摘要：Todo list: 1. Distributed TensorFlow简介 2. Distributed TensorFlow的部署与运行 3. 对3个台主机做多卡GPU和两台主机做多卡GPU的结果作对比 阅读全文

摘要：1. MxNet 分布式介绍 2. 分布式部署方法 2.1 Step1. 搭建MxNet环境 2.2 Step2. 设置SSH免密码登录 2.3 Step3. 搭建分布式的环境 阅读全文

摘要：关键字: rot90, tensorflow # 1. 背景 在做数据增强的操作过程中, 很多情况需要对图像旋转和平移等操作, 针对一些特殊的卷积(garbo conv)操作,还需要对卷积核进行旋转操作. 在tensorflow中似乎没有实现对4D tensor的旋转操作. 严格的说: tensorflow对tensor的翻转操作并未实现, 仅有针对3D tensor的tf.image.rot() 而在大多数的情况下使用的是4D形式的tensor, [B,W,H,C] 或者是3D的图像组成的batchs. 通过查看这篇文章的代码可以知道[^2d-dilated-convolution-operation] 可以使用numpy的rot90()函数旋转, 但是rot90对象是ndarray, 针对tensorflow.tensor对象而言显然是无法使用的, 会抛出类似: `无法找到m.dim属性`的异常. 也就是说无法使用`numpy.rot90()` 函数. 阅读全文

摘要：深度学习模型的可视化方法总结 卷积神经网络的可视化方法可以分为两种方式: 1. 保存训练后的权重等个训练参数的value以后,** 即借助绘图工具可视化**, 2. 借助深度学习的可视化的工具也能实现可视化. 比如tensorflow下面的tensorBorad; PyTorch下面的tensorBoradX, Matlab的Deep Visulization Toolbox, **借助绘图工具可视化** Visualizing intermediate convnet outputs ,Deep Visulization Tools 阅读全文