DoctorZhao - 博客园

2020年7月21日

摘要：定义网络，莫凡讲的都是用sequential搭定义优化器， G=torch.optim.Adam(G.parameter()，lr=LR) 先得有真实的数据，之前可以定义 def artist_work(): ... return paintings 在训练过程中才定义损失函数 for step 阅读全文

posted @ 2020-07-21 15:46 DoctorZhao 阅读(142) 评论(0) 推荐(0)

2020年7月12日

linux配置环境变量

摘要： https://www.cnblogs.com/kevingrace/p/8072860.html 阅读全文

posted @ 2020-07-12 11:28 DoctorZhao 阅读(93) 评论(0) 推荐(0)

conda常用命令总结

摘要： https://www.cnblogs.com/liang1101/p/9466109.html 阅读全文

posted @ 2020-07-12 11:21 DoctorZhao 阅读(71) 评论(0) 推荐(0)

2020年7月6日

配置ssh

摘要： https://blog.csdn.net/snow_cake/article/details/82851956 阅读全文

posted @ 2020-07-06 14:02 DoctorZhao 阅读(53) 评论(0) 推荐(0)

2020年7月2日

方向导数梯度

摘要：为什么函数在某点处的方向导数有且只有一个最大值方向导数就是函数在某个方向的导数，也就是函数在某个方向函数值变化快慢的表现，具体看知乎这里 https://www.zhihu.com/search?type=content&q=%E6%96%B9%E5%90%91%E5%AF%BC%E6%95%B0 阅读全文

posted @ 2020-07-02 16:33 DoctorZhao 阅读(378) 评论(0) 推荐(0)

数学知识，全概率，贝叶斯，KL散度，信息熵

摘要：中心极限定理：指出大量的随机变量近似服从正态分布的条件独立同分布的中心极限定理：随机变量独立同分布，并具有有限的数学期望和方差，只要 n 足够大，便可以把独立同分布的随机变量之和当作正态变量 n 足够大时，Xi 求和近似服从 N(nE(xi),nD(xi)) 对概率密度函数积分算概率 P = 阅读全文

posted @ 2020-07-02 10:16 DoctorZhao 阅读(640) 评论(0) 推荐(0)

2020年7月1日

DeepXplore

摘要：使用预训练模型可以帮助其他复现者有效达到论文结果，将下载好的模型放入指定文件夹高/低方差：预测值的变化范围高/低偏差：预测值和真实值间的差距，偏差越大，越偏离真实数据训练要求：低偏差，低方差，这样预测准确率较高，并且模型鲁棒性较好 ground truth 有人将所有标注数据都叫做 groun 阅读全文

posted @ 2020-07-01 21:20 DoctorZhao 阅读(273) 评论(0) 推荐(0)

GAN

摘要：对抗生成网络中，输入噪声的维度，以 mnist为例，是28*28=784的图像 gan的本质是将一个均匀随机分布映射到mnist上，假设mnist是任意图像，不仅仅是手写数字，理论上噪声维度需要784以上才能完成这个任务但大部分数据是冗余的，可以使用更低维度的数据重建它算法具体步骤初始化 ge 阅读全文

posted @ 2020-07-01 20:55 DoctorZhao 阅读(270) 评论(0) 推荐(0)

最普通函数

摘要： linspace(0,20,5) [0,20) 五等分 arange(0,20,2) [0,20) 步长为2 .Linear(30,20) 线性变换本来是30 变为 20 阅读全文

posted @ 2020-07-01 20:04 DoctorZhao 阅读(112) 评论(0) 推荐(0)

tensor维度转换

摘要：一、查看当前维度 .size() 二、张量变形 .view(3,-1) # -1 是根据维度自己变化三、解压 unsqueeze() 压缩 squeeze(),可指定具体维度，dim=1 四、扩大张量 .expand() 五、重复张量 .repeat(2,3) # 在指定维度重复原 tensor 阅读全文

posted @ 2020-07-01 20:01 DoctorZhao 阅读(853) 评论(0) 推荐(0)