摘要： 电脑已经装了anaconda python，然后下载了spark2.1.0。因为版本太新，所以网上和书上的一些内容已经不再适用。比如关于如何使用IPython和Jupyter，教程给出的方法是用如下语句打开Spark即可进入IPython或者IPython Notebook： 然鹅运行以上语句后我得 阅读全文

摘要： 1.为什么要在卷积网络中加入pooling（池化） 如果只利用卷积操作来减少feature map的大小，会失去很多信息。所以想到一种方法，减小卷积时的stride，留下大部分信息，通过池化来减小feature map的大小。 池化的优点： 1.池化操作不会增加parameters 2.实验结果表明 阅读全文

摘要： caffe事儿真多，数据必须得lmdb或者leveldb什么的才行，如果数据是图片的话，那用caffe自带的convert_image.cpp就行，但如果不是图片，就得自己写程序了。我也不是计算机专业的，我哪看得懂源码，遂奋发而百度之，然无甚结果，遂google之，尝闻“内事不决问百度，外事不决问g 阅读全文

摘要： 一开始没看懂stddev是什么参数，找了一下，在tensorflow/python/ops里有random_ops，其中是这么写的： def random_normal(shape, mean=0.0, stddev=1.0, dtype=types.float32, seed=None, name 阅读全文

摘要： 以自带models中mnist的convolutional.py为例： 1.filter要与输入数据类型相同（float32或float64），四个参数为`[filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]`，即卷积核的高/宽/输入通道数 阅读全文

摘要： 官方教程中没有解释pooling层各参数的意义，找了很久终于找到，在tensorflow/python/ops/gen_nn_ops.py中有写： def _max_pool(input, ksize, strides, padding, name=None): r"""Performs max p 阅读全文