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摘要: 作者:宋天龙链接:https://www.zhihu.com/question/63383992/answer/222718972来源:知乎 1. 综合数据集 UCI数据集 UCI数据集中包括了众多用于监督式和非监督式学习的数据集,数量大概400多个,其中很多数据集在其他众多数据工具中被反复引用,例 阅读全文
posted @ 2018-11-12 19:03 marsggbo 阅读(2795) 评论(0) 推荐(0)
摘要: `tf.multinomial(logits, num_samples)` 第一个参数logits可以是一个数组,每个元素的值可以简单地理解为对应index的选择概率,注意这里的概率没有规定加起来的和为1。还需要注意的是所有概率不能全为0或全为1。 如果logits数组中有n个概率值,那么最后生成的 阅读全文
posted @ 2018-11-07 20:34 marsggbo 阅读(3992) 评论(0) 推荐(0)
摘要: tf.ConfigProto()函数用在创建session的时候,用来对session进行参数配置: 1. 记录设备指派情况 : tf.ConfigProto(log_device_placement=True) 设置tf.ConfigProto()中参数log_device_placement = 阅读全文
posted @ 2018-11-07 10:03 marsggbo 阅读(1095) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 在服务器上成功升级pip2之后再运行 命令出现如下报错信息 方法一 上网查了好久,一般都是说要修改 路径下的 文件,原文件内容如下: 需要改成如下内容: 方法二 但是不幸的是我这是在服务器上啊,我根本没有权限改动这个文件,那怎么办呢?方法如下 首先你查看一下你的 目录下是否有 等文件,如果有则修改方 阅读全文
posted @ 2018-11-06 21:00 marsggbo 阅读(4441) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 代码地址:https://github.com/hsjeong5/MNIST for Numpy MARSGGBO♥原创 2018 10 31 阅读全文
posted @ 2018-10-31 15:07 marsggbo 阅读(2171) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 假设现在有图像数据 和对应标签 。数据维度分别如下 因为通常我们需要将数据打散,这样的好处是可以让模型训练更具鲁棒性,那么如何同时打散data和target,而且还需要保持对应顺序不变呢?方法如下 要注意的是数据的维度要保持正确,也就是上面的 数量要正确,假如在mnist数据集上,target的维度 阅读全文
posted @ 2018-10-31 10:14 marsggbo 阅读(4574) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 目前在研究Automated Machine Learning,其中有一个子领域是实现网络超参数自动化搜索,而常见的搜索方法有Grid Search、Random Search以及贝叶斯优化搜索。前两者很好理解,这里不会详细介绍。本文将主要解释什么是体统(沉迷延禧攻略2333),不对应该解释到底什么 阅读全文
posted @ 2018-10-28 19:43 marsggbo 阅读(94073) 评论(4) 推荐(17)
摘要: 转载链接:https://www.zhihu.com/question/51325408/answer/125426642来源:知乎 这个问题无外乎有三个难点: 什么是sum 什么是reduce 什么是维度(indices, 现在均改为了axis和numpy等包一致) sum很简单,就是求和,那么问 阅读全文
posted @ 2018-10-26 17:51 marsggbo 阅读(3742) 评论(0) 推荐(1)
摘要: 因为课程作业的要求需要完成一篇IEEE格式的论文,所以选择入门LaTeX。但是期间遇到了各种各样莫名其妙的坑。前前后后挣扎了两个多星期终于完成了IEEE模板的设置。下面详细记录一下让我深恶痛绝的心路历程。 一、软件的选择 网上有很多LaTeX软件,在线编辑器推荐 "Overleaf" 。但是我个人还 阅读全文
posted @ 2018-10-23 20:11 marsggbo 阅读(2133) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 参考: "清华大学ISATAP隧道配置方法" 简单介绍一下windows下的配置方法,其他系统的配置方法详见上面提供的个链接。 首先打卡管理员权限的命令行窗口,依次输入如下命令即可 我因为不在大陆,所以平时是可以正常访问谷歌的,但是一旦我连接这个ipv6之后,访问谷歌就会变得抽风,一下能上,一下又访 阅读全文
posted @ 2018-10-23 11:01 marsggbo 阅读(13274) 评论(0) 推荐(0)
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