深度學習模型視覺化——Netron(支援tf, caffe, keras,mxnet等多種框架)
目前的Netron支援主流各種框架的模型結構視覺化工作
我的是linux所以下載了.deb格式
sudo dpkg -i deb檔名
果然報錯,缺少依賴,都是老套路了
sudo apt-get install -f
sudo dpkg -i deb檔名
安裝成功。
在應用程式搜尋欄裡輸入Netron,找到後就可以用了。
相關推薦
深度學習模型視覺化——Netron(支援tf, caffe, keras,mxnet等多種框架)
目前的Netron支援主流各種框架的模型結構視覺化工作 我的是linux所以下載了.deb格式 sudo dpkg -i deb檔名 果然報錯,缺少依賴,都是老套路了 sudo a
李飛飛新研究:基於深度學習和視覺化語言來了解不同物體間的關係
來源:鳳凰科技 概要:最近她所在的實驗室正在做一項新研究,基於深度學習和視覺化語言模式瞭解不同物體之間的關係。 2017未來科學大獎頒獎典禮暨未來論壇年會28、29日在京舉辦,斯坦福大學終身教授、谷歌雲首席科學家李飛飛在人工智慧研討會上表示,最近她所在的實驗室正在做一項新研究,基於深度學習和視覺化語言模
深度學習之視覺化ZFNet-解卷積
為什麼提出 提出的背景 由於AlexNet的提出,大型卷積網路開始變得流行起來,但是人們對於網路究竟為什麼能表現的這麼好,以及怎麼樣能變得更好尚不清楚,因此為了針對上述兩個問題,提出了一個新穎的視覺化技術來一窺中間特徵層的功能以及分類的操
開啟深度學習的潘多拉魔盒(模型視覺化)
開啟深度學習的潘多拉魔盒(模型視覺化) - v3.x 深度學習原理與實踐(開源圖書)-總目錄,建議收藏,告別碎片閱讀! 深度學習在各個領域攻城略地,在諸多領域秒殺傳統演算法,但是其運作細節一直是個黑盒。理論研究者特別是數學家無法完全解釋的事物。學術界、研究所和企業界
深度學習網路模型視覺化
在學習Resnet50的時候官網上給出了網路的整個模型圖 http://ethereon.github.io/netscope/#/gist/db945b393d40bfa26006 ,但是學RFCN的時候就不知道哪裡能找到,看到同事給的文件裡面有部分圖,諮詢後,同事給了我幾個prototx
實戰 | 深度學習輕鬆學:如何用視覺化介面來部署深度學習模型
翻譯 | AI科技大本營參與 | 王赫上個月,我有幸結識了 DeepCognition.ai 的
實戰 | 深度學習輕鬆學:如何用視覺化介面來部署深度學習模型 轉載 2017年12月27日 00:00:00 109 翻譯 | AI科技大本營 參與 | 王赫 上個月,我有幸結識了 DeepCogn
翻譯 | AI科技大本營 參與 | 王赫 上個月,我有幸結識了 DeepCognition.ai 的創始人。 Deep Cognition (深度認知) 建立的深度學習工作室,為很多準備部署深度學習框架和採用人工智慧技術的機構打破了諸多難以逾越的障礙。 究竟什麼是深度學習?
使用GOOGLE COLAB訓練深度學習模型
edi play bottom art one con style right tag 來自為知筆記(Wiz)使用GOOGLE COLAB訓練深度學習模型
深度學習正則化---提前終止
VM bsp jsb img tle 過程 部分 pos mdf 提前終止 ??在對模型進行訓練時,我們可以將我們的數據集分為三個部分,訓練集、驗證集、測試集。我們在訓練的過程中,可以每隔一定量的step,使用驗證集對訓練的模型進行預測,一般來說,模型在訓練集和驗證集的損失
深度學習正則化---數據增強
clas pos 深度 偏移 噪聲 不同 更多 種類 圖片尺寸 在深度學習應用中訓練數據往往不夠,可以通過添加噪聲、裁剪等方法獲取更多的數據。另外,考慮到噪聲的多樣性,可以通過添加不同種類的噪聲獲取更多類型的數據,比如裁剪、旋轉、扭曲、拉伸等不同的方法生成不同的數據。 主要
深度學習模型相關知識(2)
fas bubuko 深度學習 image ive bsp 提取 AS 簡寫 參考:https://blog.csdn.net/lanran2/article/details/60143861 ROI pooling: ROI是Regin of Interest的簡寫,指的
用深度學習模型Word2Vec探索《紅樓夢》人物關系
繼續 comment block for lse r+ not 百度 構建 先來看一看結果,發現: 1.賈寶玉和襲人的關系最近。 2.薛寶釵和自己的媽媽關系最近。 3.賈寶玉和林黛玉逼格比較統一,薛寶釵屬於獨樹一幟的逼格調性。 4.大觀園中可以看到邢岫煙經常出沒... 還有
Opencv呼叫深度學習模型
https://blog.csdn.net/lovelyaiq/article/details/79929393 Opencv呼叫深度學習模型 2018年04月13日 15:19:54 TiRan_Yang 閱讀數:1150更多
利用Google免費GPU跑深度學習模型
還在為電腦沒有很好的GPU而煩惱麼,這個教程教你隨時利用Colab中的Tesla K80顯示卡跑深度學習模型 先從價格上感受下Tesla K80 首先想體驗Colab,必須先學會科學上網,可以利用VPS買國外結點的伺服器,利用Shadowsockes搭梯子,具體教程可以參考其他博主,在此不做贅述。
######好好好,本質#####基於LSTM搭建一個文字情感分類的深度學習模型:準確率往往有95%以上
基於情感詞典的文字情感分類 傳統的基於情感詞典的文字情感分類,是對人的記憶和判斷思維的最簡單的模擬,如上圖。我們首先通過學習來記憶一些基本詞彙,如否定詞語有“不”,積極詞語有“喜歡”、“愛”,消極詞語有“討厭”、“恨”等,從而在大腦中形成一個基本的語料庫。然後,我們再對輸入的句子進行最直接
深度學習計算機視覺崗位 面試問題總結
1. 超引數和引數 參考這篇部落格 引數是模型自己學習的部分,比如卷積核的weight以及bias 超引數是根據經驗設定使得模型具有好的效果的引數,CNN中常見的超引數有: 1卷積層層數 2全連線層層數 3 卷積核size 4卷積核數目 5 learning rate 6正則化引數
matplotlib學習——資料視覺化基本處理
引:現打算將曾經學習的資料處理方面的知識回顧一下,並做成筆記,從matplotlib開始記起 ----環境搭建:使用Anaconda,較為方便,如果認為不需要過多的東西,可以使用pip安裝 pip安裝命令:pip3 install matplotlib Anaconda下載地址:http
樹莓派執行深度學習模型——深度學習
最近正鼓搗樹莓派,想在樹莓派上跑深度學習,有些坑與技巧,在此記錄一下: 樹莓派的python的pip源比較慢,沒找到國內的用於樹莓派的映象,命令列加快網速的工具proxychains; darknet在CPU上是單執行緒的,很坑,暫時的解決方法是使用opencv呼叫dark
關於訓練深度學習模型deepNN時,訓練精度維持固定值,模型不收斂的解決辦法(tensorflow實現)
一、背景 最近一直在做人臉表情的識別,用到的程式是之間的一篇文章中的程式:深度學習(一)——deepNN模型實現攝像頭實時識別人臉表情(C++和python3.6混合程式設計)。這裡我只進行了簡單的程式修改。 由於該程式是利用fer2013資料集做的,效果不是很好,人臉表情的識別精度僅有70
pytorch模型視覺化2:tensorboardX
不同於tensorflow提供了強大的視覺化功能,pytorch視覺化一般藉助第三方工具,更通用的方法是使用tensorboardX。 https://github.com/lanpa/tensorboardX 使用命令:pip install tensorboardX安裝後,如下程