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python module _ tempfile

## tempfile `tempfile.mkstemp`([*suffix=''*[, *prefix='tmp'*[, *dir=None*[, *text=False*]]]]) > 尽可能以最安全的方式创建临时文件,文件在创建时忽略竞争条件(假定平台正确地实施了`os.O_EXCL` 标志 for `os.open()`) - The file is readable and...

tf.keras入门(5) save and restore models

## 保存和恢复模型 模型进度可在训练期间和之后保存。这意味着,您可以从上次暂停的地方继续训练模型,避免训练时间过长。此外,可以保存意味着您可以分享模型,而他人可以对您的工作成果进行再创作。发布研究模型和相关技术时,大部分机器学习从业者会分享以下内容: - 用于创建模型的代码,以及 - 模型的训练权重或参数 分享此类数据有助于他人了解模型的工作原理并尝试使用新数据自行尝试模型。 下...

tf.keras入门(4) Explore over-fitting and under-fitting

## 探索过拟合与欠拟合 我们将探索两种常见的正则化技术(**权重正则化**和**丢弃**),并使用它们改进我们的 IMDB 影评分类笔记本。 我们不会像在上一次那样使用嵌入,而是对句子进行**独热编码**。该模型将很快过拟合训练集。它将用来演示何时发生过拟合,以及如何防止过拟合。 > 务必谨记:深度学习模型往往善于与训练数据拟合,但真正的挑战是**泛化**,而非拟合。 #...

tf.keras入门(3) Predicting House Prices_ Regression(boston_housing 数据集)

## 预测房价(回归) 预测 20 世纪 70 年代中期波士顿郊区房价的中间值。 **该数据集包含 13 个不同的特征:** 1. 人均犯罪率。 2. 占地面积超过 25000 平方英尺的住宅用地所占的比例。 3. 非零售商业用地所占的比例(英亩/城镇)。 4. 查尔斯河虚拟变量(如果大片土地都临近查尔斯河,则为 1;否则为 0)。 5. 一氧化氮浓度(以千万分之一为单位)。 6. 每...

tf.keras入门(2) Film review text Classification(IMDB 数据集)

## 影评文本分类 使用 [IMDB 数据集](https://tensorflow.google.cn/api_docs/python/tf/keras/datasets/imdb),其中包含来自[互联网电影数据库](https://www.imdb.com/)的 50000 条影评文本。将这些影评拆分为训练集(25000 条影评)和测试集(25000 条影评)。训练集和测试集之间达成...

tf.keras入门(1) Basic Classification(Fashion MNIST数据集)

## 基本分类(Fashion MNIST) 使用`tf.keras` ,是一种在TensorFlow中构建和训练模型的高阶api 本指南使用 [Fashion MNIST](https://github.com/zalandoresearch/fashion-mnist) 数据集,其中包含 70000 张灰度图像,涵盖 10 个类别。以下图像显示了单件服饰在较低分辨率(28x28 ...

2018沈阳k(经典的约瑟夫环)

[地址](https://codeforces.com/gym/229561) ## K Let the Flames Begin 首先,对于经典的约瑟夫环问题,我们记$f(n,m)$表示初始有$n$个人,第$m$个出队的人是谁(从0号开始报数)。则有递推式$f(n,m)=(f(n-1,m-1)+k)\ \%\ n$ 其中$k$表示每报数$k$次一个人出队,注意**编号从0...

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