08 2019 档案
摘要：好处是可以重复利用特征， 坏处在于： 采取如下措施： 这样每层都能提取到相应“难度”的特征进行分类，进而引入densenet的思想： 3、 Code
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摘要：需求： 在ubunu16.0的服务器上使用Pytorch内嵌的tensorboard 安装 如果嫌慢可以加上阿里云的镜像 使用 首先在服务器上运行 服务器给出的地址在谷歌浏览器上被拒绝访问 解决方法是：建立ssh隧道，实现远程端口到本机端口的转发，远端被侦听端口为tensorboard默认的6006
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摘要：采摘一些大佬的果实： 知乎：如何理解深度学习分布式训练中的large batch size与learning rate的关系？ https://blog.csdn.net/shanglianlm/article/details/84821891
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摘要：1、 2、 3、安装完成，查看emasc版本 GNU Emacs 26.2Copyright (C) 2019 Free Software Foundation, Inc.GNU Emacs comes with ABSOLUTELY NO WARRANTY.You may redistribute
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摘要：或者from torch.optim import lr_scheduler 注意，学习率的更新要放在训练和验证集测试之后进行。 2.以一定的策略调整学习率 参考： https://www.jianshu.com/p/a20d5a7ed6f3 https://pytorch.org/docs/mas
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摘要：之前一直不清楚Top1和Top5是什么，其实搞清楚了很简单，就是两种衡量指标，其中，Top1就是普通的Accuracy，Top5比Top1衡量标准更“严格”， 具体来讲，比如一共需要分10类，每次分类器的输出结果都是10个相加为1的概率值，Top1就是这十个值中最大的那个概率值对应的分类恰好正确的频
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摘要：更新2020.11.13 最近在实验室租的GPU上使用jupyter notebook，需要在后面挂上本机IP，以及另外一个命令： jupyter notebook --no-browser --port=1111 --ip=xx.xx.xx.xx --allow-root 需求： 之前在服务器上只
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摘要：——————————2020.7.28更新———————————— 今天试了一下从本地上传文件到gitlab 首先三部曲 git init git add -A /xx git commit -m 'first push' 然后和仓库建立关联 git remote add origin ssh://
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摘要：在服务器上Git pull或者push时，一直提示要输入密码，但这个密码又不是Gitlab账户的密码，经过同学指点，原来是项目主分支被保护起来了，处于protected的状态，因为目前只有我一个人 在项目中，因此可以对master主分支进行push，所以可以解除保护， 这就是解除保护的状态
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摘要：1、首先upload代码 注意，upload只能在新建notebook前进行，且每次只能upload一次，所以在结束每次项目测试（开发）前，都应该在Polyaxon上修改好了代码，然后通过下面的命令来download代码 2、download代码 注意每次传输不能让文件夹过大，一些较大的模型不能通过
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摘要：https://github.com/pytorch/vision/tree/master/torchvision/models， 转载自https://www.cnblogs.com/ywheunji/p/10605614.html
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摘要：图像文件放在linux服务器上，加载的时候报错，解决办法： 在代码中添加两行
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摘要：1、主流颜色空间 RGB三通道彩色图，每个通道都是[0,255]，常用的三通道—>单通道，Gray=R*0.3+G*0.59+B*0.11 2、图像增强的目标 改善图像的视觉效果 转换为更适合人或机器分析处理的形式； 突出对人或机器分析有意义的信息 抑制无用信息，提高图像的使用价值 包括图像锐化、平
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摘要：环境： Pytorch1.1，Python3.6，win10/ubuntu18，GPU 正文 项目结构如下所示 pokemon里面存放数据，分别是五个文件夹，其中每个文件夹分别存放一定数量的图片，总共1000多张图片； best.mdl是保存下来的模型，可以直接加载进行分类 resnet.py是自己
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摘要：环境：ubuntu18，SecureCRT 先安装解压软件： 解压文件： 注意，不能在SFTP交互窗口执行这个命令
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摘要：学了几天Pytorch，大致明白代码在干什么了，贴一下。。 ResNet主要是利用残差相加的优势进行网络层数加深，原来输入图片是64通道，要求经过一个ResNet Block后输出是128维，那么那个要加的X也要升维变成128，因此代码里做出了处理。
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摘要：环境：Ubuntu18，Python3.6 首先登录服务器 新建用户 然后退出 重新登录 安装pip 用阿里云的镜像进行虚拟环境virtualenv安装 然后新建一个名为ve3.6的虚拟环境 然后激活这个虚拟环境 然后安装pytorch
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摘要：Visdom是基于Pytorch的可视化工具 安装方式： 因为Visdom本质上是一个Web服务器，把数据渲染到网页上，因此首先需要运行这个 服务器，如下： 然后在浏览器打开返回的地址 ——————————更新—————————— 在服务器上打开visdom被拒的解决方法： 1、在服务器端启动vis
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摘要：逐步会更新阅读过的AutoML文献（其实是NAS），以及自己的一些思考 目的是：Speed up NAS by proposing an alternative algorithm (Progressive Search)， 具体方法：采取Learning transferable architec
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摘要：红圈圈里的数据类型比较重要 瞎贴一波： 一、数据类型 二、创建Tensor 1.import from numpy，从numpy数据中载入 2.import from List，从列表类型数据中载入 3. rand/rand_like，randint 4. shuffle方法 三、索引与切片 1、给
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摘要：决定入手pytroch。。 https://pytorch.org/resources，打开， 注意：之前就装了CUDA9.0，因此整个安装过程只有一行代码： 安装完成，测试一下 没毛病，正式开启DL之旅
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