摘要: 从零开始是实现深度学习 最近由于疫情被困在家,于是准备每天看点专业知识,准备写成博客,不定期发布。 博客大概会写5~7篇,主要是“解剖”一些深度学习的底层技术。关于深度学习,计算机专业的人多少都会了解,知道Conv\Pool的过程,也看过论文,做过实验或是解决方案。在写的各种卷积网路 时候,有没有问问自己:这些网络到底是怎么“运作”起来的?如果自己要实现一个具备基本功能的神经网络应该怎么去实现? 知道事物的表面现象,不知事物的本质及其产生的原因是一件很可悲的事情,正如鲁迅所说:What I cannot create, I do not understand. 只有亲自实践去创造一个东西,才算真正弄懂一个问题。 本着“知其然,知其所以然”的目的,会尽可能的用Python库和基本的数学知识,创建经典的深度学习网络。 阅读全文
posted @ 2020-02-15 22:10 修雨轩陈 阅读(2341) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: tensorflow的模型保存有两种形式: 1. ckpt:可以恢复图和变量,继续做训练 2. pb : 将图序列化,变量成为固定的值,,只可以做inference;不能继续训练 阅读全文
posted @ 2019-09-09 21:29 修雨轩陈 阅读(554) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 设置IP的注意事项 阅读全文
posted @ 2019-09-05 16:25 修雨轩陈 阅读(5355) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: C++ Primer: 1. 初识输入和输出 阅读全文
posted @ 2019-06-02 16:58 修雨轩陈 阅读(482) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 本文选自ECCV2018的论文《License Plate Detection and Recognition in Unconstrained Scenarios ( 复杂| 无约束 场景下的车牌检测和识别)》。该论文不进给出了一套完整的车配识别系统( Automatic License Plate Recognition system,ALPR system)的解决方案,而且提供了在无约束(Unconstrained Scenarios)场景下的识别算法, 很好的解决了实际生活中的车 阅读全文
posted @ 2019-05-14 17:17 修雨轩陈 阅读(8958) 评论(3) 推荐(0) 编辑
摘要: Single-Shot Refinement Neural Network for Object Detection 的论文解析与代码实现 阅读全文
posted @ 2019-05-09 21:05 修雨轩陈 阅读(877) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: linux的磁盘分区操作 linux的查看内存的方法 linux 查看磁盘大小的方法 阅读全文
posted @ 2018-11-06 21:04 修雨轩陈 阅读(2803) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: ubuntu系统中,存在两个系统变量:$LANG和$LANGUAGE 分别控制语言环境和地区,这两个变量是从/etc/default/locale中读取的; 阅读全文
posted @ 2018-11-06 20:18 修雨轩陈 阅读(5288) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 目前,ubuntu18.04上使用了netplan 作为网络配置工具;在终端上配置网络参数跟之前的版本有比较大的差别 阅读全文
posted @ 2018-11-06 14:21 修雨轩陈 阅读(6561) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 目标: 使用Keras| tensorflow完成基于Yolo的车辆检测的训练; 阅读全文
posted @ 2018-10-24 14:06 修雨轩陈 阅读(2184) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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
posted @ 2018-09-12 17:16 修雨轩陈 阅读(1518) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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
posted @ 2018-09-08 23:25 修雨轩陈 阅读(2619) 评论(0) 推荐(1) 编辑
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
posted @ 2018-09-07 15:16 修雨轩陈 阅读(2581) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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
posted @ 2018-09-06 16:34 修雨轩陈 阅读(13393) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 解决github访问过慢问题 阅读全文
posted @ 2018-08-13 11:39 修雨轩陈 阅读(471) 评论(0) 推荐(0) 编辑