摘要：
Conv1d(in_channels，out_channels，kernel_size，stride=1，padding=0，dilation=1，groups=1，bias=True) filters:卷积核的数目(即输出的维度) kernel_size:整数或由单个整数构成的list/tuple 阅读全文
摘要：
1. 安装git 安装连接：http://git-scm.com/download/linux （LINUX） https://git-scm.com/downloads (Windows) 2. 安装后配置环境变量 我的电脑右键 -> 属性 -> 左边栏高级系统设置 -> 环境变量 -> 系统变量 阅读全文
摘要：
1.背景 在python运行一些，计算复杂度比较高的函数时，服务器端单核CPU的情况比较耗时，因此需要多CPU使用多进程加快速度 2.函数要求 笔者使用的是：pathos.multiprocessing 库，进度条显示用tqdm库，安装方法： 安装完成后 3.代码 定义一个 函数 F [ X ] , 阅读全文
摘要：
1. 背景 在深度学习的任务中，通常需要比较长时间的训练，因此我们会选择离开电脑。笔者在跟踪模型表现， 观察模型accuracy 以及 loss 的时候，比较传统的方法是在控制台print输出或者直接使用tensorboard。 但如果是你需要远程观察模型表现，那一个时刻记录的log 文件就非常重要 阅读全文
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Torch.nn.Conv2d(in_channels，out_channels，kernel_size，stride=1，padding=0，dilation=1，groups=1，bias=True) in_channels：输入维度 out_channels：输出维度 kernel_size： 阅读全文
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1.1 list 转 numpy ndarray = np.array(list) 1.2 numpy 转 list list = ndarray.tolist() 2.1 list 转 torch.Tensor tensor=torch.Tensor(list) 2.2 torch.Tensor 阅读全文
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1.本地生成密钥 生成完以后 获得一串密钥 然后拿着这一串密钥到GitHub主页 SSH and GPG keys 添加New Key Title 随便填 ，key的话就把AAAA开始到邮箱结尾全部复制 2.登陆并git init 初始化 如果之前的密钥没有问题的话，使用命令登陆： 初始化一个git 阅读全文
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1.1 安装 Debian/Ubuntu系统执行：apt-get install screen 2.1 创建作业 在服务器终端输入命令，以创建作业 例如： 创建作业后，你可以在Screen上开始训练你的神经网络，跑你的代码等等……通常来说训练网络或者跑一个时常很长的代码，我们会选择离开电脑。 因此为 阅读全文
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1.1 简介 计算机视觉中，我们需要观察我们的神经网络输出是否合理。因此就需要进行可视化的操作。 orchvision是独立于pytorch的关于图像操作的一些方便工具库。 torchvision的详细介绍在：https://pypi.org/project/torchvision/0.1.8/ 这 阅读全文
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1. 安装 2. 创建SSHFS 挂载目录 3.使用SSHFS 挂载远程的文件系统 sudo sshfs -o allow_other,IdentityFile=~/.ssh/id_rsa #username@site:/share1/home/siyuan /mnt/siyuan 例： sshfs 阅读全文