随笔分类 -  深度学习

深度学习相关
对待新事物
摘要：信息收集 专家沟通 快速尝试 算法 硬件 外观 感知 平衡 移动 dlib pip install opencv-python 准确性 10次对9次，还是多少次 阅读全文
posted @ 2020-07-25 12:30 站在云端看世界 阅读(111) 评论(0) 推荐(0)
tensorboard-的使用
摘要：首先 安装，一般装tensorflow会自动安装好，如果没有执行以下命令， pip install tensorboard 启动tensorboard 这里要注意，后面的是训练模型的数据存放路径 python3 -m tensorboard.main --logdir=/tmp/logs 阅读全文
posted @ 2020-07-07 17:15 站在云端看世界 阅读(176) 评论(0) 推荐(0)
计算后图像大小参数计算
摘要：卷积 1、卷积操作 设输入图像尺寸为WxW，卷积核尺寸为FxF，步幅为S，Padding使用P,经过该卷积层后输出的图像尺寸为NxN： 2、池化操作 设输入图像尺寸为WxW，卷积核的尺寸为FxF，步幅为S，池化后输出图像大小： 原文：https://blog.csdn.net/qq_32172681 阅读全文
posted @ 2020-07-04 14:10 站在云端看世界 阅读(201) 评论(0) 推荐(0)
torch
摘要：torch.hub tensorboard pip install tensorboard tensorboard --logdir=完整的日志目录 然后根据cmd上面显示的url去访问 白话强化学习和pytorch book 阅读全文
posted @ 2020-07-04 10:34 站在云端看世界 阅读(130) 评论(0) 推荐(0)
未来方向
摘要：云计算 边缘计算 阅读全文
posted @ 2020-06-20 16:17 站在云端看世界 阅读(138) 评论(0) 推荐(0)
深度学习过拟合处理
摘要：dropout 将训练集的数据加进去作为test，增大训练集和测试集 提前中断训练 阅读全文
posted @ 2020-06-20 11:29 站在云端看世界 阅读(122) 评论(0) 推荐(0)
损失函数的分类
摘要：1.回归模型的损失函数 1）L2损失 缺点：噪声敏感 2）L1损失 缺点：不可导 3）Huber损失 2.分类模型的损失函数 1）0-1损失 2）交叉熵损失 3）指数损失 4）合页损失 注：2）~4）本质上都是对1）的近似 本文摘自 链接：https://www.jianshu.com/p/755a 阅读全文
posted @ 2020-06-14 17:26 站在云端看世界 阅读(270) 评论(0) 推荐(0)
keras-tensorflow版本对应
摘要：版本不对应的话，很容易报错 具体的参照这个网站为主： https://docs.floydhub.com/guides/environments/ 阅读全文
posted @ 2020-06-06 16:52 站在云端看世界 阅读(938) 评论(0) 推荐(0)
tensorflow1.12.1实现MNIST数据集训练和识别
摘要：1.mnist_train.py # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Mon Dec 23 20:01:39 2019 tensorflow实现Lenet-5网络，mnist_train.py实现lenet-5训练过程 @author: zhaoy """ 阅读全文
posted @ 2020-04-10 16:37 站在云端看世界 阅读(848) 评论(0) 推荐(0)