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[https://github.com/liu-hz18/Visual-Attention](url) 通过热图和二分图可视化 Attetnion 权重。

[https://github.com/chaitanyacsss/visualize_vgg16](url) 可视化 VGG-16 的权重和特征图 

[https://github.com/albertstartup/tensorflow-beginner-visualization](url) 可视化张量流初学者教程权重 weights_to_png() weights-for-0 weights-for-1 weights-for-2 weights-for-3 weights-for-4 weights-for-5 weights-for-6 weights-for-7 weights-for-8 weights-for-9  作为练习完成，所以让我知道更好的方法:)！ 可视化通过训练神经网络生成的权重值。 函数编程部分函数的使用。

[https://github.com/mhex/Importance_Weights](url) 将重要性权重 [1] 应用于 PTB 语言模型 [2]、Seq2Seq 机器翻译 [3] 和神经 GPU [4] “重要性权重”方法 （IW） 加快了对“困难”数据集的学习，包括不平衡数据、高度非线性数据或序列中的长期依赖关系。为每个训练数据点分配一个重要性权重，并控制其对总权重更新的贡献。重要性权重是通过求解二次优化问题获得的，并确定数据点的学习信息性。

[https://github.com/rajasekharponakala/ml-visualizations](url) ML 模型的权重可视化

[https://github.com/nnakul/language-modelling](url) 使用语言建模开发文本完成应用程序;研究几个 N-gram 模型的插值和插值权重的优化，以最大限度地减少模型的困惑。 语言模型是单词序列的概率分布。给定这样的序列，它为整个序列分配一个概率。语言模型提供上下文来区分听起来相似的单词和短语。预测句子中单词的概率是自然语言处理中的一项基本任务。它用于许多 NLP 应用程序，例如自动完成、拼写更正或文本生成。语言模型可用于根据周围的单词预测句子中的单词。它们还可用于通过根据上下文建议最佳替换来更正查询中的实际单词或非单词错误。 

[https://github.com/yas-sim/openvino-ir-utility](url) 英特尔（r） 开放视频（tm） 红外模型实用程序工具 这是OpenVINO IR模型文件的实用工具。此工具具有以下功能：  2022 年 4 月 2 日更新：添加 IRv11 和 OpenVINO 2022.1 API2.0 支持。 显示 IR 模型摘要信息 （） 显示 IR 版本、输入/输出 blob 名称和形状ir-summary.py 权重数据提取 （）...

[https://github.com/dmizr/weightEMA](url) 洛桑联邦理工学院 CS-439 机器学习优化课程模型权重指数移动平均线 （EMA） 的小型项目 此代码库用于在模型权重平均的上下文中研究指数移动平均线 （EMA）。它提供了在 CIFAR-10 上试验不同 EMA 衰减率、学习率时间表和网络架构的方法。 目录

[https://github.com/yourball/nn_weights_distrib](url) 研究经过训练的计算机视觉模型的属性

[https://github.com/perryosa/model_weight_compression](url) model_weight_compression 按照要求显示模型压缩的方法之一。我正在model_compression.py文件中提供相同的代码。 代码导航：- 1.代码中的给定架构是我自己的语音增强架构。[论文已被接受发表在IEEE Signal Processing Letters上]所以我在共享代码方面没有任何问题。 2.我用于显示权重压缩的权重也是我在 Mozilla 语音语料库上训练的模型权重。 3. 加载模型和模型权重后，模型压缩代码开始。 4.请从谷歌云端硬盘链接下载给定的权重，并以tf为单位给出权重路径。会话还原行注意-作为参考，我没有获得任何网站或文章的帮助。在阅读问题陈述后，我仔细考虑了如何解决这个问题。 方法：- 我已经提取了所有模型层的权重。重塑单个层的权重以展平（转换为 1-D）。在展平单个层权重后，我将所有图层权重连接在一起，使其成为一个大的 1-D 权重数组。最初的大小约为（700000，1） 之后，我在一维数组上应用了KMeans聚类（我已经为它编写了初始代码，但它很慢，所以我使用了sklearn）。 在 KMean 中，我选择的集群大小为 7000。因此，所有 1-D 7lack 点仅分配给 7000 个聚类。换句话说，我们需要存储的 7...