本文是PyTorch使用过程中的的一些总结,有以下内容: 构建网络模型的方法 网络层的遍历 各层参数的遍历 模型的保存与加载 从预训练模型为网络参数赋值 主要涉及到以下函数的使用 add_module,ModulesList,Sequential 模型创建 modules(),named_modules(),children(),named_children() 访问模型的各个子模块 parameters(),named_parameters() 网络参数的遍历 save(),load(),st

任务简述:最近做一个图像分类的任务, 一开始拿vgg跑一个baseline,输出看起来很正常: 随后,我尝试其他的一些经典的模型架构,比如resnet50, xception,但训练输出显示明显异常: val_loss 一直乱蹦,val_acc基本不发生变化. 检查了输入数据没发现问题,因此怀疑是网络构造有问题, 对比了vgg同xception, resnet在使用layer上的异同,认为问题可能出在BN层上,将vgg添加了BN层之后再训练果然翻车. 翻看keras BN 的源码, 原来kera

本节内容参照小土堆的pytorch入门视频教程. 现有模型使用和修改 pytorch框架提供了很多现有模型,其中torchvision.models包中有很多关于视觉(图像)领域的模型,如下图: 下面以VGG16为例将讲解如何使用以及更改现有模型: pretrained为True,返回在ImageNet上预训练过的模型:pregress为True在下载模型时会通过标准错误流输出进度条. 创建如下脚本并运行: from torchvision import models # 创建预训练过的模型,并

1 matlab中关于注释: 多行注释: 选中要注释的若干语句,工具栏菜单Text->Comment,或者鼠标右击选"Comment",或者快捷键Ctrl+R 取消注释: 选中要取消注释的语句,工具栏菜单Text->Uncomment,或者鼠标右击选"Ucomment",或者快捷键Ctrl+T 另外,选择要处理的区域之后,可以右击鼠标,然后选择快捷键<ctrl+r><ctrl+t> MATLAB中的一些小技巧 1. Ctrl+C

方法一: 1.声明成员变量CBrush m_brush;2.在InitDialog中添加代码: ? CBitmap bmp; bmp.LoadBitmap(IDB_BITMAP1);  //IDB_BITMAP1是图片资源ID m_brush.CreatePatternBrush(&bmp); 3.重载对话框的OnCtlColor,改最后的返回值: ? 1 return(HBRUSH)m_brush; 方法二: 把下面这段代码加进OnPaint()里就行了 ? CPaintDC dc(this)

上周我们讲了经典CNN网络AlexNet对图像分类的效果,2014年,在AlexNet出来的两年后,牛津大学提出了Vgg网络,并在ILSVRC 2014中的classification项目的比赛中取得了第2名的成绩(第一名是GoogLeNet,也是同年提出的).在论文<Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition>中,作者提出通过缩小卷积核大小来构建更深的网络. Vgg网络结构 VGGnet是Oxford的

Varnish的VCL子程序 以下内容参考: http://book.varnish-software.com/4.0/ VCL子进程,在其中定制Varnish的行为.VCL子例程可用于:添加自定义标头,更改Varnish错误消息的外观,在Varnish中添加HTTP重定向功能,清除内容以及定义缓存对象的哪些部分是唯一的. 注意:强烈建议尽可能让默认的内置子程序.内置子程序的设计考虑到安全性,这通常意味着它们可以合理的方式处理VCL代码中的任何缺陷. vcl_recv 规范化客户端输入 选择一个

2014年,牛津大学计算机视觉组(Visual Geometry Group)和Google DeepMind公司的研究员一起研发出了新的深度卷积神经网络:VGGNet,并取得了ILSVRC2014比赛分类项目的第二名(第一名是GoogLeNet,也是同年提出的).论文下载 Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition.论文主要针对卷积神经网络的深度对大规模图像集识别精度的影响,主要贡献是使用很小的卷积核(\

这个结构其实不难,但是它里面训练的一些东西我还没有搞清楚,打算把昨天写的代码传上来,方便日后来看,发现了一个很有意思的库叫TF-slim打算哪天看看有没有好用的东西 from datetime import datetime import math import time import tensorflow as tf import numpy as np """ create a function to construct a convLayer and put the p

Fork版本项目地址:SSD 参考自集智专栏 一.SSD基础 在分类器基础之上想要识别物体,实质就是 用分类器扫描整张图像,定位特征位置 .这里的关键就是用什么算法扫描,比如可以将图片分成若干网格,用分类器一个格子.一个格子扫描,这种方法有几个问题: 问题1 : 目标正好处在两个网格交界处,就会造成分类器的结果在两边都不足够显著,造成漏报(True Negative). 问题2 : 目标过大或过小,导致网格中结果不足够显著,造成漏报. 针对第一点,可以采用相互重叠的网格.比如一个网格大小是 32

一.information_schema数据库表说明: SCHEMATA表:提供了当前mysql实例中所有数据库的信息.是show databases的结果取之此表. TABLES表:提供了关于数据库中的表的信息(包括视图).详细表述了某个表属于哪个schema,表类型,表引擎,创建时间等信息.是show tables from schemaname的结果取之此表. COLUMNS表:提供了表中的列信息.详细表述了某张表的所有列以及每个列的信息.是show columns from schema

系统调用是应用程序和操作系统内核之间的功能接口.其主要目的是使得用户 可以使用操作系统提供的有关设备管理.输入/输入系统.文件系统和进程控制. 通信以及存储管理等方面的功能,而不必了解系统程序的内部结构和有关硬件细 节,从而起到减轻用户负担和保护系统以及提高资源利用率的作用. Linux操作系统作为自由软件的代表,它优良的性能使得它的应用日益广泛, 不仅得到专业人士的肯定,而且商业化的应用也是如火如荼.在Linux中,大部分 的系统调用包含在Linux的libc库中,通过标准的C函数调用方法可以

mfix给了一些程序接口,大部分时候只用修改现有程序即可满足要求,这种情况不用修改configure文件,但是如果添加了新文件就需要做一些修改. 我用了Jian Cai的程序尝试了一下编译,该学者在2016 NETL Workshop on Multiphase Flow Science上共享了自己的辐射模块的代码,致敬!见:https://sourceforge.net/projects/mfix-rad/ 先上一张图说明: 对auto相关工具不太熟悉的可以看看:https://www.ibm

1. Linux体系结构 Linux系统的地址空间分为用户空间和内核空间,通过系统调用和硬件中断能够完成从用户空间到内核空间的转移. 2. 系统调用接口 ① 一般情况下,用户进程不能访问内核空间.Linux内核中提供了一组用于实现各种系统功能的子程序,用户可以调用它们访问Linux内核的数据和函数,这些子程序称为系统调用接口(SCI). ② 系统调用和普通函数的区别:系统调用由操作系统内核实现,运行于内核态:普通函数调用由函数库或用户自己提供,运行于用户态. 3. 系统调用分类:主要分3大类 ①

前言 基于深度学习的人脸识别系统,一共用到了5个开源库:OpenCV(计算机视觉库).Caffe(深度学习库).Dlib(机器学习库).libfacedetection(人脸检测库).cudnn(gpu加速库). 用到了一个开源的深度学习模型:VGG model. 最终的效果是很赞的,识别一张人脸的速度是0.039秒,而且最重要的是:精度高啊!!! CPU:intel i5-4590 GPU:GTX 980 系统:Win 10 OpenCV版本:3.1(这个无所谓) Caffe版本:Micros

概念: 并行:同时运行 并发:看似同时运行  json后任然中文的问题 import json d = {"名字":"初恋这件小事"} new_d1 = json.dumps(d) new_d = json.dumps(d, ensure_ascii=False) print(new_d1) print(new_d) 变量说明 xx: 公有变量 _x:私有方法或属性,不可以通过 from somemodule import * 的方式导入,但是可以通过 import

title author date CreateTime categories jekyll 在博客添加流程图 lindexi 2019-08-31 16:55:59 +0800 2018-2-13 17:23:3 +0800 jekyll 本文告诉大家如何在博客使用流程图. 如果你使用的是我博客的模板,那么就可以直接使用我说的文件,如果是自己的主题,就需要在自己文件对应的地方加上代码. 在我的博客里,需要添加下面的js到博客,可以打开 js.html 添加下面的代码.如果是自己定义的主题,需要

本文告诉大家如何在博客使用流程图. 如果你使用的是我博客的模板,那么就可以直接使用我说的文件,如果是自己的主题,就需要在自己文件对应的地方加上代码. 在我的博客里,需要添加下面的js到博客,可以打开 js.html 添加下面的代码.如果是自己定义的主题,需要在博客可以访问的地方添加下面的代码 <script src="//cdn.bootcss.com/raphael/2.2.0/raphael-min.js"></script> <script src=

深度卷积神经网络(AlexNet) LeNet: 在大的真实数据集上的表现并不尽如⼈意. 1.神经网络计算复杂. 2.还没有⼤量深⼊研究参数初始化和⾮凸优化算法等诸多领域. 机器学习的特征提取:手工定义的特征提取函数 神经网络的特征提取:通过学习得到数据的多级表征,并逐级表⽰越来越抽象的概念或模式. 神经网络发展的限制:数据.硬件 AlexNet 首次证明了学习到的特征可以超越⼿⼯设计的特征,从而⼀举打破计算机视觉研究的前状. 特征: 8层变换,其中有5层卷积和2层全连接隐藏层,以及1个全连接输

.caret, .dropup > .btn > .caret { border-top-color: #000 !important; } .label { border: 1px solid #000; } .table { border-collapse: collapse !important; } .table td, .table th { background-color: #fff !important; } .table-bordered th, .table-bordere

Class文件结构 计算机只认识0和1,这个称之为本地机器NativeCode Jvm的无关性 与平台无关性是建立在操作系统上,虚拟机厂商提供了许多可以运行在各种不同平台的虚拟机,它们都可以载入和执行字节码,从而实现程序的“一次编写,到处运行” https://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html 各种不同平台的虚拟机与所有平台都统一使用的程序存储格式——字节码(ByteCode)