Training TFLearn provides a model wrapper 'DNN' that can automatically performs a neural network classifier tasks, such as training, prediction, save/restore, etc... We will run it for 10 epochs (the network will see all data 10 times) with a batch s…

转自:https://blog.csdn.net/wcy23580/article/details/90082221…

来自http://deeplearning.net/tutorial/gettingstarted.html#gettingstarted 一.下载 在后续的每个学习算法上,都需要下载对应的文档,如果想要一次全部下好,那么可以复制git上面的这个教程的资料: git clone git://github.com/lisa-lab/DeepLearningTutorials.git 二.数据集 MNIST 数据集(mnist.pkl.gz)(现在这个数据集除了教学,好像已经没什么人关注了) 这个M…

catalogue . 个人理解 . 基本使用 . MNIST(multiclass classification)入门 . 深入MNIST . 卷积神经网络:CIFAR- 数据集分类 . 单词的向量表示(Vector Representations of Words) . 循环神经网络(RNN).LSTM(Long-Short Term Memory, LSTM) . 用深度学习网络搭建一个聊天机器人 0. 个人理解 在学习的最开始,我在这里写一个个人对deep leanring和神经网络的粗…

#写libsvm格式 数据 write libsvm     #!/usr/bin/env python #coding=gbk # ============================================================================== # \file gen-records.py # \author chenghuige # \date 2016-08-12 11:52:01.952044 # \Description # ========…

LSTM NEURAL NETWORK FOR TIME SERIES PREDICTION Wed 21st Dec 2016   Neural Networks these days are the "go to" thing when talking about new fads in machine learning. As such, there's a plethora of courses and tutorials out there on the basic vani…

在上一篇博客<TensorFlow之DNN(一):构建“裸机版”全连接神经网络>中,我整理了一个用TensorFlow实现的简单全连接神经网络模型,没有运用加速技巧(小批量梯度下降不算哦)和正则化方法,通过减小batch size,也算得到了一个还可以的结果. 那个网络只有两层,而且MINIST数据集的样本量并不算太大.如果神经网络的隐藏层非常多,每层神经元的数量巨大,样本数量也巨大时,可能出现三个问题: 一是梯度消失和梯度爆炸问题,导致反向传播算法难以进行下去: 二是在如此庞大的网络中进行训…

上一节内容已经详细介绍了AlexNet的网络结构.这节主要通过Tensorflow来实现AlexNet. 这里做测试我们使用的是CIFAR-10数据集介绍数据集,关于该数据集的具体信息可以通过以下链接查看: https://blog.csdn.net/davincil/article/details/78793067 下面粗略的介绍一下CIFAR-10数据集. 一 CIFAR-10数据集 CIFAR-10数据集由10类32x32的彩色图片组成,一共包含60000张图片,每一类包含6000图片.其…

1. 相关软件版本 xshell: xmanager: pycharm: pycharm破解服务器:https://jetlicense.nss.im/ 2. 将相应的软件安装(pojie好) a> 启动xmanager passive,这个是用来接受linux转发过来的x11的: b> 设置xshell,使用ssh隧道将x11转发到windows机器上 在被设置的服务器上执行echo $DISPLAY,如下: c> 通过设置后,就可以将linux中的图形界面转发到windows机器上了…

数据加载器,结合了数据集和取样器,并且可以提供多个线程处理数据集.在训练模型时使用到此函数,用来把训练数据分成多个小组,此函数每次抛出一组数据.直至把所有的数据都抛出.就是做一个数据的初始化. 生成迭代数据非常方便,请看如下示例: """ 批训练,把数据变成一小批一小批数据进行训练. DataLoader就是用来包装所使用的数据,每次抛出一批数据 """ import torch import torch.utils.data as Data B…

LSTM Neural Network for Time Series Prediction Wed 21st Dec 2016 Neural Networks these days are the “go to” thing when talking about new fads in machine learning. As such, there’s a plethora of courses and tutorials out there on the basic vanilla neu…

An end to end implementation of a Machine Learning pipeline SPANDAN MADAN Visual Computing Group, Harvard University Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory, MIT   Link to Github Repo   Section 1. Introduction Background In the fall o…

Apache Spark 2.2.0 中文文档 - 快速入门 | ApacheCN Geekhoo 关注 2017.09.20 13:55* 字数 2062 阅读 13评论 0喜欢 1 快速入门 使用 Spark Shell 进行交互式分析 基础 Dataset 上的更多操作 缓存 独立的应用 快速跳转 本教程提供了如何使用 Spark 的快速入门介绍.首先通过运行 Spark 交互式的 shell(在 Python 或 Scala 中)来介绍 API, 然后展示如何使用 Java , Scal…

环境配置 win10 Python 3.6 tensorflow1.15 scipy matplotlib (运行时可能会遇到module tkinter的问题) sklearn 一个基于Python的第三方模块.sklearn库集成了一些常用的机器学习方法. 代码实现 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import tensorflow as tf from sklearn import datasets from tenso…

在深度学习网络结构中,各个层的类别可以分为这几种:卷积层,全连接层,relu层,pool层和反卷积层等.目前,在像素级估计和端对端学习问题中,全卷积网络展现了他的优势,里面有个很重要的层,将卷积后的feature map上采样(反卷积)到输入图像的尺寸空间,就是反卷积层.那么它在tensorflow里是怎么实现的呢?本篇博文讲介绍这方面的内容. 1. 反卷积函数介绍 tf.nn.conv2d_transpose(value, filter, output_shape, strides, padd…

Confluence 支持一些可以从 Java 系统属性中配置的配置参数和调试(debugging )设置.系统属性通常是使用 -D 为参数选项,这个选项是 Confluence 在运行后设置到 JVM 虚拟机中的.请参考:Configuring System Properties 页面中的内容来获得更多的信息. 开始版本 默认值 模块... 作用和影响 atlassian.forceSchemaUpdate 1.0 false atlassian-config 在默认的情况下,Confluen…

最近刚入门caffe,跟着视频做了一个简单人脸检测.包括人脸二分类模型+方框框出人脸. 人脸二分类模型 1. 收集数据 我用的是lfw数据集,总共有13233张人脸图片.非人脸数据有两种选择.1. 用完全不是人脸的图片:2. 用与人脸重叠比例较小的图片.我用的是动物的图片作为负样本.负样本数据集. 2. 制作LMDB数据源(caffe非常支持的常用于分类的数据源) 首先需要写两个txt文档.train.txt 和 val.txt 主要保存的是图片的路径.名称.label. 形如:train.tx…

深度学习课程笔记(一)CNN 解析篇 相关资料来自:http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_ML17_2.html 首先提到 Why CNN for Image ? 综合上述三个特点,我们可以看到图像识别有如下的特色: =================================== 分割线 ======================================================= 以上就是整体上来感受下深度神经网络,接下…

第一步:准备好需要的库 tensorflow-gpu  1.8.0 opencv-python     3.3.1 numpy skimage os pillow 第二步:准备数据集: 链接:https://pan.baidu.com/s/1Kbz_UaRhAfhlweFY28R8Sw 密码:iym3 本次使用了花朵分类的数据集,总共有5类 每类里面有不同形态的同一类花朵 在下载完数据集之后,我们对数据集进行预处理: from skimage import io, transform impor…

Communication Device Class,简称CDCUSB Compound Device,USB复合设备USB Composite Device,USB组合设备 摘要USB复合设备 Compound Device内嵌Hub和多个Function,每个Function都相当于一个独立的USB外设,有自己的PID/VID.USB组合设备Composite Device内只有一个Function,只有一套PID/VID,通过将不同的interface定义为不同的类来实现多个功能的组合.…

转载:https://blog.csdn.net/neven7/article/details/50782451 0.背景 性能测试工具nGrinder支持在无需修改源码的情况下,对目标服务器收集自定义数据,最多支持5类: 在性能测试详细报告页,目标服务器->你的机器ip便签页下,默认只收集CPU, Memory, Received Byte/s, Sent Byte Per Secode/s等4类数据: 可能你还需要监控其它的性能统计数据,用于分析(比如load, Full Gc):本文先介绍…

arXiv 上公开的一篇 NIPS 投稿论文<Self-Normalizing Neural Networks>引起了圈内极大的关注,它提出了缩放指数型线性单元(SELU)而引进了自归一化属性,该单元主要使用一个函数 g 映射前后两层神经网络的均值和方差以达到归一化的效果. Shao-Hua Sun 在 Github 上放出了 SELU 与 Relu.Leaky Relu 的对比,机器之心对比较结果进行了翻译介绍,具体的实现过程可参看以下项目地址. 项目地址:shaohua0116/Activ…

感知阶段 随着软件业的发展,互联网用户的日渐增多,并发这门艺术的兴起似乎是那么合情合理.每日PV十多亿的淘宝,处理并发的手段可谓是业界一流.用户访问淘宝首页的平均等待时间只有区区几秒,但是服务器所处理的流程十分复杂.首先负责首页的服务器就有好几千台,通过计算把与用户路由最近的服务器处理首页的返回.其次是网页上的资源,就JS和CSS文件就有上百个,还有图片资源等.它能在几秒内加载出来可见阿里几千名顶尖工程师的智慧是如何登峰造极. 而在大型电商网站中,他们的服务或者应用解耦之后,是通过消息队列在彼此…

Python的argparse模块的使用 最近看到一份Pytorch代码有以下内容: # Training settings parser = argparse.ArgumentParser(description='PyTorch MNIST Example') parser.add_argument('--batch-size', type=int, default=64, metavar='N', help='input batch size for training (default:…

对于分割网络,如果当成一个黑箱就是:输入一个3x1024x1024 输出4x1024x1024. 我没有使用二分类,直接使用了四分类. 分类网络使用了SegNet,没有加载预训练模型,参数也是默认初始化.为了加快训练,1024输入进网络后直接通过 pooling缩小到256的尺寸,等到输出层,直接使用bilinear放大4倍,相当于直接在256的尺寸上训练. import os import urllib import torch import torch.nn as nn import tor…

写在前面 由于MLP的实现框架已经非常完善,网上搜到的代码大都大同小异,而且MLP的实现是deeplearning学习过程中较为基础的一个实验.因此完全可以找一份源码以参考,重点在于照着源码手敲一遍,以熟悉pytorch的基本操作. 实验要求 熟悉pytorch的基本操作:用pytorch实现MLP,并在MNIST数据集上进行训练 环境配置 实验环境如下: Win10 python3.8 Anaconda3 Cuda10.2 + cudnn v7 GPU : NVIDIA GeForce MX2…

Pytorch和CNN图像分类 PyTorch是一个基于Torch的Python开源机器学习库,用于自然语言处理等应用程序.它主要由Facebookd的人工智能小组开发,不仅能够 实现强大的GPU加速,同时还支持动态神经网络,这一点是现在很多主流框架如TensorFlow都不支持的. PyTorch提供了两个高级功能: 1.具有强大的GPU加速的张量计算(如Numpy) 2.包含自动求导系统的深度神经网络.除了Facebook之外,Twitter.GMU和Salesforce等机构都采用了PyT…

Docker私有仓库与Harbor部署使用 目录 Docker私有仓库与Harbor部署使用 一.本地私有仓库 1. 下载registry镜像 2. 在daemon.json文件中添加私有镜像仓库地址 3. 运行registry容器 4. Docker容器的重启策略如下 5. 为镜像打标签 6. 上传到私有仓库 7. 列出私有仓库的所有镜像 8. 列出私有仓库的centos镜像有哪些tag 9. 先删除原有的centos镜像,再测试私有仓库下载 二.Harbor 1. Harbor简介 2. H…

[源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU版本参数服务器--- (4) 目录 [源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU版本参数服务器--- (4) 0x00 摘要 0x01 总体流程 0x02 DataReader 2.1 定义 2.2 构建 2.3 DataReaderSparseParam 2.3.1 定义 2.3.2 使用 0x03 DataReader Buffer 机制 3.1 比对 3.2 Buffer 相关类 3.3 DataReader构造 3.3.1 辅助 G…

用keras实现人脸关键点检测 改良版:http://www.cnblogs.com/ansang/p/8583122.html 第一步:准备好需要的库 tensorflow  1.4.0 h5py 2.7.0 hdf5 1.8.15.1 Keras     2.0.8 opencv-python     3.3.0 numpy    1.13.3+mkl 第二步:准备数据集: data.7z 如图:里面包含着标签和数据 第三步:将图片和标签转成numpy array格式: def __data…