本机使用的 GPU 是 GeForce 840M,2G 显存,本机内存 8G. 试验时,使用 vgg 网络,调整 vgg 网络中的参数,使得使用对应的 batch_size 时不会提示内存溢出.使用的是 mnist 数据集,图片尺寸是28×28.结果如下: # batch_size = 1 # 参数总数:5946134 # batch_size = 32 # 参数总数:5262436 # batch_size = 64 # 参数总数:4770788 # batch_size = 100 # 参数

在我完成第一个游戏项目的时候,我深切地意识到"使用cocos2d来制作游戏的开发者们,他们大多会被cocos2d的内存问题所困扰".而我刚开始接触cocos2d的时候,社区里面的人们讨论了一个非常有意义的话题:"请简单地讲述你认为新手cocos2d程序员在他开始编码之前,最应该先知道,或者应该关注和注意的事项."这个问题的答案很多,有人讲是"如何加载和保存游戏数据",有人讲的是"如何实现有限状态机"等等.而最吸引我的则是,有一

译者: 在我完成第一个游戏项目的时候,我深切地意识到“使用cocos2d来制作游戏的开发者们,他们大多会被cocos2d的内存问题所困扰”.而我刚开始接触cocos2d的时候,社区里面的人们讨论了一个非常有意义的话题:“请简单地讲述你认为新手cocos2d程序员在他开始编码之前,最应该先知道,或者应该关注和注意的事项.”这个问题的答案很多,有人讲是“如何加载和保存游戏数据”,有人讲的是“如何实现有限状态机”等等.而最吸引我的则是,有一个人讲到,新手cocos2d程序员或者新手cocoa程序,他们

译者: 在我完成第一个游戏项目的时候,我深切地意识到“使用cocos2d来制作游戏的开发者们,他们大多会被cocos2d的内存问题所困扰”.而我刚开始接触cocos2d的时候,社区里面的人们讨论了一个非常有意义的话题:“请简单地讲述你认为新手cocos2d程序员在他开始编码之前,最应该先知道,或者应该关注和注意的事项.”这个问题的答案很多,有人讲是“如何加载和保存游戏数据”,有人讲的是“如何实现有限状态机”等等.而最吸引我的则是,有一个人讲到,新手cocos2d程序员或者新手cocoa程序,他们

从最初的:http://www.himigame.com/iphone-cocos2d/1043.html 译者: 在我完毕第一个游戏项目的时候.我深切地意识到"使用cocos2d来制作游戏的开发人员们,他们大多会被cocos2d的内存问题所困扰".而我刚開始接触cocos2d的时候,社区里面的人们讨论了一个非常有意义的话题:"请简单地讲述你觉得新手cocos2d程序猿在他開始编码之前,最应该先知道,或者应该关注和注意的事项."这个问题的答案非常多,有人讲是&quo

源码地址 https://github.com/stephen-v/tensorflow_vgg_classify 1. VGG介绍 1.1. VGG模型结构 1.2. VGG19架构 2. 用Tensorflow搭建VGG19网络 3. 训练网络 参考文献 1. VGG介绍 1.1. VGG模型结构 VGG网络是牛津大学Visual Geometry Group团队研发搭建,该项目的主要目的是证明增加网络深度能够在一定程度上提高网络的精度.VGG有5种模型,A-E,其中的E模型VGG19是参加

放假了,终于可以继续可以静下心写一写OCR方面的东西.上次谈到文字的切割,今天打算总结一下我们怎么得到用于训练的文字数据集.如果是想训练一个手写体识别的模型,用一些前人收集好的手写文字集就好了,比如中科院的这些数据集.但是如果我们只是想要训练一个专门用于识别印刷汉字的模型,那么我们就需要各种印刷字体的训练集,那怎么获取呢?借助强大的图像库,自己生成就行了! 先捋一捋思路,生成文字集需要什么步骤: 确定你要生成多少字体,生成一个记录着汉字与label的对应表. 确定和收集需要用到的字体文件. 生成

1. ADFA-LD数据集简介 ADFA-LD数据集是澳大利亚国防学院对外发布的一套主机级入侵检测数据集合,包括Linux和Windows,是一个包含了入侵事件的系统调用syscall序列的数据集(以单个进程,一段时间窗口内的systemcall api为一组) ADFA-LD数据已经将各类系统调用完成了特征化,并针对攻击类型进行了标注,各种攻击类型见下表 攻击类型 数据量 标注类型 Trainning 833 normal Validation 4373 normal Hydra-FTP 16

源码地址 https://github.com/stephen-v/tensorflow_vgg_classify 1. VGG介绍 1.1. VGG模型结构 1.2. VGG19架构 2. 用Tensorflow搭建VGG19网络 3. 训练网络 参考文献 1. VGG介绍 1.1. VGG模型结构 VGG网络是牛津大学Visual Geometry Group团队研发搭建,该项目的主要目的是证明增加网络深度能够在一定程度上提高网络的精度.VGG有5种模型,A-E,其中的E模型VGG19是参加

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再次感谢原创者:Steffen Itterheim.原创博客原文地址: http://www.learn-cocos2d.com/2012/11/optimize-memory-usage-bundle-size-cocos2d-app/ 译者: 在我完毕第一个游戏项目的时候,我深切地意识到"使用cocos2d来制作游戏的开发人员们.他们大多会被cocos2d的内存问题所困扰". 而我刚開始接触cocos2d的时候,社区里面的人们讨论了一个非常有意义的话题:"请简单地讲述你觉

把源代码跑起来了,将实验过程记录如下,用于新手入门. 今天和师兄师姐才跑通,来分享下心得.(预训练网络:ImageNet_model,训练集:PASCAL VOC2007, GPU) 首先,整个train and test过程不是唯一的,理解的越深才能越熟练. 下来,进入正题: 1.git clone源代码.一定要选recursive模式.(否者caffe这个包不在源代码里,编译会报错) 2.进入lib文件夹,make一下下. 3.下来在caffe的目录下,cp Makefile.config.

在上一篇关于Python中的线性回归的文章之后,我想再写一篇关于训练测试分割和交叉验证的文章.在数据科学和数据分析领域中,这两个概念经常被用作防止或最小化过度拟合的工具.我会解释当使用统计模型时,通常将模型拟合在训练集上,以便对未被训练的数据进行预测. 在统计学和机器学习领域中,我们通常把数据分成两个子集:训练数据和测试数据,并且把模型拟合到训练数据上,以便对测试数据进行预测.当做到这一点时,可能会发生两种情况:模型的过度拟合或欠拟合.我们不希望出现这两种情况,因为这会影响模型的可预测性.我们有

PAT-GPLT训练集 L2-001 紧急救援 题目大意:求最短路的条数,最短路中的权重和的最大值和这条最短路的路线 分析:使用dijkstra算法求出最短路,并且对dijkstra算法进行变化,设起点为s,数量num[MAX_N],权重w[MAX_N],路径path[MAX_N]; 当d[i] > d[k] + es[k][i]时,说明这是一条k到i更短的路,那么这时需要进行操作:num[i] = num[k]; w[i] = w[k] + weight[i]; path[i] = k; 当d

在实际应用中,一般会选择将数据集划分为训练集(training set).验证集(validation set)和测试集(testing set).其中,训练集用于训练模型,验证集用于调参.算法选择等,而测试集则在最后用于模型的整体性能评估. 1. 留出法 (Hold-out) 将数据集D划分为2个互斥子集,其中一个作为训练集S,另一个作为测试集T,即有: D = S ∪ T, S ∩ T = ∅ 用训练集S训练模型,再用测试集T评估误差,作为泛化误差估计. 特点:单次使用留出法得到的估计结果往

对于训练集,验证集,测试集的概念,很多人都搞不清楚.网上的文章也是鱼龙混杂,因此,现在来把这方面的知识梳理一遍.让我们先来看一下模型验证(评估)的几种方式. 在机器学习中,当我们把模型训练出来以后,该怎么对模型进行验证呢?(也就是说怎样知道训练出来的模型好不好?)有以下几种验证方式: 第一种方式:把数据集全部作为训练集,然后用训练集训练模型,用训练集验证模型(如果有多个模型需要进行选择,那么最后选出训练误差最小的那个模型作为最好的模型) 这种方式显然不可行,因此训练集数据已经在模型拟合时使用过了

论文提出了新的少样本目标检测算法,创新点包括Attention-RPN.多关系检测器以及对比训练策略,另外还构建了包含1000类的少样本检测数据集FSOD,在FSOD上训练得到的论文模型能够直接迁移到新类别的检测中,不需要fine-tune   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Few-Shot Object Detection with Attention-RPN and Multi-Relation Detector 论文地址:https://arxiv.org/abs/1908.0

require 'torch' require 'image' local setting = {parent_root = '/home/pxu/image'} function list_children_root(path) ,{},io.popen for file_name in popen('ls -a ' .. path):lines() do i = i + then t[i-] = file_name --if i>0 then --t[i] = file_name end e

原文:关于Android中图片大小.内存占用与drawable文件夹关系的研究与分析 相关: Android drawable微技巧,你所不知道的drawable的那些细节 经常会有朋友问我这个问题:“能不能一个App只提供一套切图适应所有的分辨率呢?”我觉得有必要写一篇文章来研究一下这个问题,所以就有了这篇文章. 研究内容 研究方法 测试环境 研究过程 结果分析 结论 另外一个难以解释的问题 研究内容 本篇内容主要探讨以下场景:同一张图片,放置在不同的drawable文件夹,在同一设备上运行,

windows任务管理器中的工作设置内存,内存专用工作集,提交大小详解 http://shashanzhao.com/archives/832.html 虽然是中文字,但是理解起来还是很困难,什么叫工作设置内存,什么叫内存专用工作集,什么叫提交大小,区别是什么,让人看了一头雾水. 通俗的讲工作设置内存是程序占用的物理内存(包含与其他程序共享的一部分), 内存专用工作集是程序独占的物理内存, 提交大小是程序独占的内存(包含物理内存和在页面文件中的内存). 注:页面文件就是存放不在物理内存中的内存,

转自:http://www.cnblogs.com/xfzhang/archive/2013/05/24/3096412.html 在有监督(supervise)的机器学习中,数据集常被分成2~3个,即:训练集(train set) 验证集(validation set) 测试集(test set). http://blog.sina.com.cn/s/blog_4d2f6cf201000cjx.html 一般需要将样本分成独立的三部分训练集(train set),验证集(validation