1.数据处理代码utils.py: 1) # coding:utf- import os import torch.nn as nn import numpy as np import scipy.misc import imageio import matplotlib.pyplot as plt import torch def tensor2im(input_image, imtype=np.uint8): """"将tensor的数据类型转成numpy类型,

Matlab神经网络工具箱中提供了两个自带的数据标准化处理的函数——mapstd和mapminmax,本文试图解析一下这两个函数的用法. 一.mapstd mapstd对应我们数学建模中常使用的Z-Score标准化方法. What is Z-Score?(摘自Orange_Spotty_Cat的CSDN博客,原文链接https://blog.csdn.net/Orange_Spotty_Cat/article/details/80312154) 简介 Z-Score标准化是数据处理的一种常用方法

卷积神经网络的训练是耗时的,很多场合不可能每次都从随机初始化参数开始训练网络.   1.训练 pytorch中自带几种常用的深度学习网络预训练模型,如VGG.ResNet等.往往为了加快学习的进度,在训练的初期我们直接加载pre-train模型中预先训练好的参数,所以这里使用的网络是: torchvision.models.Resnet34(pretrained=True) 然后更改其最后的全连接层.因为resnet网络最后一层分类层fc是对1000种类型进行划分,对于自己的数据集,这里进行的是

CNN的Pytorch实现(LeNet)   上次写了一篇CNN的详解,可是累坏了老僧我.写完后拿给朋友看,朋友说你这Pytorch的实现方式对于新人来讲会很不友好,然后反问我说里面所有的细节你都明白了吗.我想想,的确如此.那个源码是我当时<动手学pytorch>的时候整理的,里面有很多包装过的函数,对于新入门的人来讲,的确是个大问题.于是,痛定思痛的我决定重新写Pytorch实现这一部分,理论部分我就不多讲了,咱们直接分析代码,此代码是来自Pytorch官方给出的LeNet Model.你可

1.测试数据下载 https://datamarket.com/data/set/22w6/portland-oregon-average-monthly-bus-ridership-100-january-1973-through-june-1982-n114#!ds=22w6&display=line 2.LSTM预测 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import datetime

一.简介 上一篇中我们较为详细地铺垫了关于RNN及其变种LSTM的一些基本知识,也提到了LSTM在时间序列预测上优越的性能,本篇就将对如何利用tensorflow,在实际时间序列预测任务中搭建模型来完成任务,若你对RNN及LSTM不甚了解,请移步上一篇数据科学学习手札39; 二.数据说明及预处理 2.1 数据说明 我们本文使用到的第一个数据来自R中自带的数据集AirPassengers,这个数据集记录了Box & Jenkins航空公司1949-1960年共144个观测值(对应每个月的国际航线乘

目录 一.    特征工程是什么?    2 ①特征使用方案    3 ②特征获取方案    4 ③特征处理    4 1.    特征清洗    4 2.    数据预处理    4 3.    特征监控    4 二.    数据预处理    5 1.    无量纲化    5 1.1标准化    5 1.2区间缩放法    7 1.3归一化方法有两种    7 2.    对定量特征二值化    8 1.    为什么要对定量特征二值化?    8 2.    对定量特征二值化的方法   

系统架构.自底向上,设备层.网络层.数据操作层.图计算层.API层.应用层.核心层,设备层.网络层.数据操作层.图计算层.最下层是网络通信层和设备管理层.网络通信层包括gRPC(google Remote Procedure Call Protocol)和远程直接数据存取(Remote Direct Memory Access,RDMA),分布式计算需要.设备管理层包手包括TensorFlow分别在CPU.GPU.FPGA等设备上的实现.对上层提供统一接口,上层只需处理卷积等逻辑,不需要关心硬件

Atitit 发帖机系列(6) USRQBN2201 setup spec安装程序的实现规范与标准化解决方案 安装主要解决一个问题,就是resin的内容启动路径以及端口..这里是使用的端口8077 主要是加载模板配置,然后替换,即可. 遇到的问题主要有主目录路径的提取,截取最后一个反斜杠.. setup安装.bat set javaexec="%java_home%\bin\java.exe" rem a  start explorer z:  WEB-INF\lib rem chec

Linux就这个范儿 第19章 团结就是力量  LSB是Linux标准化基地(Linux Standards Base)的简称 这个图片好可爱,它是LSB组织的图标.你肯定会问:“图标这么设计一定有说法吧?”回答:“YES”.LSB是Linux标准化基地(Linux Standards Base)的简称,目前是FSG(Free Standards Group)中最为活跃的一个工作组.它诞生的目的是为了推进Linux二进制兼容性,即二进制程序不需要重新编译,就可以在其他发行版上运行.一直以来,Li

开始纠结网站URL加不加反斜杠对SEO的影响,还有些人把这个反斜杠说的神乎其神,我擦,本人手贱百度了一下,果然“博大精深”,敬请参考! 从百度站长平台的外链分析里,我们可以看到,一些目录结构的URL,搜索引擎是识别其带反斜杠和不带反斜杠的.以SEOWHY为例子,它分别统计了 www.seowhy.com/bbs 和 www.seowhy.com/bbs/ 的外链数.这说明,带不带反斜杠,在搜索引擎看到是不同的URL.至于你的情况,要不要统一加上反斜杠,我觉得你可以分析下在百度站长平台里的外链,看

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6221664.html 参考网址: https://github.com/torch/nn/issues/873 http://stackoverflow.com/questions/37459812/finetune-a-torch-model https://github.com/torch/nn/blob/master/doc/module.md https://github.com/torch

torch.nn Parameters class torch.nn.Parameter() 艾伯特(http://www.aibbt.com/)国内第一家人工智能门户,微信公众号:aibbtcom Variable的一种,常被用于模块参数(module parameter). Parameters 是 Variable 的子类.Paramenters和Modules一起使用的时候会有一些特殊的属性,即:当Paramenters赋值给Module的属性的时候,他会自动的被加到 Module的 参

torch 包 torch 包含了多维张量的数据结构以及基于其上的多种数学操作.另外,它也提供了多种工具,其中一些可以更有效地对张量和任意类型进行序列化. 它有CUDA 的对应实现,可以在NVIDIA GPU上进行张量运算(计算能力>=2.0). http://www.aibbt.com/a/pytorch/ 张量 Tensors torch.is_tensor[source] torch.is_tensor(obj) 如果obj 是一个pytorch张量,则返回True 参数: obj (Ob

背景交代 在反爬圈子的一个大类,涉及的网站其实蛮多的,目前比较常被爬虫coder欺负的网站,猫眼影视,汽车之家,大众点评,58同城,天眼查......还是蛮多的,技术高手千千万,总有五花八门的反爬技术出现,对于爬虫coder来说,干!就完了,反正也996了~ 作为一个系列的文章,那免不了,依旧拿猫眼影视"学习"吧,为什么?因为它比较典型~ 猫眼影视 打开猫眼专业版,常规操作,谷歌浏览器,开发者工具,抓取DOM节点, https://piaofang.maoyan.com/?ver=no

https://pytorch.org/docs/stable/nn.html 1)卷积层 class torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True) 二维卷积层, 输入的尺度是(N, Cin,H,W),输出尺度(N,Cout,Hout,Wout)的计算方式: 说明 stride: 控制相关系数的计算步长 dilation:

目标:支持可扩展性.优化数据库的结构来提升查询的性能以及支持表的平滑扩展. 反模式:克隆表与克隆列 1.将一张很长的表拆分成多张较小的表,使用表中某一个特定的数据字段来给这些拆分出来的表命名. 2.将一个列拆分成多个之列,使用别的列中的不同值给拆分出来的列命名. 为了达到减少每张表记录数的目的,你不得不创建一些有很多列的表,或者创建很多很多表.但是在2个方案中, 你会发现随着数据量的增长,会有越来越多的表或者列. 缺点:(1)不断产生新的表.要将数据拆分到不同的表中,需要一个规则来定义哪些数据属

真正掌握一种算法,最实际的方法,完全手写出来. LSTM(Long Short Tem Memory)特殊递归神经网络,神经元保存历史记忆,解决自然语言处理统计方法只能考虑最近n个词语而忽略更久前词语的问题.用途:word representation(embedding)(词语向量).sequence to sequence learning(输入句子预测句子).机器翻译.语音识别等. 100多行原始python代码实现基于LSTM二进制加法器.https://iamtrask.github.

1. tf.nn.moments(x, axes=[0, 1, 2])  # 对前三个维度求平均值和标准差,结果为最后一个维度,即对每个feature_map求平均值和标准差 参数说明:x为输入的feature_map, axes=[0, 1, 2] 对三个维度求平均,即每一个feature_map都获得一个平均值和标准差 2.with tf.control_dependencies([train_mean, train_var]): 即执行with里面的操作时,会先执行train_mean 和

转自:https://www.cnblogs.com/guoyaohua/p/8724433.html 郭耀华's Blog 欲穷千里目,更上一层楼项目主页:https://github.com/guoyaohua/ 博客园 首页 新随笔 联系 订阅 管理 [深度学习]深入理解Batch Normalization批标准化   这几天面试经常被问到BN层的原理,虽然回答上来了,但还是感觉答得不是很好,今天仔细研究了一下Batch Normalization的原理,以下为参考网上几篇文章总结得出.