版权声明:本文为博主原创文章,欢迎转载,并请注明出处.联系方式:460356155@qq.com 在前两篇文章MINIST深度学习识别:python全连接神经网络和pytorch LeNet CNN网络训练实现及比较(一).MINIST深度学习识别:python全连接神经网络和pytorch LeNet CNN网络训练实现及比较(二)中,采用全连接神经网络(784-300-10),分别用非深度学习框架和基于pytorch实现,训练结果相当. 这里采用卷积神经网络(CNN)中著名的LeNet-5网

怎么选取训练神经网络时的Batch size? - 知乎 https://www.zhihu.com/question/61607442 深度学习中的batch的大小对学习效果有何影响? - 知乎 https://www.zhihu.com/question/32673260 训练神经网络时如何确定batch size? - 夕小瑶的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/27763696 如何理解深度学习分布式训练中的large batch size与lear

在这篇文章中,会实现一个BP(backpropagation)算法,并将之应用到手写的阿拉伯数字(0-9)的自动识别上. 训练数据集(training set)如下:一共有5000个训练实例(training instance),每个训练实例是一个400维特征的列向量(20*20 pixel image).用 X 矩阵表示整个训练集,则 X 是一个 5000*400 (5000行 400列)的矩阵 另外,还有一个5000*1的列向量 y ,用来标记训练数据集的结果.比如,第一个训练实例对应的输出

Colaboratory 是一个 Google 研究项目,旨在帮助传播机器学习培训和研究成果.它是一个 Jupyter 笔记本环境,不需要进行任何设置就可以使用,并且完全在云端运行.Colaboratory 笔记本存储在 Google 云端硬盘 (https://drive.google.com/) 中,并且可以共享,就如同您使用 Google 文档或表格一样.Colaboratory 可免费使用.本文介绍如何使用 Google CoLaboratory 训练神经网络. 工具链接:https:/

原文链接:https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/training-neural-networks/ 反向传播算法是最常见的一种神经网络训练算法.借助这种算法,梯度下降法在多层神经网络中将成为可行方法.TensorFlow 可自动处理反向传播算法,因此不需要对该算法作深入研究. 1- 最佳做法 1.1 失败案例 很多常见情况都会导致反向传播算法出错. 梯度消失 较低层(更接近输入)的梯度可能会变得非常小.在深度网络中

在使用kears训练model的时候,一般会将所有的训练数据加载到内存中,然后喂给网络,但当内存有限,且数据量过大时,此方法则不再可用.此博客,将介绍如何在多核(多线程)上实时的生成数据,并立即的送入到模型当中训练. 本篇文章由圆柱模板博主发布.    先看一下还未改进的版本:     import numpy as np from keras.models import Sequential #载入全部的数据!! X, y = np.load('some_training_set_with_l

pytorch1.0批训练神经网络 import torch import torch.utils.data as Data # Torch 中提供了一种帮助整理数据结构的工具, 叫做 DataLoader, 能用它来包装自己的数据, 进行批训练. torch.manual_seed(1) # reproducible # 批训练的数据个数 BATCH_SIZE = 5 BATCH_SIZE = 8 x = torch.linspace(1, 10, 10) # this is x data (

小书匠深度学习 文章太长,放个目录: 1.优化函数的选择 2.损失函数的选择 2.2常用的损失函数 2.2自定义函数 2.1实践 2.2将损失函数自定义为网络层 3.模型的保存 3.1同时保持结构和权重 3.2模型结构的保存 3.3模型权重的保存 3.5选择网络层载入 4.训练历史的保存 4.1检测运行过程的参数 4.2保持训练过程得到的所有数据 5.陷阱:validation_split与shuffle 1.优化函数的选择 先写结论,后面再补上每个优化函数的详细解释: 如果你的数据很稀疏,那应

chart.js插件生成折线图时数据普遍较大时Y轴数据不从0开始的解决办法,原文:http://bubuko.com/infodetail-328671.html 默认情况下如下图 Y轴并不是从0开始,这样折现图的幅度会很大,不是正常的幅度,解决办法如下, 示例代码: window.onload = function () { var ctx = document.getElementById("canvas").getContext("2d"); window.m

最近在写一个爬虫,目标网站是:http://zx.bjmemc.com.cn/,可能是为了防止被爬取数据,它给自身数据加了密.用谷歌自带的抓包工具也不能捕获到数据.于是下了Fiddler.     Fiddler的爬取结果如下:     可见,除了头信息之外,下面的数据信息显示成了乱码.这样就不能用程序模拟浏览器发送数据了.     解决办法之一就是获取此字符串的十六进制编码.将Fiddler切换至Hexview,如下图所示:     其中蓝色部分是header头信息,黑色字体就是传送的数据.你

使用ListView过程中,如果滚动加载数据的操作比较费时,很容易在滚屏时出现屏幕卡住的现象,一个解决的办法就是不要在滚动时加载数据,而是等到滚动停止后再进行数据的加载.这同样要实现OnScrollListener接口,关于该接口的简要描述见上一篇文章,这里直接进行代码的分析: package hust.iprai.asce1885; import android.app.ListActivity; import android.content.Context; import android.o

调用react-native-fs插件时,如果数据的接口是需要验证信息的,在android上运行报错,而在iOS上运行没问题.原因是因为接口是有验证信息的,而调用这个插件时没有传入,在iOS上会自动加上验证信息,而 android需要手动设置. 此错误的解决方法: 1.在调用登录接口时,保存下cookie(cookie在response里),在调用react-native-fs时放在headers里传入,代码如下: _appLogin(userName, password, callback){

[CSDN下载] Powerdesigner 设计主键code不能重复等问题 [CSDN博客] Oracle中用一个序列给两个表创建主键自增功能的后果 [CSDN博客] MySQL自增主键删除后重复问题 [CSDN博客] mysql 主从复制 双主从复制原理 防止主键重复问题(必看) [CSDN博客] replace into导致mysql自增列导致主键重复问题分析 [CSDN博客] 一个循环更新某库所有表所有非主键列的值方法(sql 2005 & mysql) [CSDN博客] mysql i

于js渲染网页时爬取数据的思路 首先可以先去用requests库访问url来测试一下能不能拿到数据,如果能拿到那么就是一个普通的网页,如果出现403类的错误代码可以在requests.get()方法里加上headers. 如果还是没有一个你想要的结果,打印出来 的只是一个框架,那么就可以排除这方面了.就只可能是ajax或者是javascript来渲染的. 就可以按照下图去看一下里面有没有 本次先重点去讲一下关于js来渲染网页的数据爬取,这下面的数据是随机找的,只要是里面想要爬取的数据就行 了.

    学习caffe第一天,用SSD上上手. 我的根目录$caffe_root为/home/gpu/ljy/caffe    一.运行SSD示例代码    1.到https://github.com/weiliu89/caffe.git下载caffe-ssd代码,是一个caffe文件夹    2.参考已经配好的caffe目录下的makefile.config修改￥caffe_root下的makefile.config.    3.在$caffe_root下打开命令行终端,输入以下命令 make

SpringMvc 系统启动时加载数据到内存中 学习了:http://blog.csdn.net/newstruts/article/details/18668269 https://www.cnblogs.com/zhengteng/p/5381910.html http://xfxlch.iteye.com/blog/2048049 http://duanxuchu.iteye.com/blog/2181647 结论: 方案一: <!--beans.xml中配置 扫描服务包 --> <

近期在写一个爬虫,目标站点是:http://zx.bjmemc.com.cn/.可能是为了防止被爬取数据,它给自身数据加了密. 用谷歌自带的抓包工具也不能捕获到数据. 于是下了Fiddler.     Fiddler的爬取结果例如以下:     可见.除了头信息之外.以下的数据信息显示成了乱码.这样就不能用程序模拟浏览器发送数据了.     解决的方法之中的一个就是获取此字符串的十六进制编码.将Fiddler切换至Hexview.例如以下图所看到的:     当中蓝色部分是header头信息,黑

pandas-同时处理两行数据 假设数据集data如下所示: 如果我们想要将user_id 和 item_id两列进行对应元素相加的操作,该怎么办呢? 显然我们先定义一个加法函数,然后使用apply函数: 给个例子: def sum(x,y): return x+y def sum_cv(data): data['user_item']=data.apply(lambda row:sum(row['user_id'], row['item_id']),axis = 1) return data

import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data INPUT_NODE = 784 # 输入节点 OUTPUT_NODE = 10 # 输出节点 LAYER1_NODE = 500 # 隐藏层数 BATCH_SIZE = 100 # 每次batch打包的样本个数 # 模型相关的参数 LEARNING_RATE_BASE = 0.8 LEARNING_RATE_DECAY = 0.9

import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data INPUT_NODE = 784 # 输入节点 OUTPUT_NODE = 10 # 输出节点 BATCH_SIZE = 100 # 每次batch打包的样本个数 # 模型相关的参数 LEARNING_RATE_BASE = 0.01 LEARNING_RATE_DECAY = 0.99 REGULARAZTION_RATE = 0

import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data INPUT_NODE = 784 # 输入节点 OUTPUT_NODE = 10 # 输出节点 LAYER1_NODE = 500 # 隐藏层数 BATCH_SIZE = 100 # 每次batch打包的样本个数 # 模型相关的参数 LEARNING_RATE_BASE = 0.01 LEARNING_RATE_DECAY = 0.