x1 = np.arange(9.0) 结果就是: array([ 0., 1., 2., 3., 4., 5., 6., 7., 8.]) 拿这个来初始化进行调试…

前一篇已经介绍,可以使用gdb进行调试,但是本人不太习惯gdb的文本界面,所以希望找一个比较好用的gdb的前端gui调试器. 想到的第一个是一个非常老的调试工具,DDD. DDD - Data Display Debugger,是一个gnu下面的图形界面的调试工具,DDD已经相当古老了,官网上的文档,显示的是2004年编写的,最早使用DDD是在Sun Solaris系统下. 在Ubuntu下面使用DDD非常简单: sudo apt install ddd ddd ddd的界面相当简单,甚至可以说…

近期学习numpy,希望了解numpy内部实现机制,尝试调试numpy的源代码,特别是其中的C语言源码. 在numpy的官方网站上,有numpy的开发人员手册: https://docs.scipy.org/doc/numpy/dev/ 通过git下载numpy的源代码 git clone https://github.com/numpy/numpy.git 使用下面的命令之一可以进行测试 python runtests.py -v python runtests.py -v -s random…

鉴于ddd过于简陋,希望找一个新一些的调试工具,看到有很多人推荐gdbgui,这是一个非常新的调试工具,前端使用浏览器,现在采用这一架构的软件越来越多,可以完全不必依赖庞大的gui类库,安装使用比较方便. 开始使用gdbgui遇到了一些困难,怎么也无法开始调试,后来发现是因为图标导致理解错误. gdbgui的界面比较直观,总体来说还算好用,但是我个人不是很喜欢gdbgui的风格. 首先在上面输入命令行,当然也可以在启动gdbgui的时候直接输入,两种方式均可,最简单的办法是在命令行执行下面的命令…

用过一段时间的caffe后,对caffe有两点感受:1.速度确实快; 2. 太不灵活了. 深度学习技术一直在发展,但是caffe的更新跟不上进度,也许是维护团队的关系:CAFFE团队成员都是业余时间在维护和更新.导致的结果就是很多新的技术在caffe里用不了,比如RNN, LSTM,batch-norm等.当然这些现在也算是旧的东西了,也许caffe已经有了,我已经很久没有关注caffe的新版本了.它的不灵活之处就是新的东西很难自己扩展,只能等版本更新,这就比较尴尬. 因此,只学caffe一个工…

来自:http://deeplearning.net/software/theano/tutorial/shape_info.html Debugging Theano: FAQ and Troubleshooting 在计算机程序中会有许多种不同的bug.该页就是来说说FAQ,即问题集的.介绍了一些处理常见问题的方法,并介绍了一些在我们自己的theano代码中,用于查找问题(即使该问题发生在theano内部)的工具: Using DebugMode. 一.将问题独立出来/测试theano的编译…

生成式对抗网络(gennerative adversarial network,GAN),目前最火的非监督深度学习.一个生成网络无中生有,一个判别网络推动进化.学技术,不先着急看书看文章.先把Demo跑起来,顺利进入断点调试.这样就可以边学习边修改边验证,亲自下手参与调试,会比只是当个看客,更有兴趣更有成就感也更容易理解内容. 1､下载并安装Anaconda.https://www.continuum.io/downloads Anaconda的使用可以看这篇文章:http://www.jian…

这段时间需要部署tensorflow到linux上,由于堡垒机不能连外网,所以pip.apt-get.wget.git统统不能用,然后就是各种调试了,下面整理了一些遇到的问题和解决方案,供大家参考(CentOS/Python3.4),有什么遗漏的问题还望大家补充. 1.Putty.XShell.SecureCRT.SSH Secure Shell Slient的优缺点 现在大多是用的xshell,因为xshell有一款个人免费的,还是中文界面,对于这种四级都是勉强过的,真心不错. putty因为…

这一周的主体是调参. 1. 超参数:No. 1最重要,No. 2其次,No. 3其次次. No. 1学习率α:最重要的参数.在log取值空间随机采样.例如取值范围是[0.001, 1],r = -4*np.random.rand(), α = 10r. No. 2 Momentum β:0.9是个不错的选择.在1-β的log取值空间随机采样.例如取值范围[0.9, 0.999],则1-β的取值空间[0.001, 0.1]. No. 2 各个隐含层的神经元数量:可以在线性取值空间随机采样. No.…

本人是奇葩,最近鼓捣了一套在mac上coding远程ubuntu上的theano代码的东东,记之以期造福后人. Overview: 下图是我的编程环境和网络环境 我期望能在本地mac机器上对远程的ubuntu theano server进行write.run.debug.view matplotlib图片. mac设置(参考这里) 考虑到在Mac本地调试一部分代码,我把mac也设置好了科学计算环境. 1.1 python mac安装xcode后会自带很多东西,python就是其中一个.但mac提…