随笔分类 - 深度学习
博大精深，先走别人的脚印。
摘要：首先，就是双版本anaconda的安装： 以前安装好的是python2.7版本，而TensorFlow的安装仅支持3.5版本的。但是自己本来的2.7版本又不想遗弃。所以安装双版本的； 在anaconda的官网上下载2.7版本和3.5版本； 先安装其中一个，我是想安装的2.7.一路next就可以了。
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摘要：步长：最优化问题中的叫法； 学习速率：神经网络中的叫法； 梯度更新的方式： 为步长（学习率）。 其中有必要说一点的是表示的是当前实际的输出，y表示的是其类标。 当输入为x时，目标函数表示为一个线性函数的形式为：。其中每一个x1,x2,...表示的是维度。 1. 梯度下降：对于的更新是所有样本都参与的
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摘要：最近在看C++的源码，遇到了不少问题，一点一点进行补充。 首先就是遇到template <typename Dtype>。 网上解释的非常多，觉得比较啰嗦，其实就是一个类型模板。 比如我们要计算两个数的加法，针对不同类型可能需要设计不同类型的函数，那么template <typename T>就可以
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摘要：直接举例进行说明输出图片的长和宽。 输入照片为：32*32*3， 这是用一个Filter得到的结果，即使一个activation map。(filter 总会自动扩充到和输入照片一样的depth)。 当我们用6个5*5的Filter时，我们将会得到6个分开的activation maps，如图所示：
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摘要：主要是因为，发现很多代码是用python编写的，在这里使用的python安装包是anaconda2。 对应下载地址为： https://www.continuum.io/downloads/ 第48行，添加anaconda2的路径位置： 4. 编译release版本的pycaffe，debug模式下
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摘要：二、 Caffe库的调用： 1) 包含目录： 2) 库目录： 3) 链接器-->输入： caffe.lib compute_image_mean.lib convert_imageset.lib convert_mnist_data.lib libcaffe.lib opencv_highgui24
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摘要：一、Windows下caffe的配置： 1. 下载caffe官网提供的开发包，https://github.com/microsoft/caffe 2. 将caffe-master目录下的Windows中的文件CommonSettings.props.example后缀名改为CommonSettin
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