作者:wjmishuai 出处: http://blog.csdn.net/wjmishuai/article/details/50890214 原始数据是28*28 1:数据层: layer { name: "mnist"//数据层的名字是mnist type: "Data"//这个层的类型是data top: "data"//产生两个blob,一个是data blob top: "label"//一个是lable blob…

参考链接:http://sebastianruder.com/optimizing-gradient-descent/ 如果熟悉英文的话,强烈推荐阅读原文,毕竟翻译过程中因为个人理解有限,可能会有谬误,还望读者能不吝指出.另外,由于原文太长,分了两部分翻译,本篇主要是梯度下降优化算法的总结,下篇将会是随机梯度的并行和分布式,以及优化策略的总结. 梯度下降是优化中最流行的算法之一,也是目前用于优化神经网络最常用到的方法.同时,每个优秀的深度学习库都包含了优化梯度下降的多种算法的实现(比如, las…

官方参数解释: Convolution 2D tflearn.layers.conv.conv_2d (incoming, nb_filter, filter_size, strides=1, padding='same', activation='linear', bias=True, weights_init='uniform_scaling', bias_init='zeros', regularizer=None, weight_decay=0.001, trainable=True,…

LTE用户文档 (如有不当的地方,欢迎指正!) 1.背景 假定读者已经熟悉 ns-3 simulator ,能运行一般的仿真程序.如果不是的话,强烈推荐读者参考 [ns3tutorial].   2. 使用概述 ns-3 LTE 模块是一个软件库,允许仿真LTE网络,一些情况下还可以仿真核心网 Evolved Packet Core (EPC).仿真过程通常涉及以下几个步骤: 定义仿真场景. 编写程序,重建期望的仿真场景拓扑/架构,通过使用 ns3::LteHelper API(定义在 src/…

目录 参数解析 训练答疑 ​ 参数解析 [net] #Testing #batch=1 //test:一次一个图片 #subdivisions=1 #Training batch=32 //一次迭代送入网络的图片数 subdivisions=8 //一次迭代分成subdivisions次前向计算,这里是32/8 width=416 //图片宽高 ,要求width==height, 并且为32的倍数.增大分辨率可以检测到更加细小的物体 height=416 channels=3 momentum=…

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/7419352.html 参考网址: https://github.com/ethereon/caffe-tensorflow https://github.com/ethereon/caffe-tensorflow/issues/53 http://blog.csdn.net/zchang81/article/details/76229017 提醒:1. 目前该开源程序不支持caffe中全连接层的bi…

my.cnf 配置文件参数解释: #*** client options 相关选项 ***# #以下选项会被MySQL客户端应用读取.注意只有MySQL附带的客户端应用程序保证可以读取这段内容.如果你想你自己的MySQL应用程序获取这些值.需要在MySQL客户端库初始化的时候指定这些选项. [client] port = 3309 socket = /usr/local/mysql/tmp/mysql.sock [mysqld] !include /usr/local/mysql/etc/mys…

最近由于要将训练好的模型移植到硬件上,因此需要将TensorFlow转为caffe模型. caffe模型需要两个文件,一个是定义网络结构的prototxt,一个是存储了参数的caffemodel文件.只要生成这两个文件,caffe模型就算转好了. 在模型转换的过程中,我主要参考了https://github.com/lFatality/tensorflow2caffe. 首先根据已有的tensorflow模型定义caffe模型需要的网络结构prototxt文件,这个可以参考一些现有的protot…

caffe模型最终保存使用过的protobuf形式,将一个已经训练好的caffe模型读取出来,可以参考如下: 1,包含的头文件: #include <google/protobuf/io/coded_stream.h> #include <google/protobuf/io/zero_copy_stream_impl.h> #include <google/protobuf/text_format.h> #include "caffe/proto/caffe…

关于TensorFlow Object Detection API配置,可以参考之前的文章https://becominghuman.ai/tensorflow-object-detection-api-tutorial-training-and-evaluating-custom-object-detector-ed2594afcf73 在本文中,我将讨论如何更改预训练模型的配置.本文的目的是您可以根据您的应用程序配置TensorFlow/models,而API将不再是一个黑盒! 本文的概述:…

1.随机划分训练集和测试集 sklearn.model_selection.train_test_split 一般形式: train_test_split是交叉验证中常用的函数,功能是从样本中随机的按比例选取train data和testdata,形式为: X_train,X_test, y_train, y_test = cross_validation.train_test_split(train_data,train_target,test_size=0.4, random_state=0…

直接conda install libsvm安装的不完整,缺几个.py文件. 第一种安装方法: 下载:http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/cgi-bin/libsvm.cgi?+http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm+tar.gz 在/home/common/anaconda3/lib/python3.6/site-packages下创建一个libsvm文件夹,并将libsvm.so.2复制到到libsvm文件夹中(lib…

本文转自:lytforgood 机器学习总结-sklearn参数解释 实验数据集选取: 1分类数据选取 load_iris 鸢尾花数据集 from sklearn.datasets import load_iris data = load_iris() data.data[[10, 25, 50]] data.target[[10, 25, 50]] list(data.target_names) list(data.feature_names) 2回归数据选取 from sklearn.dat…

对于常见的工程应用来说,计算的工况很多,尤其优化工作,少则几百,多则上千,面对如此之多的case文件要写,假如按照一个一个的读写的话,相信你一定会为这么机械的工作烦躁,甚至影响今后好几天的心情,那么有什么简便一些的方法呢?答案是肯定的.那就是采用fluent的journal文件.首先打开fluent软件,在file/write/start journal,见下图: 选择保存文件名*.journal后(看你自己怎么设置文件名),我一般按照这一组的类型来命名:这样, journal文件就开始记录你以…

http load 的使用以及参数解释   1.参数含义 参数     全称      含义 -p        -parallel     并发的用户进程数.-f        -fetches      总计的访问次数-r        -rate           含义是每秒的访问频率-s       -seconds    连续的访问时间 url                       网站连接地址或url文件 2.使用举例 ./http_load -p 1000 -s 10 ur…

/etc/sysctl.conf参数解释: fs.file max = 999999 #表示进程(例如一个worker进程)可能同时打开的最大句柄数,直接限制最大并发连接数 net.ipv4.tcp_tw_reuse = 1 #1代表允许将状态为TIME-WAIT状态的socket连接重新用于新的连接.对于服务器来说有意义,因为有大量的TIME-WAIT状态的连接 net.ipv4.tcp_keepalive_time = 600 #当keepalive启用时,TCP发送keepalive消息的…

一.LCD显示图像的过程如下: 其中,VSYNC和HSYNC是有宽度的,加上后如下: 参数解释: HBP(Horizontal Back Porch)水平后沿:在每行或每列的象素数据开始输出时要插入的象 素时钟周期数 HFP(Horizontal Front Porch )水平前沿:在每行或每列的象素结束到LCD 行时钟输出脉冲 之间的象素时钟数 VBP(Vertical Back Porch)垂直后沿:在垂直同步周期之后帧开头时的无效行数 VFP(Vertical Front Porch)垂直…

一. angular-cli.json常见配置 { "project": { "name": "ng-admin", //项目名称 "ejected": false // 标记该应用是否已经执行过eject命令把webpack配置释放出来 }, "apps": [ { "root": "src", // 源码根目录 "outDir": "…

1.加载相关模块 1.1 加载numpy import numpy as np 1.2 加载caffe 有两种方法. 方法一(静态导入): 找到当前环境使用的python的site-packages目录,寻找方法: >>> import os >>> os.path.dirname(os.__file__) '/usr/lib64/python2.7' 如例则site-packages目录为/usr/lib64/python2.7/site-packages,在该目录下…

我们将深入讲解模型参数的访问和初始化,以及如何在多个层之间共享同一份参数. 之前我们一直在使用默认的初始函数,net.initialize(). from mxnet import init, nd from mxnet.gluon import nn net = nn.Sequential() net.add(nn.Dense(256, activation='relu')) net.add(nn.Dense(10)) net.initialize() x = nd.random.unifor…

mysql命令行各个参数解释 http://blog.51yip.com/mysql/1056.html Usage: mysql [OPTIONS] [database]   //命令方式 -?, --help          //显示帮助信息并退出 -I, --help          //显示帮助信息并退出 --auto-rehash       //自动补全功能,就像linux里面,按Tab键出提示差不多,下面有例子 -A, --no-auto-rehash  //默认状态是没有自动…

MXNet中含有init包,它包含了多种模型初始化方法. from mxnet import init, nd from mxnet.gluon import nn net = nn.Sequential() net.add(nn.Dense(256, activation='relu')) net.add(nn.Dense(10)) net.initialize() x = nd.random.uniform(shape=(2,20)) y = net(x) 一.访问模型参数 我们知道可以通过…

卷积神经网络:下面要说的这个网络,由下面三层所组成 卷积网络:卷积层 + 激活层relu+ 池化层max_pool组成 神经网络:线性变化 + 激活层relu 神经网络: 线性变化(获得得分值) 代码说明: 代码主要有三部分组成 第一部分: 数据读入 第二部分:模型的构建,用于生成loss和梯度值 第三部分:将数据和模型输入,使用batch_size数据进行模型参数的训练 第一部分:数据读入 第一步:输入文件的地址 第二步: 创建列表,用于文件数据的保存 第三步:使用pickle.load进行数…

wget功能的强大就不用多说了,在高手手里,它就像是个无往不利的杀人利器,下面是转载的一篇Wget用法.参数解释的比较好的一个文章,当然最好的老师还是man wget 是一个从网络上自动下载文件的自由工具.它支持HTTP,HTTPS和FTP协议,可以使用HTTP代理. 所谓的自动下载是指,wget可以在用户退出系统的之后在后台执行.这意味这你可以登录系统,启动一个wget下载任务,然后退出系统,wget将在后台 执行直到任务完成,相对于其它大部分浏览器在下载大量数据时需要用户一直的参与,这省去了…

package.json和bower的参数解释   一.package.json解释: package.json是用来声明项目中使用的模块,这样新的环境部署时,只要在package.json文件所在的目录执行npminstall就可以安装新的所需要的模块了.{"name": "angular-phonecat",name 是必须的字段不要在name中含有node,js等字样名字最终会是url的一部分,命令行的参数,目录名不能以点号或者下划线开头名字可能在requir…

当然这个模型参数,最好用自己的,否则不够精确,我自己的还没训练完. from matplotlib import pyplot as plt import gluoncv from gluoncv import model_zool_zoo,data,utils net = model_zoo.get_model('faster_rcnn_resnet50_v1b_voc',pretrained = True) x, orig_img = data.transforms.presets.rcnn…

欢迎转载,转载请注明:本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld. 技术交流QQ群:433250724,欢迎对算法.技术感兴趣的同学加入. 继续前面关于深度学习CNN经典模型的整理,之前介绍了CNN网络Lenet,Alexnet,Googlenet,VGG,Deep Residual Learning(点击查看)的网络结构. 本文讲一下最新由UC Berkeley和Stanford研究人员一起完成的SqueezeNet[1]网络结构和设计思想.SqueezeNet设计目标…

weight_decay防止过拟合的参数,使用方式: 样本越多,该值越小 模型参数越多,该值越大 一般建议值: weight_decay: 0.0005 lr_mult, decay_mult 关于偏置与参数使用不同的学习率与权重衰减项: 偏置的学习率一般为参数的两倍 比如一个卷积,有偏置的话,其学习率应该是 param { lr_mult: } param { lr_mult: } 偏置设为2倍,能够加速收敛 对于偏置,其衰减项一般设置为0,还是对应上面的卷积: param { lr_mult…

1.padding的方式: 说明: 1.摘录自http://stackoverflow.com/questions/37674306/what-is-the-difference-between-same-and-valid-padding-in-tf-nn-max-pool-of-t 2.不同的padding方式,VALID是采用丢弃的方式,比如上述的input_width=13,只允许滑动2次,多余的元素全部丢掉 3.SAME的方式,采用的是补全的方式,对于上述的情况,允许滑动3次,但是需要…

x264中重要结构体参数解释http://www.usr.cc/thread-51995-1-3.htmlx264参数设置http://www.usr.cc/thread-51996-1-3.html x264中重要结构体参数解释typedef struct x264_param_t{/* CPU 标志位 */unsigned int cpu;int         i_threads;       /* 并行编码多帧 */int         b_deterministic; /*是否允许非…