摘要： 在更新学习率的部分有这样一个函数get_lr()有很大的bug： get_last_lr()才表示当前的学习率，使用get_lr()会衰减两次！！ 红色部分是get_last_lr()打印的；白色部分是get_lr()打印的：可以看到错误的写法确实会在节点处衰减两次 这是由于step()时会调一次g 阅读全文

摘要： 1.同项目包无法导入 右击无法导入文件所在的文件夹，mark Directory as -- source root 2.远程服务器与本地时间不同 3.安装pyhdf后无法正常导入包 ImportError: DLL load failed while importing _hdfext: 找不到指 阅读全文

摘要： import torchimport syssys.getdefaultencoding()import pickleimport numpy as npnp.set_printoptions(threshold=1000000000000000)path = r'E:\DRPL-main\data 阅读全文

摘要： https://blog.csdn.net/weixin_29732003/article/details/122569893 阅读全文

摘要： 1.读取的通道不同：cv2读取图像为BGR顺序通道，PIL读取图像为RGB顺序通道. 2.读取图像代码对比： # cv2读取方式 input1 = r'E:\DRPL\data\blur\1_ILSVRC2012_val_00004507_3_183.jpg' cv2img = cv2.imread 阅读全文

摘要： split() - 拆分方法： 格式：string.split(str="", num) 作用：以str为分割符拆分string，str如不填写则默认包含空格，'\n','\t','\r'。如果num有指定值，则拆分为num+1个子字符串。 例如：结果 3个元素 结果 4个元素 关于split()使 阅读全文

摘要： 1.多层感知器（全连接神经网络） w1行数自己设定，列数由x维度决定 全连接神经网络可解决线性不可分问题，如图： 隐层的个数为指定的模板的个数，输出层的个数为类别数 2.激活函数（对每一层中输出向量的每个维度进行处理） 即此函数中的max，如果去掉激活函数，全连接神经网络将变为线性分类器。 3.损失 阅读全文

摘要： 将图像表示为像素 RGB w是权值即是模板，类别不同，权值不同。w的权值越贴合x的权值，则分数越高。 例如： 二类w*x时 每个相乘的一对两个数都越大越好，单纯一个数大结果不一定越大。这就是模板与图像贴合度越高分数越高。 正则项：解决w唯一性，让模型有偏好 阅读全文

摘要： Step1：设立model 例如Y=b+w*Xcp A set of function Step2：Goodness of Function 定义loss function（损失函数L）来评估function的好坏 通过training data评估后挑选出最好的function（f*），用test 阅读全文