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Linux的硬盘使用情况、挂载、SSD挂载（查看df -h不能看到的卷） 解决AWS 挂载、解决挂载完重启就消失等问题 linux上的盘和window的有区别，磁盘空间必须挂载在目录上，要不然没用 对与新增的硬盘、SSD固态硬盘、挂载到linux上的操作如下： df -h #显示目前在Linux系统 阅读全文
posted @ 2021-04-20 17:00
野哥李
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文章目录 5.3 Fashion MNIST进行分类Fashion MNIST 介绍数据集介绍分类格式数据提交 数据加载创建网络损失函数优化器开始训练训练后操作可视化损失函数保存模型 模型评估进一步优化再次进行评估总结 import torch,math from pathlib import Pa 阅读全文
posted @ 2021-04-17 14:51
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文章目录 5.2 Pytorch处理结构化数据简介数据预处理定义数据集定义模型训练 import numpy as np import pandas as pd import torch from sklearn.preprocessing import LabelEncoder from torc 阅读全文
posted @ 2021-04-17 14:40
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文章目录 5.1 kaggle介绍5.1.1 Kaggle平台简介比赛介绍 5.1.2 Kaggle板块介绍DataRulesTeamKernelsDiscussionLeaderboard 5.1.3 Kaggle竞赛的排名机制5.1.4 Kaggle薅羊毛指南5.1.5 其他的一些数据竞赛平台 阅读全文
posted @ 2021-04-17 14:35
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文章目录 4.5 多GPU并行训练4.5.1 torch.nn.DataParalle4.5.2 torch.distributed4.5.3 torch.utils.checkpoint import torch import torchvision torch.__version__ '1.0. 阅读全文
posted @ 2021-04-15 19:58
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文章目录 4.3 fastai4.3.1 fastai介绍fastai库fast.ai课程Github 4.3.2 fastai实践MNIST 4.3.3 fastai文档翻译 import fastai from fastai import * from fastai.vision import 阅读全文
posted @ 2021-04-15 19:56
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文章目录 4.2.3 可视化理解卷积神经网络背景基于Deconvolution的方法 基于Backpropagation的方法Guided-BackpropagationCAM（Class Activation Map）Grad-CAM %load_ext autoreload %autoreloa 阅读全文
posted @ 2021-04-15 19:51
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文章目录 4.2.2 使用Tensorboard在 PyTorch 中进行可视化Tensorboard 简介Tensorboard 安装页面SCALARIMAGESGRAPHSHISTOGRAMSPROJECTOR 使用图像展示更新损失函数使用PROJECTOR对高维向量可视化绘制网络结构 impo 阅读全文
posted @ 2021-04-15 19:44
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文章目录 4.2.1 使用Visdom在 PyTorch 中进行可视化安装坑基本概念Environments PanesVIEW 可视化接口使用绘制简单的图形 更新损失函数 import torch import math import numpy as np from visdom import 阅读全文
posted @ 2021-04-15 19:42
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文章目录 4.1 Fine tuning 模型微调4.1.1 什么是微调为什么要微调迁移学习 Transfer Learning二者关系 4.1.2 如何微调4.1.3 注意事项4.1.3 微调实例4.1.4 固定层的向量导出 %matplotlib inline import torch,os,t 阅读全文
posted @ 2021-04-15 19:39
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