11 2019 档案
摘要：github：kmeans代码实现1、kmeans代码实现2(包含二分k means) 本文算法均使用python3实现 1 聚类算法 对于"监督学习"(supervised learning)，其训练样本是带有标记信息的，并且监督学习的目的是：对带有标记的数据集进行模型学习，从而便于对新的样本进行
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摘要：1、linalg=linear（线性）+algebra（代数），norm则表示范数。 2、函数参数 x_norm=np.linalg.norm(x, ord=None, axis=None, keepdims=False) ①x: 表示矩阵（也可以是一维） ②ord：范数类型 向量的范数： 矩阵的范
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摘要：https://blog.csdn.net/weixin_40476348/article/details/94562240 常用于多分类任务，NLLLoss 函数输入 input 之前，需要对 input 进行 log_softmax 处理，即将 input 转换成概率分布的形式，并且取对数，底数
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摘要：1.1 安装 Debian/Ubuntu系统执行：apt get install screen 2.1 创建作业 在服务器终端输入命令，以创建作业 Screen S [Name] 例如： Screen S train_CNN 创建作业后，你可以在Screen上开始训练你的神经网络，跑你的代码等等……
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摘要：本文以csr_matrix为例来说明sparse矩阵的使用方法，其他类型的sparse矩阵可以参考https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/sparse.html csr_matrix是Compressed Sparse Row matrix的缩写组合，下
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摘要：本文为Deep compression的论文笔记，相应的ppt及文字讲解 原论文《 Deep Compression: Compressing Deep Neural Networks with Pruning, Trained Quantization and Huffman coding》htt
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摘要：版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。 本文链接：https://blog.csdn.net/qq_34809033/article/details/83215698 roidb是由字典组成的list，每张图片对应一个字典，roidb
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摘要：xml模块 处理文档： import xml.etree.ElementTree as ET tree = ET.parse('xmlfile') ET.parse() 解析xml文档 root = tree.getroot() 获取根节点 print(root.tag) root.tag 获取根节
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摘要：转自：https://blog.csdn.net/baidu_31437863/article/details/84474847 1. 简介 深度学习（Deep Learning）因其计算复杂度或参数冗余，在一些场景和设备上限制了相应的模型部署，需要借助模型压缩、优化加速、异构计算等方法突破瓶颈。
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摘要：版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。 本文链接：https://blog.csdn.net/tfcy694/article/details/85338745 本文列举的框架源码基于PyTorch1.0，交互语句在0.4.1上测试通过
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摘要：对于 PyTorch 的基本数据对象 Tensor (张量)，在处理问题时，需要经常改变数据的维度，以便于后期的计算和进一步处理，本文旨在列举一些维度变换的方法并举例，方便大家查看。 维度查看：torch.Tensor.size() 查看当前 tensor 的维度 举个例子： import torc
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