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2018年11月20日

摘要: 原文转自: https://blog.csdn.net/icefire_tyh/article/details/53691569 阅读全文
posted @ 2018-11-20 15:19 Angry_Panda 阅读(1696) 评论(0) 推荐(0)

2018年11月6日

摘要: 原文地址: https://blog.csdn.net/Mao_Jonah/article/details/78965827 关于nvcc fatal : Value ‘sm_20’ is not defined for option ‘gpu-architecture’的问题先说明配置Ubuntu 阅读全文
posted @ 2018-11-06 12:57 Angry_Panda 阅读(2910) 评论(0) 推荐(0)

2018年11月3日

摘要: 网上搜寻到的代码,亲测比较好用,分享如下。 import gym import time env = gym.make('CartPole-v0') # 获得游戏环境 observation = env.reset() # 复位游戏环境,新一局游戏开始 print ('新一局游戏 初始观测 = {} 阅读全文
posted @ 2018-11-03 14:19 Angry_Panda 阅读(1341) 评论(0) 推荐(0)

2018年11月1日

摘要: 这是最新找到的 对抗生成网络的代码,亲测可以跑通。前几天也上传了一个网上找到的代码,但是这回这个代码中判别网络的假数据中加入了 detach() 函数, 网上查找说这个函数可以切断神经网络的反向传导,虽然不是很理解,但总是感觉这个更对一些。对于 detach 这个函数在这里面的作用网上怎么说的都有, 阅读全文
posted @ 2018-11-01 16:58 Angry_Panda 阅读(1712) 评论(0) 推荐(0)

2018年10月30日

摘要: 最近在网上找到了一个使用LSTM 网络解决 世界银行中各国 GDP预测的一个问题,感觉比较实用,毕竟这是找到的唯一一个可以正确运行的程序。 阅读全文
posted @ 2018-10-30 15:35 Angry_Panda 阅读(857) 评论(0) 推荐(0)

2018年10月17日

摘要: 最近学习DeepLearning, 在网上找到了一个自编码器的代码,运行以下,还比较好用,分享如下。由于代码出处无处可考,故不予特殊说明。 以上代码为 pytorch 运行效果图: 阅读全文
posted @ 2018-10-17 08:52 Angry_Panda 阅读(1319) 评论(0) 推荐(0)

2018年10月16日

摘要: 最近再看深度学习的内容,看到了对抗生成模型,感觉比较有意思,在网上找了一个代码,运行了一下,发现确实可行。网上都说对抗生成网络运行比较耗时,而且不好收敛,不试不知道,一试验发现确实比较耗时。本文给出的代码只是网上找到的最基本的模型,亲测可行。 代码没有找到出处,故不标明出处了。 运行效果如下。 最后 阅读全文
posted @ 2018-10-16 23:27 Angry_Panda 阅读(507) 评论(0) 推荐(0)

2018年10月5日

摘要: 原地址: https://blog.csdn.net/chaoyu168/article/details/79241506 win10 2016 长期服务版的ISO文件中本身就带有KMS激活KEY,不用输入任何KEY,连接网络进入CMD,只要输入:slmgr /skms kms.digiboy.ir 阅读全文
posted @ 2018-10-05 21:26 Angry_Panda 阅读(3206) 评论(0) 推荐(0)

2018年9月25日

摘要: 发现博客: https://blog.csdn.net/u010752600/article/details/79534910 于是找到解决方法。 sudo rm -rf ~/.nv/ 阅读全文
posted @ 2018-09-25 10:12 Angry_Panda 阅读(5709) 评论(0) 推荐(0)

2018年9月15日

摘要: 读博已一年有余,时间过之不谓之不快,浪费时间甚多,思则甚忧,哀哉哀哉。暑假前导师开学期总结,总算是见到了导师,半年之中在学校见到导师的唯一一面,甚觉珍贵,会上导师有所交代,所交代事情必是重中之重,半年一面,这唯一的指导必是浓缩精华,于是有所记录,为防遗失,遂存之。 读书之际,望自己一切看开,一切想开 阅读全文
posted @ 2018-09-15 20:45 Angry_Panda 阅读(303) 评论(0) 推荐(0)
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