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PointConv：3D点云上的深度卷积网络

2019年9月18日 vistart 写评论

作者： Wenxuan Wu, Zhon…

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发帖时间： 论文 归档位置： point cloud， PointConv， 卷积， 点云

用于三维点云的球形内核八叉树引导卷积神经网络

2019年9月8日 vistart 写评论

作者：Huan Lei, Naveed …

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发帖时间： 论文 归档位置： CNN， kernel， point cloud， spherical， 卷积， 核， 点云， 球状的， 神经网络， 计算核

调试 TensorFlow 模型

2019年9月4日 vistart 写评论

正如我们在本系列文章中所学到的，Tens…

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发帖时间： 掌握 TensorFlow 1.x， 框架， 深度学习 归档位置： assert， console， debug， jupyter， model， TensorFlow， tfdbg， 张量， 打印， 控制台， 断言， 模型， 调试

使用TensorFlow集群实现的分布式模型

2019年9月3日 vistart 写评论

之前我们学习了如何使用Kubernete…

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发帖时间： 掌握 TensorFlow 1.x， 框架， 深度学习 归档位置： asynchronous， cluster， distributed models， synchronous， TensorFlow， update， 分布式模型， 同步， 异步， 更新， 集群

迁移学习和预训练模型

2019年9月2日 vistart 写评论

简单来说，迁移学习意味着你需要训练有素的…

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发帖时间： 掌握 TensorFlow 1.x， 框架， 深度学习 归档位置： coco， dataset， image classification， imagenet， Inception， keras， pre-trained model， retrain， TensorFlow， transfer learning， VGG16， 动物， 图像分类， 数据集， 迁移学习， 重新训练， 预训练模型

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If you think that our work is not doing well enough, you can point it out directly. Whether you are reasonable or not, I can listen patiently. I can guarantee that my work is all my own. I have no reason to copy others. There is absolutely no need to pre-emptively say that it is copied from elsewhere, and there is no need to say that I am talking nonsense, which will not help solve the problem and will break the interpersonal relationship. Even if we can’t be friends, we shouldn’t be enemies. Do you say that I am right?

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  • 使用 TF Serving 将 TensorFlow 模型用于生产 – vistart's blog发表在《使用 TensorFlow 的经典机器学习案例》
  • 第二章 标准输出 – vistart's blog发表在《2.8 将输出和错误信息发送到不同文件》
  • 第二章 标准输出 – vistart's blog发表在《2.16 即使在将输出用作输入时也要保存输出副本》
  • 第二章 标准输出 – vistart's blog发表在《2.19 重定向看起来不起作用时保存输出》

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