建(model_fn)的代码，即可实现任意模型在多GPU和分布式下的高性能运行。MoXing-TensorFlow支持原生TensorFlow、Kera...
- 在Windows平台下使用OpenCV将图片合成视频, 输入为图片存放的文件夹路径即可。支持设置视频编码格式，宽度，高度，帧数，以及是否简单的翻转图片。 在Windows平台下使用OpenCV将图片合成视频, 输入为图片存放的文件夹路径即可。支持设置视频编码格式，宽度，高度，帧数，以及是否简单的翻转图片。
- 鉴于大多数书籍在编写上都结构混乱，无法体现出知识的系统性、逻辑性和层次性。特整理出学Python最基础的知识学习框架，希望帮助大家快速入门。下面我来描述这四个数字的含义！我是按照数字的顺序来描述的，但在学习的顺序上，请按照5、6、3、4的顺序展开学习。三个基本概念1. 结构化（函数、模块、包）2. 面向对象（类及派生类、重载）3. 虚拟环境（版本管理、环境隔离）四类基本操作1. 数据操作（各... 鉴于大多数书籍在编写上都结构混乱，无法体现出知识的系统性、逻辑性和层次性。特整理出学Python最基础的知识学习框架，希望帮助大家快速入门。下面我来描述这四个数字的含义！我是按照数字的顺序来描述的，但在学习的顺序上，请按照5、6、3、4的顺序展开学习。三个基本概念1. 结构化（函数、模块、包）2. 面向对象（类及派生类、重载）3. 虚拟环境（版本管理、环境隔离）四类基本操作1. 数据操作（各...
- 本文首先回顾了一些传统的激活函数和注意力机制，然后解读了一种“注意力机制下的激活函数”，也就是自适应参数化修正线性单元（Adaptively Parametric Rectifier Linear Unit，APReLU）。1. 激活函数激活函数是目前人工神经网络的核心组成部分之一，其作用是进行人工神经网络的非线性化。我们首先回顾一些最为常见的激活函数，包括Sigmoid激活函数、Tanh激... 本文首先回顾了一些传统的激活函数和注意力机制，然后解读了一种“注意力机制下的激活函数”，也就是自适应参数化修正线性单元（Adaptively Parametric Rectifier Linear Unit，APReLU）。1. 激活函数激活函数是目前人工神经网络的核心组成部分之一，其作用是进行人工神经网络的非线性化。我们首先回顾一些最为常见的激活函数，包括Sigmoid激活函数、Tanh激...
- 深度残差网络ResNet获得了2016年IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition的最佳论文奖，目前在谷歌学术的引用量已高达38295次。残差收缩网络是深度残差网络的一种的改进版本，其实是深度残差网络、注意力机制和软阈值函数的集成。在一定程度上，残差收缩网络的工作原理，可以理解为：通过注意力机制注意到不重要的特征，通过... 深度残差网络ResNet获得了2016年IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition的最佳论文奖，目前在谷歌学术的引用量已高达38295次。残差收缩网络是深度残差网络的一种的改进版本，其实是深度残差网络、注意力机制和软阈值函数的集成。在一定程度上，残差收缩网络的工作原理，可以理解为：通过注意力机制注意到不重要的特征，通过...
- 深度残差收缩网络其实是一种通用的特征学习方法，是深度残差网络ResNet、注意力机制和软阈值化的集成，可以用于图像分类。本文采用TensorFlow 1.0和TFLearn 0.3.2，编写了图像分类的程序，采用的图像数据为CIFAR-10。CIFAR-10是一个非常常用的图像数据集，包含10个类别的图像。可以在这个网址找到具体介绍：https://www.cs.toronto.edu/~k... 深度残差收缩网络其实是一种通用的特征学习方法，是深度残差网络ResNet、注意力机制和软阈值化的集成，可以用于图像分类。本文采用TensorFlow 1.0和TFLearn 0.3.2，编写了图像分类的程序，采用的图像数据为CIFAR-10。CIFAR-10是一个非常常用的图像数据集，包含10个类别的图像。可以在这个网址找到具体介绍：https://www.cs.toronto.edu/~k...
- 深度残差收缩网络（Deep Residual Shrinkage Network）是深度残差学习（Deep Residual Network, ResNet）的一种改进，发表在IEEE Transactions on Industrial Informatics上，面向的是数据包含噪声的情况。实验部分将所提出的两种深度残差收缩网络，即“通道之间共享阈值的深度残差收缩网络(Deep Resid... 深度残差收缩网络（Deep Residual Shrinkage Network）是深度残差学习（Deep Residual Network, ResNet）的一种改进，发表在IEEE Transactions on Industrial Informatics上，面向的是数据包含噪声的情况。实验部分将所提出的两种深度残差收缩网络，即“通道之间共享阈值的深度残差收缩网络(Deep Resid...
- 对于基于深度学习的分类算法，其关键不仅在于提取与标签相关的目标信息，剔除无关的信息也是非常重要的，所以要在深度神经网络中引入软阈值化。阈值的自动设置，是深度残差收缩网络的核心贡献。需要注意的是，软阈值化中的阈值，需要满足一定的条件。这篇文章中的阈值设置，事实上，是在注意力机制下进行的。下面分别介绍阈值需要满足的条件、注意力机制以及具体的阈值设置方法。（1）阈值需要满足的条件在软阈值化中，阈值... 对于基于深度学习的分类算法，其关键不仅在于提取与标签相关的目标信息，剔除无关的信息也是非常重要的，所以要在深度神经网络中引入软阈值化。阈值的自动设置，是深度残差收缩网络的核心贡献。需要注意的是，软阈值化中的阈值，需要满足一定的条件。这篇文章中的阈值设置，事实上，是在注意力机制下进行的。下面分别介绍阈值需要满足的条件、注意力机制以及具体的阈值设置方法。（1）阈值需要满足的条件在软阈值化中，阈值...
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- 深度残差收缩网络（Deep Residual Shrinkage Network）是深度残差学习（Deep Residual Network, ResNet）的一种改进，发表在IEEE Transactions on Industrial Informatics上，面向的是数据包含噪声的情况。其实，这篇文章的摘要很好地总结了整体的思路。一共四句话，非常简明扼要。我们首先来翻译一下论文的摘要：... 深度残差收缩网络（Deep Residual Shrinkage Network）是深度残差学习（Deep Residual Network, ResNet）的一种改进，发表在IEEE Transactions on Industrial Informatics上，面向的是数据包含噪声的情况。其实，这篇文章的摘要很好地总结了整体的思路。一共四句话，非常简明扼要。我们首先来翻译一下论文的摘要：...
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