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使用python實(shí)現(xiàn)CNN-GRU故障診斷的代碼示例_python_腳本之家
要實(shí)現(xiàn)1DCNN-GRU進(jìn)行故障診斷,您可以使用以下Python代碼作為參考:首先,導(dǎo)入所需的庫:1 2 3 4 5 6 7 import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.keras.layers import Conv1D, MaxPooling1D, GlobalAveragePooling1D, GRU, Dense from
www.dbjr.com.cn/python/291439r...htm 2025-5-27
python神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使用Keras進(jìn)行模型的保存與讀取_python_腳本之家
開始做項(xiàng)目的話,有些時(shí)候會(huì)用到別人訓(xùn)練好的模型,這個(gè)時(shí)候要學(xué)會(huì)load噢。 Keras中保存與讀取的重要函數(shù) 1、model.save model.save用于保存模型,在保存模型前,首先要利用pip install安裝h5py的模塊,這個(gè)模塊在Keras的模型保存與讀取中常常被使用,用于定義保存格式。 1 pip install h5py 完成安裝后,可以通過如下函數(shù)...
www.dbjr.com.cn/article/2467...htm 2025-5-27
Pytorch-LSTM輸入輸出參數(shù)方式_python_腳本之家
batch_first– 默認(rèn)為False,也就是說官方不推薦我們把batch放在第一維,這個(gè)與之前常見的CNN輸入有點(diǎn)不同,此時(shí)輸入輸出的各個(gè)維度含義為 (seq_length,batch,feature)。當(dāng)然如果你想和CNN一樣把batch放在第一維,可將該參數(shù)設(shè)置為True,即 (batch,seq_length,feature),習(xí)慣上將batch_first 設(shè)置為True。 dropout– 如...
www.dbjr.com.cn/article/2549...htm 2025-6-4
Java實(shí)現(xiàn)圖片與Base64編碼互轉(zhuǎn)_java_腳本之家
這篇文章主要介紹了Java中實(shí)現(xiàn)圖片與Base64編碼互轉(zhuǎn)的方法,比較實(shí)用,需要的朋友可以參考下。 淘寶里面的html用base64轉(zhuǎn)換圖片,不知道為什么,不過看起來好像很美好,話不多說,直接上代碼: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 ...
www.dbjr.com.cn/article/870...htm 2025-6-8
Nginx 下配置SSL證書的方法_Linux_腳本之家
cmwwNqA0oDKGMGh0dHA6Ly9jcmwuY29tb2RvLm5ldC9VVE4tVVNFUkZpcnN0LUhh cmR3YXJlLmNybDCBhgYIKwYBBQUHAQEEejB4MDsGCCsGAQUFBzAChi9odHRwOi8v Y3J0LmNvbW9kb2NhLmNvbS9VVE5BZGRUcnVzdFNlcnZlckNBLmNydDA5BggrBgEF BQcwAoYtaHR0cDovL2NydC5jb21vZG8ubmV0L1VUTkFkZFRydXN0U2VydmVyQ0Eu ...
www.dbjr.com.cn/article/246...htm 2025-6-8
pytorch實(shí)現(xiàn)用CNN和LSTM對(duì)文本進(jìn)行分類方式_python_腳本之家
self.rnn = nn.GRU(input_size=64, hidden_size=128, num_layers=2, bidirectional=True) self.f1 = nn.Sequential(nn.Linear(256,128), nn.Dropout(0.8), nn.ReLU()) self.f2 = nn.Sequential(nn.Linear(128,10), nn.Softmax()) def forward(self, x): x = self.embedding(x) x,_ = self...
www.dbjr.com.cn/article/1780...htm 2025-5-18
Pytorch中關(guān)于RNN輸入和輸出的形狀總結(jié)_python_腳本之家
深度學(xué)習(xí)中采用mini-batch的方法進(jìn)行迭代優(yōu)化,在CNN中batch的思想較容易理解,一次輸入batch個(gè)圖片,進(jìn)行迭代。但是RNN中引入了seq_len(time_step), 理解較為困難,下面是我自己的一些理解。 首先假如我有五句話,作為訓(xùn)練的語料。 1 sentences = ["i like dog", "i love coffee", "i hate milk", "i like ...
www.dbjr.com.cn/python/288434w...htm 2025-5-31
使用keras框架cnn+ctc_loss識(shí)別不定長字符圖片操作_python_腳本之家
gru_1b = GRU(32, return_sequences=True, go_backwards=True, kernel_initializer='he_normal', name='gru1_b')(x) gru1_merged = add([gru_1, gru_1b]) ### gru_2 = GRU(32, return_sequences=True, kernel_initializer='he_normal', name='gru2')(gru1_merged) gru_2b = GRU(32...
www.dbjr.com.cn/article/1896...htm 2025-5-20
TensorFlow源代碼構(gòu)建流程記錄解析_C 語言_腳本之家
深度學(xué)習(xí)Tensorflow2.8實(shí)現(xiàn)GRU文本生成任務(wù)詳解 深度學(xué)習(xí)TextRNN的tensorflow1.14實(shí)現(xiàn)示例 深度學(xué)習(xí)TextLSTM的tensorflow1.14實(shí)現(xiàn)示例 Tensorflow2.10實(shí)現(xiàn)圖像分割任務(wù)示例詳解 簡單利用conda安裝tensorflow-gpu=2.2.0的過程及問題解決 教你如何使用Conda命令 + 安裝tensorflow tensorflow2.0如何實(shí)現(xiàn)cnn的圖像識(shí)別 深度學(xué)習(xí)Tensorflow2.8...
www.dbjr.com.cn/article/2715...htm 2025-6-2