热门好课推荐
猜你喜欢
相关培训 相关博客
  • Keras库为深度学习提供了一个相对简单的接口,使神经网络可以被大众使用。然而,我们面临的挑战之一是将Keras的探索模型转化为产品模型。Keras是用Python编写的,直到最近,这个语言之外的支持还很有限。虽然Flask,PySpark和CloudML等工具可以直接在Python中产品化模型,但我通常更喜欢使用Java来部署模型。像ONNX这样的项目正朝着深度学习的标准化方向发展,但支持...
    2018-08-16 10:49:19
    阅读量:967
    评论:0
  • 神经网络与深度学习这本书是我学习深度学习的启蒙教材,感兴趣可以到链接出下载。通过一段时间的学习,感觉基本理解了梯度下降算法和反向传播算法,于是尝试着自己写代码来实现神经网络。一开始总是很难的,所以我设计了个非常简单的目标,训练一个神经元。比如我给他输入1,我期望它输出0,这就是一个反相器。我希望它能做到这一点,所以我对他进行训练。训练一个神经元能简化梯度下降算法和反向传播算法的实现,也能帮助我...
    2017-06-27 14:41:15
    阅读量:8923
    评论:3
  • JAVA动态代理深度学习(代理,InvocationHandler的),含元Proxy0源码JAVA动态代理深度学习,一相关类及其方法。java.lang.reflect.Proxy,代理是代理实例的调用处理程序二源代码。被代理对象的接口及实现类:com.ml.test包;公共接口管理器{公共无效修改(...
    2012-02-10 22:52:44
    阅读量:3
    评论:0
  • RPC(RemoteProcedureCall,远程过程调用)主要实现了Javaclient调用pythonserver(深度学习模型,如Parlai)主要的步骤为:使用Java调用Python服务器RPC,用来远程启动深度学习模型修改模型输入输出格式为:通过socket实现client-server通信参考Python与Java之间Socket通信实现cl...
    2018-05-26 15:26:07
    阅读量:692
    评论:0
  • 上一节我们自己写代码训练了只有一个神经元的反相器,它虽然只有一点点代码,但却让我们加深了梯度下降算法和反向传播算法的理解。只要勇敢的迈出这一步后,我们就可以勇敢的尝试它:深度学习中的hellowold–识别手写数字。只有自己写过的代码,才能完全的理解它的用意,不管它多烂,多糟糕,它确是完全属于你的东西。在训练处反相器以后,我开始大胆的尝试自己写一个全连接的神经网络,来训练手写数字。这并不难,
    2017-06-27 15:21:03
    阅读量:4665
    评论:5
  • 函数:  Thread.currentThread().getStackTrace();作用:获得在同一个线程,方法调用的深度。案例:publicclassDemoTest{ publicstaticvoidmain(String[]args){ test4(); } publicstaticvoidtest2(){ StackTrace...
    2018-11-08 15:29:31
    阅读量:274
    评论:0
  • 写在前面最近在一个自然语言处理方面的项目,选用的深度学习模型有两个,一个是CNN+LSTM模型,一个是GRU模型,这两个模型在GPU服务器上训练好了,然后需要使用Java调用这两个模型,CNN+LSTM使用TensorFlow写的,GRU是用Keras写的,所以需要用Java部署TensorFlow和Keras训练好的深度学习模型。关于这方面的内容网上并不是很多,我也是费了很多周折才完成任务的,...
    2019-07-17 11:09:19
    阅读量:1085
    评论:2
  •   OpenCv从V3.3版本开始支持调用深度学习模型,例如Caffe,Tensorflow,darknet等.详细见下图,具体的使用方法,可以参考官网:https://docs.opencv.org/3.4.1/d6/d0f/group__dnn.html  目前Opencv可以支持的网络有GoogLeNet,ResNet-50,MobileNet-SSDfromCaff...
    2018-04-13 15:19:54
    阅读量:5556
    评论:0