转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/7416551.html 参考网址: http://blog.csdn.net/jerry81333/article/details/53004903 前段时间用过,结果今天用,又忘了怎么正常显示loss之类的了.测试了一下,能用了,所以还是记一下吧,免得再忘了... 假设程序所在文件夹为/home/xxx/code/train,保存的结果位于/home/xxx/code/train/result.里面

最近写的一些程序以及做的一个关于轴承故障诊断的程序 最近学习进度有些慢 而且马上假期 要去补习班 去赚下学期生活费 额.... 抓紧时间再多学习点 1.RNN递归神经网络Tensorflow实现程序 import os os.environ[' import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #载入数据集 mnist = input_data.read_data_sets("MN

tensorboard可视化工具 tensorboard是tensorflow的可视化工具,通过这个工具我们可以很清楚的看到整个神经网络的结构及框架. 通过之前展示的代码,我们进行修改从而展示其神经网络结构. 一.搭建图纸 首先对input进行修改,将xs,ys进行新的名称指定x_in y_in 这里指定的名称,之后会在可视化图层中inputs中显示出来 xs= tf.placeholder(tf.float32, [None, 1],name='x_in') ys= tf.placeholde

本节内容参照小土堆的pytorch入门视频教程.学习时建议多读源码,通过源码中的注释可以快速弄清楚类或函数的作用以及输入输出类型. Dataset 借用Dataset可以快速访问深度学习需要的数据,例如我们需要访问如下训练数据: 其中,train中存放的是训练数据集,ants和bees既是文件夹名称也是其包含的图片数据的标签,val中存放的是验证数据集. 假如我们希望自己的Dataset类可以实现如下数据访问形式: dataset = MyDataset("root_dir", &qu

在60分钟闪电战中,我们像你展示了如何加载数据,通过为我们定义的nn.Module的子类的model提供数据,在训练集上训练模型,在测试集上测试模型.为了了解发生了什么,我们在模型训练时打印了一些统计数据,以观察训练是否正在进行.但是,我们可以做的比这更好:PyTorch和TensorBoard的集成,是一个用来可视化神经网络运行结果的工具.本教程使用Fashion-MNIST数据集说明它的一些功能,该数据集可以使用torchvision.datasets读到Pytorch中. 在本教程中,我们

以下仅为了自己方便查看,绝大部分参考来源:莫烦Python,建议去看原博客 一.添加层 def add_layer() 定义 add_layer()函数 在 Tensorflow 里定义一个添加层的函数可以很容易的添加神经层,为之后的添加省下不少时间. 神经层里常见的参数通常有weights.biases和激励函数. 然后定义添加神经层的函数def add_layer(),它有四个参数:输入值.输入的大小.输出的大小和激励函数,我们设定默认的激励函数是None. def add_layer(in

引言 之前一段时间在参与语义分割的项目,最近有时间了,正好把这段时间的所学总结一下. 在代码上,语义分割的框架会比目标检测简单很多,但其中也涉及了很多细节.在这篇文章中,我以PSPNet为例,解读一下语义分割框架的代码.搞清楚一个框架后,再看别人的框架都是大同小异. 工程来自https://github.com/speedinghzl/pytorch-segmentation-toolbox 框架中一个非常重要的部分是evaluate.py,即测试阶段.但由于篇幅较长,我将另开一篇来阐述测试过程

人类通过模仿自然界中的生物,已经发明了很多东西,比如飞机,就是模仿鸟翼,但最终,这些东西会和原来的东西有些许差异,artificial neural networks (ANNs)就是模仿动物大脑的神经网络. ANNs是Deep Learning的基本组成部分,它有很多用处: ANNs are at the very core of Deep Learning. They are versatile, powerful, and scala‐ ble, making them ideal to

转载请注明出处,楼燚(yì)航的blog,http://home.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/ layer这个类可以说是里面最终的一个基本类了,深度网络呢就是一层一层的layer,相互之间通过blob传输数据连接起来.首先layer必须要实现一个forward function,前递函数当然功能可以自己定义啦,在forward中呢他会从input也就是Layer的bottom,对了caffe里面网络的前一层是叫bottom的,从bottom中获取blob

弱网测试一般是指模拟在网络环境比较差的情况下,检测APP是否有异常,如崩溃,数据收发出现丢包的情况 一.首先需要控制网络,有两种方式其一使用网络损伤仪进行,其二采用软件方式.硬件采购费用太贵,因此使用win平台下的ShunraVESMBEditon或者Network Emulator for Windows Toolkit.两者都能达到控制丢包率,延迟等功能.考虑到ShunraVESMBEditon收费,接下来使用Network Emulator for Windows Toolkit软件. 二

引言:AlphaGo在2017年年初化身Master,在弈城和野狐等平台上横扫中日韩围棋高手,取得60连胜,未尝败绩.AlphaGo背后神秘的推动力就是TensorFlow--Google于2015年11月开源的机器学习及深度学习框架.  TensorFlow在2015年年底一出现就受到了极大的关注,在一个月内获得了GitHub上超过一万颗星的关注,目前在所有的机器学习.深度学习项目中排名第一,甚至在所有的Python项目中也排名第一.本文将带我们简单了解下TensorFlow,并与其他主流深度

1. 利用tensorboard看loss: tensorflow和pytorch环境是好的的话,链接中的logger.py拉到自己的工程里,train.py里添加相应代码,直接能用. 关于环境,小小折腾了下,大概一小时: 大概一年前用过tensorflow, mac里的环境还在,当时装的虚拟环境,由于工程中用到了caffe,在虚拟环境中编译caffe,去掉之前工程中用的caffe路径,把虚拟环境中的caffe路径添加到虚拟环境下的pythonpath export PYTHONPATH=/Us

TensorFlow TensorFlow 是相对高阶的机器学习库,用户可以方便地用它设计神经网络结构,而不必为了追求高效率的实现亲自写 C++或 CUDA 代码.它和 Theano 一样都支持自动求导,用户不需要再通过反向传播求解梯度.其核心代码和 Caffe 一样是用 C++编写的,使用 C++简化了线上部署的复杂度,并让手机这种内存和CPU资源都紧张的设备可以运行复杂模型(Python 则会比较消耗资源,并且执行效率不高).除了核心代码的 C++接口,TensorFlow 还有官方的 Py

欢迎转载,但请务必注明原文出处及作者信息. @author: huangyongye @creat_date: 2017-03-09 前言: 根据我本人学习 TensorFlow 实现 LSTM 的经历,发现网上虽然也有不少教程,其中很多都是根据官方给出的例子,用多层 LSTM 来实现 PTBModel 语言模型,比如: tensorflow笔记:多层LSTM代码分析 但是感觉这些例子还是太复杂了,所以这里写了个比较简单的版本,虽然不优雅,但是还是比较容易理解. 如果你想了解 LSTM 的原理的

Ref: http://blog.csdn.net/u014595019/article/details/52759104 Time: 2min Successfully downloaded train-images-idx3-ubyte.gz bytes. Extracting MNIST_data/train-images-idx3-ubyte.gz Successfully downloaded train-labels-idx1-ubyte.gz bytes. Extracting M

不带dropout程序并通过tensorboard查看loss的图像 """ Please note, this code is only for python 3+. If you are using python 2+, please modify the code accordingly. """ from __future__ import print_function import tensorflow as tf from sklea

http://geek.csdn.net/news/detail/138968 Google近日发布了TensorFlow 1.0候选版,这第一个稳定版将是深度学习框架发展中的里程碑的一步.自TensorFlow于2015年底正式开源,距今已有一年多,这期间TensorFlow不断给人以惊喜.在这一年多时间,TensorFlow已从初入深度学习框架大战的新星,成为了几近垄断的行业事实标准.本文节选自<TensorFlow实战>第二章. 主流深度学习框架对比 深度学习研究的热潮持续高涨,各种开源

移动app在测试时,有时需要考虑弱网的情形下,app的表现,那么怎么营造这样子的环境呢? 一.首先需要控制网络,有两种方式其一使用网络损伤仪进行,其二采用软件方式.硬件采购费用太贵,因此使用win平台下的ShunraVESMBEditon或者Network Emulator for Windows Toolkit.两者都能达到控制丢包率,延迟等功能.考虑到ShunraVESMBEditon收费,接下来使用Network Emulator for Windows Toolkit软件. 二.手机ap

SSD: Single Shot MultiBox Detector——目标检测 参考https://blog.csdn.net/u010167269/article/details/52563573 目标检测算法可分为两种类型:one-stage和two-stage,两者的区别在于前者是直接基于网络提取到的特征和预定义的框(anchor)进行目标预测:后者是先通过网络提取到的特征和预定义的框学习得到候选框(region of interest,RoI),然后基于候选框的特征进行目标检测 one

梯度下降 一.亲手实现“梯度下降” 以下内容其实就是<手动实现简单的梯度下降>. 神经网络的实践笔记,主要包括: Logistic分类函数 反向传播相关内容 Link: http://peterroelants.github.io/posts/neural_network_implementation_part01/ 中文版: http://www.jianshu.com/p/0da9eb3fd06b 1. 生成训练数据 由“目标函数+随机噪声”生成. import numpy as np i