pytorch_基于CIFAR创建自己的数据集并显示图像
摘要：创建完自己的数据集训练完之后，开始了预测，如何看到预测图像 Next import cv2 用来显示图像 在原有测试数据文件中 增加图像显示功能 def TestingData(self): model_net = torch.load('model_shanbu_128.pkl') self.Lo
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posted @ 2020-05-29 14:40
05 2020 档案
pytorch_训练CIFAR数据集
摘要：cifar数据集训练与测试 CIFAR数据集下载 https://download.csdn.net/download/wangxiaobei2017/12474160 # !/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import torch impor
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posted @ 2020-05-29 14:34
pytorch_基于cifar创建自己的数据集并训练
摘要：基于cifar创建自己的数据集并训练 整体流程 resize图像，在图像名称附上标签 eg: 1_a.jpg 获取图像的像素 R G B 合并在一个列表 将文件名、数据、标签和batch_label合并在一个字典中 用二进制的方式存储字典内容,得到和cifar相同的 修改 batches.meta
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posted @ 2020-05-29 14:17
Pytorch_3.8_多层感知机
摘要：3.8.1 隐藏层 3.8.2 激活函数 ReLU函数 ReLU = max(x,0) sigmoid函数 sigmoid = $\frac{1}{1+exp( x)}$ Tanh 函数 tanh = $\frac{1 exp( 2x)}{1+exp( 2x)}$ 3.8.3 多层感知机 隐藏层的层
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posted @ 2020-05-20 13:28
Pytorch_3.6_ SOFTMAX回归的从零实现
摘要：手动实现softmax回归 3.6.1 获取数据 3.6.2 初始化参数模型 输入的fashion_mnist数据是28$\times$28 = 784 个像素的图像，输出10个类别，单层神经网络输出层的个数为10，softmax的权重和偏差数量为 784$\times$10和1$\times$10
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posted @ 2020-05-19 13:15
Linux(debian)下的Python程序守护进程
摘要：Beaglebone 上的Python程序意外终止 寻找守护进程将其拉起 安装supervisor 配置监控脚本 配置需要拉起的py程序 启动 与 重启
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posted @ 2020-05-07 11:35
