TensorFlow tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits的用法

主要介绍了基于Tensorflow一维卷积用法详解,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

===================================================本文主要是基于二次代价函数在BP神经网络中出现的缓慢学习问题，提出利用softmax柔性最大值函数

tf_unet:用于图像分割的通用U-Net Tensorflow实现

在tensorflow中，我们可以使用 设置使用GPU使用 tf.device 指定Session在第二块GPU上运行：ConfigProto() 中参数 如果安装的是GPU版本的tensorflow

TensorFlow模型 该存储库包含在实现的许多不同模型: 是使用TensorFlow的高级API的示例模型的集合。 它们旨在通过最新稳定的TensorFlow API进行良好的维护,测试和更新。

tf2_Segmentation 这是由Tensorflow 2.x实现的图像分割框架。 这个框架中有U-Net,DeepLabV3,BESNet。 U-Net:Olaf Ronneberger,Ph

TF_Toolbox 针对所有TensorFlow的组织化回购:教程,数据和模型。 实施模型的步骤 实现自定义功能。 实施自定义图层以存储自定义功能(如果可能)。 实现连接自定义功能和图层的自定义模型

元学习框架TF 2.0 这是一个框架,可以轻松地将元学习技术应用于不同的数据集。 该存储库涵盖了包括UMTRA在内的几种元学习算法。 有关UMTRA发布期间的存储库,请转到 。 只需单击一下即可读取数

tf_unet, 用于图像分割的通用U 网 Tensorflow Tensorflow Unet 这是由 Ronneberger等提出的通用英镑 实现。 开发了 Tensorflow 。 方法已经应用

今天小编就为大家整理了一篇细数nn.BCELoss与nn.CrossEntropyLoss的区别,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧