Py之tensorflow-addons:tensorflow-addons的简介、安装、使用方法之详细攻略
Py之tensorflow-addons:tensorflow-addons的简介、安装、使用方法之详细攻略
目录
tensorflow-addons的简介
tensorflow-addons的安装
tensorflow-addons的使用方法
1、使用 TensorFlow Addons 中的功能:
tensorflow-addons的简介
TensorFlow Addons 是一个符合成熟 API 模式的贡献仓库,但实现了在核心 TensorFlow 中尚不可用的新功能。TensorFlow 本身原生支持大量运算符、层、度量、损失和优化器。然而,在像机器学习这样快速发展的领域中,存在许多有趣的新发展,这些发展尚不能整合到核心 TensorFlow 中(因为它们的广泛适用性尚不明确,或者主要由社区的较小子集使用)。
tensorflow-addons的安装
pip install tensorflow-addons
pip install -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple tensorflow-addons

tensorflow-addons的使用方法
1、使用 TensorFlow Addons 中的功能:
TensorFlow Addons 提供了许多不在核心 TensorFlow 中的操作和功能。你可以根据你的需求选择合适的模块,比如 layers、activations、optimizers 等。例如,使用其中的 tfa.layers.SpectralNormalization 层:
import tensorflow as tf
import tensorflow_addons as tfafrom tensorflow_addons.layers import SpectralNormalizationmodel = tf.keras.Sequential([SpectralNormalization(tf.keras.layers.Dense(128)),tf.keras.layers.Activation('relu'),# 其他层和配置
])
相关文章:
Py之tensorflow-addons:tensorflow-addons的简介、安装、使用方法之详细攻略
Py之tensorflow-addons:tensorflow-addons的简介、安装、使用方法之详细攻略 目录 tensorflow-addons的简介 tensorflow-addons的安装 tensorflow-addons的使用方法 1、使用 TensorFlow Addons 中的功能: tensorflow-addons的简介 TensorFlow Addon…...
STM32G4x FLASH 读写配置结构体(LL库下使用)
主要工作就是把HAL的超时用LL库延时替代,保留了中断擦写模式、轮询等待擦写,我已经验证了部分。 笔者用的芯片为STM32G473CBT6 128KB Flash,开环环境为CUBEMXMDK5.32,因为G4已经没有标准库了,笔者还是习惯使用标准库的…...
【AI提示词人物篇】创新艺术未来,让科技改变想象空间
AI 绘画学习难度和练习技巧 学习绘画的技巧 学习能难度: 外貌特征:AI需要学习识别和理解各种外貌特征,如发型、肤色、眼睛颜色等。这可能需要大量的训练数据和复杂的模型架构。 镜头提示:AI需要学习理解不同镜头提示的含义&…...
登录shell与非登录shell、交互式与非交互式shell的知识点详细总结
一、登录shell与非登录shell 1.登录shell定义:指的是当用户登录系统时所取的那个shell,登录shell属于交互式shell。 登陆shell通常指的是:用户通过输入用户名/密码(或证书认证)后启动的shell.例如: 当时…...
【教学类-42-02】20231224 X-Y 之间加法题判断题2.0(按2:8比例抽取正确题和错误题)
作品展示: 0-5: 21题,正确21题,错误21题42题 。小于44格子,都写上,哪怕输入2:8,实际也是5:5 0-10 66题,正确66题,错误66题132题 大于44格子,正确66题抽取44*…...
轻量Http客户端工具VSCode和IDEA
文章目录 前言Visual Studio Code 的插件 REST Client编写第一个案例进阶,设置变量进阶,设置Token IntelliJ IDEA 的 HTTP请求构建http脚本HTTP的环境配置结果值暂存 前言 作为一个WEB工程师,在日常的使用过程中,HTTP请求是必不可…...
机器学习或深度学习的数据读取工作(大数据处理)
机器学习或深度学习的数据读取工作(大数据处理)主要是.split和re.findall和glob.glob运用。 读取文件的路径(为了获得文件内容)和提取文件路径中感兴趣的东西(标签) 1,“glob.glob”用于读取文件路径 2,“.…...
Rust 生命周期
Rust 第17节 生命周期 先看一段错误代码 /* //一段错误的代码 // Rust 编译时会报错; */let r;{let x 5;r &x;}println!("{}",r);Rust 在编译时使用 借用检查器, 比较作用域来检查所有的借用是否合法; 很明显;r…...
【论文解读】CNN-Based Fast HEVC Quantization Parameter Mode Decision
时间:2019 年 级别:SCI 机构:南京信息工程大学 摘要 随着多媒体呈现技术、图像采集技术和互联网行业的发展,远程通信的方式已经从以前的书信、音频转变为现在的音频/视频。和 视频在工作、学习和娱乐中的比例不断提高࿰…...
在Linux上安装CLion
本教程将指导你如何在Linux系统上安装CLion,下载地址为:https://download.jetbrains.com.cn/cpp/CLion-2022.3.3.tar.gz。以下是详细的安装步骤: 步骤1:下载CLion 首先,你需要使用wget命令从提供的URL下载CLion的tar…...
R语言贝叶斯网络模型、INLA下的贝叶斯回归、R语言现代贝叶斯统计学方法、R语言混合效应(多水平/层次/嵌套)模型
目录 ㈠ 基于R语言的贝叶斯网络模型的实践技术应用 ㈡ R语言贝叶斯方法在生态环境领域中的高阶技术应用 ㈢ 基于R语言贝叶斯进阶:INLA下的贝叶斯回归、生存分析、随机游走、广义可加模型、极端数据的贝叶斯分析 ㈣ 基于R语言的现代贝叶斯统计学方法(贝叶斯参数估…...
多维时序 | Matlab实现PSO-GCNN粒子群优化分组卷积神经网络多变量时间序列预测
多维时序 | Matlab实现PSO-GCNN粒子群优化分组卷积神经网络多变量时间序列预测 目录 多维时序 | Matlab实现PSO-GCNN粒子群优化分组卷积神经网络多变量时间序列预测预测效果基本介绍模型描述程序设计参考资料 预测效果 基本介绍 Matlab实现PSO-GCNN粒子群优化分组卷积神经网络多…...
Oracle 学习(1)
Oracle简介 Oracle是殷墟(yīn Xu)出土的甲骨文(oracle bone inscriptions)的英文翻译的第一个单词,在英语里是“神谕”的意思。Oracle公司成立于1977年,总部位于美国加州,是世界领先的信息管…...
华为HCIA认证H12-811题库新增
801、[单选题]178/832、在系统视图下键入什么命令可以切换到用户视图? A quit B souter C system-view D user-view 试题答案:A 试题解析:在系统视图下键入quit命令退出到用户视图。因此答案选A。 802、[单选题]“网络管理员在三层交换机上创建了V…...
Nginx Unit 1.27.0 发布
目录 介绍 更新内容 将 HTTP 请求重定向到 HTTPS 为纯路径 URI 提供可配置的文件名 完整的更新日志 其他 平台更新 介绍 Nginx Unit 是一个动态应用服务器,能够与 Nginx Plus 和 Nginx 开源版并行或独立运行。Nginx Unit 支持 RESTful JSON API,…...
【影像组学入门百问】#32—#34
#32-影像组学研究过程中,图像重采样参 数怎么选择? 在影像组学研究过程中,选择合适的图像重采样参数对于保证分析质量和准确性至关重要。以下是在选择图像重采样参数时需要考虑的一些建议: 1.目标分辨率:首先&#…...
YOLOv5代码解析——yolo.py
yolo.py的主要功能是构建模型。 1、最主要的函数是parse_model,用于解析yaml文件,并根据解析的结果搭建网络。这个函数的注释如下: def parse_model(d, ch): # model_dict, input_channels(3)"""解析模型文件,并…...
4种feature classification在代码的实现上是怎么样的?Linear / MLP / CNN / Attention-Based Heads
具体的分类效果可以看:【Arxiv 2023】Diffusion Models Beat GANs on Image Classification 1、线性分类器 (Linear, A) 使用一个简单的线性层,通常与一个激活函数结合使用。 import torch.nn as nnclass LinearClassifier(nn.Module):def __init__(se…...
最新Unity DOTS Physics物理引擎碰撞事件处理
最近DOTS发布了正式的版本,同时基于DOTS的理念实现了一套高性能的物理引擎,今天我们给大家分享和介绍一下这个物理引擎的碰撞事件处理以及核心相关概念。 Unity.Physics物理引擎的主要流程与Pipeline Unity.Physics物理引擎做仿真迭代计算的时候主要通过以下步骤来…...
springboot集成websocket全全全!!!
一、界面展示 二、前置了解 1.什么是websocket WebSocket是一种在单个TCP连接上进行全双工通信的持久化协议。 全双工协议就是客户端可以给我们服务器发数据 服务器也可以主动给客户端发数据。 2.为什么有了http协议 还要websocket 协议 http协议是一种无状态,非…...
【人工智能】神经网络的优化器optimizer(二):Adagrad自适应学习率优化器
一.自适应梯度算法Adagrad概述 Adagrad(Adaptive Gradient Algorithm)是一种自适应学习率的优化算法,由Duchi等人在2011年提出。其核心思想是针对不同参数自动调整学习率,适合处理稀疏数据和不同参数梯度差异较大的场景。Adagrad通…...
Python实现prophet 理论及参数优化
文章目录 Prophet理论及模型参数介绍Python代码完整实现prophet 添加外部数据进行模型优化 之前初步学习prophet的时候,写过一篇简单实现,后期随着对该模型的深入研究,本次记录涉及到prophet 的公式以及参数调优,从公式可以更直观…...
VTK如何让部分单位不可见
最近遇到一个需求,需要让一个vtkDataSet中的部分单元不可见,查阅了一些资料大概有以下几种方式 1.通过颜色映射表来进行,是最正规的做法 vtkNew<vtkLookupTable> lut; //值为0不显示,主要是最后一个参数,透明度…...
Module Federation 和 Native Federation 的比较
前言 Module Federation 是 Webpack 5 引入的微前端架构方案,允许不同独立构建的应用在运行时动态共享模块。 Native Federation 是 Angular 官方基于 Module Federation 理念实现的专为 Angular 优化的微前端方案。 概念解析 Module Federation (模块联邦) Modul…...
Android Bitmap治理全解析:从加载优化到泄漏防控的全生命周期管理
引言 Bitmap(位图)是Android应用内存占用的“头号杀手”。一张1080P(1920x1080)的图片以ARGB_8888格式加载时,内存占用高达8MB(192010804字节)。据统计,超过60%的应用OOM崩溃与Bitm…...
全志A40i android7.1 调试信息打印串口由uart0改为uart3
一,概述 1. 目的 将调试信息打印串口由uart0改为uart3。 2. 版本信息 Uboot版本:2014.07; Kernel版本:Linux-3.10; 二,Uboot 1. sys_config.fex改动 使能uart3(TX:PH00 RX:PH01),并让boo…...
Python ROS2【机器人中间件框架】 简介
销量过万TEEIS德国护膝夏天用薄款 优惠券冠生园 百花蜂蜜428g 挤压瓶纯蜂蜜巨奇严选 鞋子除臭剂360ml 多芬身体磨砂膏280g健70%-75%酒精消毒棉片湿巾1418cm 80片/袋3袋大包清洁食品用消毒 优惠券AIMORNY52朵红玫瑰永生香皂花同城配送非鲜花七夕情人节生日礼物送女友 热卖妙洁棉…...
Mysql中select查询语句的执行过程
目录 1、介绍 1.1、组件介绍 1.2、Sql执行顺序 2、执行流程 2.1. 连接与认证 2.2. 查询缓存 2.3. 语法解析(Parser) 2.4、执行sql 1. 预处理(Preprocessor) 2. 查询优化器(Optimizer) 3. 执行器…...
【LeetCode】3309. 连接二进制表示可形成的最大数值(递归|回溯|位运算)
LeetCode 3309. 连接二进制表示可形成的最大数值(中等) 题目描述解题思路Java代码 题目描述 题目链接:LeetCode 3309. 连接二进制表示可形成的最大数值(中等) 给你一个长度为 3 的整数数组 nums。 现以某种顺序 连接…...
spring Security对RBAC及其ABAC的支持使用
RBAC (基于角色的访问控制) RBAC (Role-Based Access Control) 是 Spring Security 中最常用的权限模型,它将权限分配给角色,再将角色分配给用户。 RBAC 核心实现 1. 数据库设计 users roles permissions ------- ------…...
