Netron 是神经网络、深度学习与机器学习模型的可视化工具。
Netron 支持 ONNX (.onnx, .pb, .pbtxt)、Keras (.h5, .keras)、CoreML (.mlmodel)、Caffe2 (predict_net.pb, predict_net.pbtxt)、MXNet (.model, -symbol.json) 与 TensorFlow Lite (.tflite)。
实验性支持 Caffe (.caffemodel, .prototxt)、PyTorch (.pth)、Torch (.t7)、CNTK (.model, .cntk)、PaddlePaddle(__model__)、Darknet (.cfg)、scikit-learn (.pkl)、TensorFlow.js (model.json, .pb) 与 TensorFlow (.pb, .meta, .pbtxt)。
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TensorBoard 涉及到的运算，通常是在训练庞大的深度神经网络中出现的复杂而又难以理解的运算。 为了更方便 TensorFlow 程序的理解、调试与优化，我们发布了一套叫做 TensorBoard 的可视化工具。你可以用 TensorBoard 来展现你的 TensorFlow 图像，绘制图像生成的定量指标图以及附加数据。 当 TensorBoard 设置完成后，它应该是这样子的： 数据序列
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本文向大家介绍机器学习：知道哪些传统机器学习模型相关面试题，主要包含被问及机器学习：知道哪些传统机器学习模型时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 参考回答： 常见的机器学习算法： 1）.回归算法：回归算法是试图采用对误差的衡量来探索变量之间的关系的一类算法。回归算法是统计机器学习的利器。 常见的回归算法包括：最小二乘法（Ordinary Least Square），逐步式回归（Stepwis
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TensorBoard 涉及到的运算，通常是在训练庞大的深度神经网络中出现的复杂而又难以理解的运算。 为了更方便 TensorFlow 程序的理解、调试与优化，我们发布了一套叫做 TensorBoard 的可视化工具。你可以用 TensorBoard 来展现你的 TensorFlow 图像，绘制图像生成的定量指标图以及附加数据。 当 TensorBoard 设置完成后，它应该是这样子的： 数据序列
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keras.utils.vis_utils模块提供了画出Keras模型的函数（利用graphviz） 该函数将画出模型结构图，并保存成图片： from keras.utils import plot_model plot_model(model, to_file='model.png') plot_model接收两个可选参数： show_shapes：指定是否显示输出数据的形状，默认为False
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keras.utils.visualize_util模块提供了画出Keras模型的函数（利用graphviz） 该函数将画出模型结构图，并保存成图片： from keras.utils.visualize_util import plot plot(model, to_file='model.png') plot接收两个可选参数： show_shapes：指定是否显示输出数据的形状，默认为Fal
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网络权值可视化 卷积层权值可视化十分有用，经过良好训练的网络权值通常表现为美观、光滑的滤波器。反之，如果表现为噪声图样，则可能意味着网络还没有经过足够长时间的训练，或者由于正则化强度过小导致网络出现过拟合。 什么样的权值是坏的： 图案类似噪声 图案相关性太高 图案缺乏结构性 特征图可视化 在将 feature map 可视化之后，每个小方块显示了对应特定滤波器的响应图，其中低层响应特征图关注图像中
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Python 有着海量的可用于数据分析、统计以及机器学习的库，这使得 Python 成为很多数据科学家所选择的语言。 下面我们列出了一些被广泛使用的机器学习及其他数据科学应用的 Python 包。 Scipy 技术栈 Scipy 技术栈由一大批在数据科学中被广泛使用的核心辅助包构成，可用于统计分析与数据可视化。由于其丰富的功能和简单易用的特性，这一技术栈已经被视作实现大多数数据科学应用的必备品了。
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主要内容 前言 课程列表 推荐学习路线 数学基础初级 程序语言能力 机器学习课程初级 数学基础中级 机器学习课程中级 推荐书籍列表 机器学习专项领域学习 致谢 前言 我们要求把这些课程的所有Notes,Slides以及作者强烈推荐的论文看懂看明白，并完成所有的老师布置的习题，而推荐的书籍是不做要求的，如果有些书籍是需要看完的，我们会进行额外的说明。 课程列表 课程 机构 参考书 Notes等其他资