TensorFlow Similarity 是一个用于相似性学习的 TensorFLow 库，也被称为度量学习和对比性学习。目前仍处于测试阶段。
Tensorflow Similarity 提供了先进的度量学习算法和所有必要的组件来研究、训练、评估和服务基于相似性的模型。
通过TensorFlow的相似性，你可以训练并提供模型，在大量的例子语料库中找到类似的项目（如图像）。例如，如上图所示，你可以训练一个相似性模型，从 Oxford IIIT 宠物数据集中寻找和聚类看起来相似的猫和狗的图像，只需在几个类上进行训练。要训练你自己的相似性模型，可参阅此 notebook。
度量学习不同于传统分类，因为它的目标不同。该模型学习以监督或自我监督的方式最小化相似示例之间的距离并最大化不同示例之间的距离。无论哪种方式，TensorFlow Similarity 都提供了必要的损失、指标、采样器、可视化器和索引子系统，以使其快速简便。
目前，TensorFlow Similarity 支持监督训练。在未来的版本中，它将支持半监督和自监督训练。
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2021SC@SDUSC 学习内容：Keras 预处理层 为您的数据确定正确的特征表示可能是构建模型中最棘手的部分之一。 想象一下，您正在使用分类输入功能，例如颜色名称。 您可以对特征进行单热编码，以便每种颜色在特定索引中获得 1 ('red' = [0, 0, 1, 0, 0])，或者您可以嵌入该特征，以便每种颜色映射到唯一的可训练 向量（'红色' = [0.1, 0.2, 0.5, -0.2]
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TensorFlow-similarity 学习笔记2 2021SC@SDUSC 学习内容：Tensorflow Similarity Supervised Learning Hello World 目录：similarity/examples/supervised_hello_world.ipynb TensorFlowSimilarity 是一个专注于让相似学习快捷简便的python库。 本学
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Tensorflow_Similarity_Supervised_Learning_Hello_World This notebook demonstrates how to use TensorFlow Similarity to train a SimilarityModel() on a fraction of the MNIST classes, and yet the model is
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TensorFlow-similarity 学习笔记10 2021SC@SDUSC 介绍 目标检测是计算机视觉中的一项重要任务。使用深度学习进行对象检测可以产生高度准确的模型，但开发人员也可能遇到一些挑战。首先，深度学习模型的训练成本非常高——即使使用 GPU，现代对象检测模型也可能需要数小时的计算才能从头开始训练。管理这些 GPU 并在多个 GPU 上并行运行工作负载很快就会变得复杂。其次，对象
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我们在写论文的时候，会经常看到几个模型判断指标，那这几个指标是如何计算的呢，下面将进行讲解： 幸好TensorFlow有tf.metrics这个内置函数，让我们计算起来方便很多。 计算accuracy：tf.metrics.accuracy。 有个博文不错，里面例子不错： https://blog.csdn.net/lyb3b3b/article/details/83047148 计算precis
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训练模型时，需要使用变量(Variables)保存和更新参数。Variables是包含张量(tensor)的内存缓冲。变量必须要先被初始化(initialize)，而且可以在训练时和训练后保存(save)到磁盘中。之后可以再恢复(restore)保存的变量值来训练和测试模型。 主要参考一下两类： - The tf.Variable class. - The tf.train.Saver class
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2021SC@SDUSC 代码位置：similarity/distances.py at master · tensorflow/similarity · GitHub # Copyright 2021 The TensorFlow Authors # # Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); # you m
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在TensorFlow中，变量(Variable)是特殊的张量(Tensor)，它的值可以是一个任何类型和形状的张量。 与其他张量不同，变量存在于单个 session.run 调用的上下文之外，也就是说，变量存储的是持久张量，当训练模型时，用变量来存储和更新参数。除此之外，在调用op之前，所有变量都应被显式地初始化过。 1.创建变量 最常见的创建变量方式是使用Variable()构造函数。 imp
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Tensorflow的Graph 思想：在 TensorFlow 中，我们定义一个变量，相当于往 Graph 中添加了一个节点。和普通的 python 函数不一样，在一般的函数中，我们对输入进行处理，然后返回一个结果，而函数里边定义的一些局部变量我们就不管了。但是在 TensorFlow 中，我们在函数里边创建了一个变量，就是往 Graph 中添加了一个节点。出了这个函数后，这个节
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主要内容 课程列表 专项课程学习 辅助课程 论文专区 课程列表 课程 机构 参考书 Notes等其他资料 卷积神经网络视觉识别 Stanford 暂无 链接 神经网络 Tweet 暂无 链接 深度学习用于自然语言处理 Stanford 暂无 链接 自然语言处理 Speech and Language Processing 链接 专项课程学习 下述的课程都是公认的最好的在线学习资料，侧重点不同，但推
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Google Cloud Platform 推出了一个 Learn TensorFlow and deep learning, without a Ph.D. 的教程，介绍了如何基于 Tensorflow 实现 CNN 和 RNN，链接在 这里。 Youtube Slide1 Slide2 Sample Code
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本书将全面介绍深度学习从模型构造到模型训练的方方面面，以及它们在计算机视觉和自然语言处理中的应用。
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本书将全面介绍深度学习从模型构造到模型训练的方方面面，以及它们在计算机视觉和自然语言处理中的应用。Github 地址：https://github.com/d2l-ai/d2l-zh
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现在开始学深度学习。在这部分讲义中，我们要简单介绍神经网络，讨论一下向量化以及利用反向传播(backpropagation)来训练神经网络。 1 神经网络(Neural Networks) 我们将慢慢的从一个小问题开始一步一步的构建一个神经网络。回忆一下本课程最开始的时就见到的那个房价预测问题：给定房屋的面积，我们要预测其价格。 在之前的章节中，我们学到的方法是在数据图像中拟合一条直线。现在咱们不
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深度学习的总体来讲分三层，输入层，隐藏层和输出层。如下图： 但是中间的隐藏层可以是多层，所以叫深度神经网络，中间的隐藏层可以有多种形式，就构成了各种不同的神经网络模型。这部分主要介绍各种常见的神经网络层。在熟悉这些常见的层后，一个神经网络其实就是各种不同层的组合。后边介绍主要基于keras的文档进行组织介绍。
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Python 是一种通用的高级编程语言，广泛用于数据科学和生成深度学习算法。这个简短的教程介绍了 Python 及其库，如 Numpy，Scipy，Pandas，Matplotlib，像 Theano，TensorFlow，Keras 这样的框架。
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你拿起这本书的时候，可能已经知道深度学习近年来在人工智能领域所取得的非凡进展。在图像识别和语音转录的任务上，五年前的模型还几乎无法使用，如今的模型的表现已经超越了人类。