文件名称：tensorflow-som:TensorFlow中自组织图的多GPU实现
文件大小：57KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-14 02:57:54
tensorflow neural-networks unsupervised-learning self-organizing-map Python
TensorFlow自组织图 TensorFlow 1.5和Python 3.6的Kohonen自组织映射1的实现。 提供了一个Tensorflow V2版本，该版本位于tfv2分支中。 （感谢Dragan！）这最初是基于代码，但进行了一些关键的修改： 使用TensorFlow广播语义而不是tf.pack和for循环。 输入数据应该来自Tensor而不是tf.placeholder ，从而可以与更快，更复杂的输入数据管道一起使用。 培训使用批处理算法而不是在线算法，如果您具有GPU RAM，则可以大大提高速度。 另外，因此，我添加了... 多GPU支持（对于具有多个GPU的单机，它没有多节点培训）。 Tensorboard可视化的一些摘要操作 example.py通过在3个群集玩具数据集上训练SOM来包含其用法的简单示例。 产生的u-matrix应该看起来像这样： 请注意，该示
【文件预览】：
tensorflow-som-master
----.gitignore(3KB)
----tf_som.py(23KB)
----LICENSE(1KB)
----example.py(4KB)
----batch_formula.gif(2KB)
----README.md(3KB)
----output_sens.png(36KB)
----example_umatrix.png(10KB)