9.5. 多尺度目标检测 9.5.1. 小结 9.5.2. 练习 9.5. 多尺度目标检测 在“锚框” 一节中，我们在实验中以输入图像的每个像素为中心生成多个锚框。这些锚框是对输入图像不同区域的采样。然而，如果以图像每个像素为中心都生成锚框，很容易生成过多锚框而造成计算量过大。举个例子，假设输入图像的高和宽分别为561像素和728像素，如果以每个...

TensorFlow on Volcano TensorFlow简介 TensorFlow on Volcano ps-worker TensorFlow on Volcano 最近更新于 Jul 31, 2021 TensorFlow简介 TensorFlow是一个基于数据流编程的符号数学系统，被广泛应用于各类机器学习算法的编程实现，...

9.10. 全卷积网络（FCN） 9.10.1. 转置卷积层 9.10.2. 构造模型 9.10.3. 初始化转置卷积层 9.10.4. 读取数据集 9.10.5. 训练模型 9.10.6. 预测像素类别 9.10.7. 小结 9.10.8. 练习 9.10.9. 参考文献 9.10. 全卷积网络（FCN） 上一节介绍了，我们可以基...

1. 新建项目 2. 创建项目 2.1. 运行项目 1. 新建项目 2. 创建项目 beego 的项目基本都是通过 bee 命令来创建的，所以在创建项目之前确保你已经安装了 bee 工具和 beego。如果你还没有安装，那么请查阅 beego 的安装 和 bee 工具的安装。 现在一切就绪我们就可以开始创建项目了，打开终端，进入 $GO...

Conv2D 属性 Conv2D class paddle.fluid.dygraph.Conv2D ( num_channels, num_filters, filter_size, stride\=1, padding\=0, dilation\=1, groups\=None, param_attr\=None, bias_attr\=No...

一台机器上多设备 只需添加 GPU 卡到单个机器，您就可以获得主要的性能提升。 事实上，在很多情况下，这就足够了。 你根本不需要使用多台机器。 例如，通常在单台机器上使用 8 个 GPU，而不是在多台机器上使用 16 个 GPU（由于多机器设置中的网络通信带来的额外延迟），可以同样快地训练神经网络。 在本节中，我们将介绍如何设置您的环境，以便 Tens...

Angular 是什么 特性 发展历史 起源 困境 Angular 2 横空出世 ng2 相比 ng1 现状 那我为什么要学习使用 Angular ？ 学习 Angular 的一些建议 相关链接 Angular 是什么 Angular（读音[‘æŋgjʊlə]）是一套用于构建用户界面的 JavaScript 框架。由 Goog...

向微服务迈进 向微服务迈进 没有银弹 传说里，能从普通人忽然变身的狼人是梦靥中最为可怖的怪物，人们一直尝试寻找到能对狼人一枪毙命的银弹。 软件亦有着狼人的特性，平常看似人畜无害的技术研发工作，转眼间就能变成一只工期延误、预算超支、产品满身瑕疵的怪兽。我听到了管理者、程序员与用户都在绝望地呼唤，大家都渴望能找到某种可以有效降低软件开发的成本的银弹，让...

单机训练 准备工作 初始化参数 参数随机初始化 载入预定义参数 单卡训练 多卡训练 进阶使用 单机训练 准备工作 要进行PaddlePaddle Fluid单机训练，需要先 准备数据 和配置简单的网络 。当配置简单的网络 完毕后，可以得到两个fluid.Program ， startup_program 和 main_pro...

LeNet在手写数字识别上的应用 LeNet在手写数字识别上的应用 LeNet网络的实现代码如下： # 导入需要的包 import paddle import paddle . fluid as fluid import numpy as np from paddle . fluid . dygraph . nn ...