随笔分类 -  深度学习

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动手学机器学习v2-04-2数据预处理
摘要：数据预处理 1 读取数据集 判断路径下是否有data命名的文件夹，没有的话，创建文件house_tiny.csv，打开文件并进行写操作 import os os.makedirs(os.path.join('..', 'data'), exist_ok=True) data_file = os.pa 阅读全文
posted @ 2021-10-03 11:15 Trouvaille_fighting 阅读(137) 评论(0) 推荐(0)
动手学机器学习v2-04-1数据操作
摘要：数据操作 1. N维数组（张量） 张量类 在MXNet中为ndarray 在PyTorch和TensorFlow中为Tensor 无论使用哪个深度学习框架，它的张量类都与Numpy的ndarray类似，但要多一些重要功能： GPU很好地支持加速计算，而NumPy仅支持CPU计算； 张量类支持自动微分 阅读全文
posted @ 2021-10-02 23:52 Trouvaille_fighting 阅读(110) 评论(0) 推荐(0)
资料集合
摘要：Dlib模型之驾驶员疲劳检测系列 源码： https://gitee.com/cungudafa/fatigue_detecting 博客： 眨眼、打哈欠、瞌睡点头、可视化界面 https://blog.csdn.net/cungudafa/article/details/103712875 htt 阅读全文
posted @ 2021-09-28 20:14 Trouvaille_fighting 阅读(35) 评论(0) 推荐(0)
动手学机器学习v2-03 安装环境
摘要：基本步骤 1.安装python 2.安装pip 3.安装conda conda env remove d2l-zh conda create -n -y d2l-zh python=3.8 pip conda activate d2l-zh 4.利用pip安装d2l、torch、torchvisio 阅读全文
posted @ 2021-09-28 20:02 Trouvaille_fighting 阅读(534) 评论(0) 推荐(0)
动手学机器学习v2-00,01,02 深度学习需要学些什么
摘要：1 需要学到什么 2 资源 课程主页：https://courses.d2l.ai/zh-v2 教材：http://zh-v2.d2l.ai/ 课程论坛讨论：https://discuss.d2l.ai/c/16 Pytorch论坛：https://discuss.pytorch.org/ 3 深度 阅读全文
posted @ 2021-09-27 15:50 Trouvaille_fighting 阅读(54) 评论(0) 推荐(0)
论文代码复现常见问题
摘要：场景1：代码太慢 1：写出基础代码 使用少量数据集来实践你的思路，代码可以不用很优化，优先写出来即可。写完后建议封装为函数，方便调用。 2：优化代码逻辑 代码本身足够高效吗？ 代码是否利用了所有的CPU/GPU？ 常用优化过程 下标循环 df1 = df for i in range(len(df) 阅读全文
posted @ 2021-09-14 17:12 Trouvaille_fighting 阅读(1193) 评论(0) 推荐(0)

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