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2019年1月14日
记录:测试本机下使用 GPU 训练时不会导致内存溢出的最大参数数目
摘要: 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
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posted @ 2019-01-14 17:12 买白菜不用券
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2019年1月12日
记录:将图片数据生成 tfrecords 文件并在训练使用时读取
摘要: 直接用别人的就行了: https://github.com/myCVs/GenTFRecords
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posted @ 2019-01-12 20:16 买白菜不用券
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2019年1月1日
记录:EM 算法估计混合高斯模型参数
摘要: 当概率模型依赖于无法观测的隐性变量时,使用普通的极大似然估计法无法估计出概率模型中参数。此时需要利用优化的极大似然估计:EM算法。 在这里我只是想要使用这个EM算法估计混合高斯模型中的参数。由于直观原因,采用一维高斯分布。 一维高斯分布的概率密度函数表示为: 多个高斯分布叠加在一起形成混合高斯分布:
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posted @ 2019-01-01 15:35 买白菜不用券
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2018年12月9日
记录:Ubuntu 18.04 安装 tensorflow-gpu 版本
摘要: 狠下心来重新装了系统,探索一下 gpu 版本的安装。比较令人可喜的是,跟着前辈们的经验,还是让我给安装成功了。由于我是新装的系统,就像婴儿般纯净,所以进入系统的第一步就是安装 cuda,只要这个不出错,后面的几乎就不会出错了。 首先,得先确定自己的显卡是否支持(这个一般支持,我这几年前的电脑的显卡都
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posted @ 2018-12-09 22:31 买白菜不用券
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2018年11月30日
记录:tf.saved_model 模块的简单使用(TensorFlow 模型存储与恢复)
摘要: 虽然说 TensorFlow 2.0 即将问世,但是有一些模块的内容却是不大变化的。其中就有 tf.saved_model 模块,主要用于模型的存储和恢复。为了防止学习记录文件丢失或者蠢笨的脑子直接遗忘掉这部分内容,在此做点简单的记录,以便将来查阅。 最近为了一个课程作业,不得已涉及到关于图像超分辨
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posted @ 2018-11-30 16:15 买白菜不用券
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2018年11月27日
记录:TensorFlow 中的 padding 方式
摘要: TensorFlow 中卷积操作和池化操作中都有一个参数 padding,其可选值有 ['VALID', 'SAME']。 在 TensorFlow 文档中只是给出了输出张量的维度计算方式,但是并没有说明当 padding='SAME' 时,如何进行补零操作。 其给出的输出张量的维度计算公式: VA
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posted @ 2018-11-27 15:38 买白菜不用券
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