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  1. tensorflow 控制流和tensorflow 数据流机

  2. 个人总结的tensorflow 控制流和tensorflow数据流机的原理和实现。
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2019-02-23
    • 文件大小:6mb
    • 提供者:zhenhailiu
  1. TextureMixer:CVPR'19论文“纹理混合器:纹理的可控制合成和插值网络”的正式Tensorflow实现-源码

  2. 纹理混合器 ,,,,CVPR 2019 | 纹理插值128x1024(更多结果显示在) 纹理溶解1024x1024 纹理笔刷512x2048 动物杂交 先决条件 Linux NVIDIA GPU + CUDA 10.0 + CuDNN 7.5 Python 3.6 张量流gpu 1.12 要安装其他Python依赖项,请运行pip3 install -r requirements.txt 。 将库克隆到当前目录中。 数据集:动物纹理,地球纹理,植物纹理 可从以知识共享或公共领域的许可下
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-22
    • 文件大小:1022mb
    • 提供者:weixin_42117267
  1. tensorflow-exercises:TensorFlow练习-专注于与NumPy的比较-源码

  2. TensorFlow练习 截至2017年,TensorFlow无疑是最受欢迎的深度学习库。 旨在帮助那些想熟悉TensorFlow功能的人。 特别是,我专注于将TensorFlow函数与事实上的标准数值计算库NumPy中的等效函数进行比较。 我希望这可以帮助您快速熟悉TensorFlow。 基本轮廓如下,尽管不是100%固定的。 常数,序列和随机值(DONE) 图表(完成) 变量(完成) 读取数据(完成) 张量变换(DONE) 数学第1部分(完成) 数学部分2(完成) 数学第
  3. 所属分类:其它

  1. 中心:TensorFlowPyTorch最快的非结构化数据集管理。 流数据实时和版本控制。 http:activeloop.ai-源码

  2. 由Hub支持的Data 2.0简介。 通过PyTorch / TensorFlow的版本控制,最快的存储,访问和管理数据集的方式。 可扩展的数据管道。 [英语|] 集线器有什么作用? 软件2.0需要数据2.0,而集线器将提供它。 大多数时候,数据科学家/ ML研究人员致力于数据管理和预处理,而不是训练模型。 借助Hub,我们正在解决此问题。 我们将您的(甚至是PB级的)数据集存储为单个numpy式的云阵列,因此您可以从任何计算机上无缝访问和使用它。 Hub使存储在云中的任何数据类型(图像,文
  3. 所属分类:其它