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linux下配置部署Tensorflow深度学习模型运行环境并使用Tornad0框架实现多进程

1.配置python环境(0)通过命令sudosu切换为root用户(1)安装Anaconda首先在Anaconda官方下载地址下载Anaconda安装文件,如Anaconda3-5.1.0-Linux-x86_64.sh。下载完成后上传到服务器指定位置中,在文件路径下执行如下命令:bashAnaconda3-5.1.0-Linux-x86_64.sh。安装过程中可以更改安装...

2019-08-27 15:43:17

不易发现的代码逻辑之外的错误

有时会碰到这样情况:可以肯定代码逻辑是正确的,但是仍会报错。这时就需要根据报错信息去排除可能相关的错误。1.因为文件路径等问题服务器和本地的代码不一致或者映射位置不对,比如pycharm打开多个项目,使用其中一个项目时改变了development中的文件映射,再去使用另一个项目时会忽略之前文件映射的更改导致报文件引用错误。2.在跑深度学习任务时,报keyerror,那就是索引问题了,是...

2019-07-13 17:00:07

如何理解深度学习源码里经常出现的logits?

转自:如何理解深度学习源码里经常出现的logits?-ke1th的回答-知乎https://www.zhihu.com/question/60751553/answer/242666339logits:一个事件发生与该事件不发生的比值的对数(统计学习方法-李航p78)。假设一个事件发生的概率为p,那么该事件的logits为.现在来看一下这个式子和softmax有...

2019-07-08 20:34:23

pytorch中RNN函数

'''参考https://www.cnblogs.com/lindaxin/p/8052043.html以及pytorch中文文档https://pytorch-cn.readthedocs.io/zh/latest/package_references/torch-nn/#class-torchnnrnn-args-kwargssource熟悉pytorch的RNN网络流程,现在还有疑惑...

2019-07-08 15:30:53

使用keras,在load_model()时,出现NameError: name '***' is not defined

是因为在构造模型是,使用了自定义的层,如Lambda()#文本相似度评估方式defexponent_neg_manhattan_distance(sent_left,sent_middle,sent_right):'''基于曼哈顿空间距离计算两个字符串语义空间表示相似度计算'''return((K.exp(-K.sum(K.abs(sent_left-se...

2019-07-03 16:55:19

用例子与代码详解LSTM层的输入输出,以Keras为例

先附上代码:fromkerasimportSequentialfromkeras.layersimportLSTMmodel=Sequential()model.add(LSTM(64))#64表示input_dim,即每个时间步输入的向量的维度#输入为2个句子,即2个样本,Batchsize=2,3个时间步,每个时间步的输入是64维,如X0,#注意:每个...

2019-06-02 11:15:14

由于Keras版本而报错的一些提示

TypeError:Layerinput_1doesnotsupportmasking,butwaspassedaninput_mkeras版本更替为2.2.4上述报错问题消息,但是出现其它问题,通过参考https://blog.csdn.net/sinat_38653840/article/details/84776806解决。...

2019-05-29 15:25:03

NLP基本任务二:基于深度学习的文本分类

本博客参照了复旦大学计算机科学技术学院邱锡鹏教授的文章https://www.zhihu.com/question/324189960题目:熟悉Pytorch,用Pytorch重写《任务一》,实现CNN、RNN的文本分类; 参考 https://pytorch.org/ ConvolutionalNeuralNetworksforSentenceClassificati...

2019-05-23 15:50:20

复杂链表的复制(python对象的值传递问题)

题目:输入一个复杂链表(每个节点中有节点值,以及两个指针,一个指向下一个节点,另一个特殊指针指向任意一个节点),返回结果为复制后复杂链表的head。(注意,输出结果中请不要返回参数中的节点引用,否则判题程序会直接返回空)(参考https://github.com/leeguandong/Interview-code-practice-python/blob/master/剑指offer/复杂链表的...

2019-05-22 21:10:06

NLP基本任务一:基于机器学习的文本分类

本博客参照了复旦大学计算机科学技术学院邱锡鹏教授的文章https://www.zhihu.com/question/324189960题目:实现基于logistic/softmaxregression的文本分类 参考 文本分类 《神经网络与深度学习》第2/3章 数据集:ClassifythesentimentofsentencesfromtheRott...

2019-05-22 19:38:31

中南大学2018复试上机题目:逃离迷宫

题目描述给定一个m×n(m行,n列)的迷宫,迷宫中有两个位置,小明想从迷宫的一个位置走到另外一个位置,当然迷宫中有些地方是空地,小明可以穿越,有些地方是障碍,她必须绕行,从迷宫的一个位置,只能走到与它相邻的4个位置中,当然在行走过程中,小明不能走到迷宫外面去。令人头痛的是,小明是个没什么方向感的人,因此,她在行走过程中,不能转太多弯了,否则她会晕倒的。我们假定给定的两个位置都是空地,初...

2019-04-06 15:18:29

AttributeError: 'KerasClassifier' object has no attribute 'model'

原网址:https://stackoverflow.com/questions/44622857/why-am-i-getting-attributeerror-kerasclassifier-object-has-no-attribute-mode有效

2019-03-16 16:30:42

记录在远程服务器上配置jupyter notebook的详细过程

前提假设:已经在远程服务器上配置好了tensorflow(此处略过用anaconda配置tensorflow)然后介绍在TensorFlow环境下手动安装JupyterNotebook并且配置其Server方式。1、Jupyter安装  下载Jupyter安装文件,并按安装过程中的依赖提示,下载并安装Jupyter依赖的安装包。2、JupyterNotebookServer配...

2019-01-17 15:33:48

Eclipse添加python第三方包

点击右侧的“install/uninstallwithpip”,然后系统按照提示操作即可。

2018-10-17 11:56:04

如何提高自控力

摘抄自斯坦福心理学家凯利·麦格尼格尔所著的《自控力》1.限制自己的选择。如做作业的时候把手机放到其它地方。2.加入有共同目标的团体。如通过加入篮球团队来督促自己。3.预测诱惑并提前想好应对策略。如提前想好在写作业过程中遇到朋友叫你出去玩时的应对策略。4.减少行为的变化性,使每天安排得差不多。如高考复习的时候,不要想着今天不学习明天补回来,因为你明天还会这么想。5.在遇到诱惑时给自己...

2018-09-15 17:00:45

Dev-Cpp报错“C:\Program Files (x86)\Dev-Cpp\project\collect2.exe [Error] ld returned 1 exit status”原因

 1.当“以管理员身份运行”时编译不会报错,当以普通身份(不知道是什么身份,就是平常的双击,启动软件时不做其他处理)启动DevCpp时会报“C:\ProgramFiles(x86)\Dev-Cpp\project\collect2.exe   [Error]ldreturned1exitstatus”错误。 2.当同样的源文件保存到桌面时,不会报错,程序会正常编译运行。...

2018-09-02 10:45:10

html中文件地址明明写的正确,但为什么报Failed to load错误?

经过试验发现,用360极速浏览器和谷歌浏览器会出现上述错误,然而用win10自带的浏览就可以正常运行,后来百度发现,存在“跨域问题”。

2018-08-24 22:01:00

词向量简单总结

词向量:简而言之,词向量就是将一个词转化为稠密向量,对于相似的词,它们的向量也应该相近,如“高兴”和“快乐”。词的表示有两种表示:(1)离散表示,基于规则的,如:苹果[0,0,0,1,0,0,0,0,0,……]向量维度为词表的维度,1就表示当前苹果位于词表的位置。(2)分布式表示,即将词转化为词向量表示。然后讨论如何生成词向量:(1)基于统计方法在一个事先指定的窗口大...

2018-08-24 10:22:08

用例子说明先验分布/后验分布/似然估计

 本文目标:一个隔壁小哥的故事 故事中的因果和三个概念 贝叶斯公式的角色 最大似然估计和贝叶斯的关系隔壁小哥的故事隔壁小哥要去15公里外的一个公园,他可以选择步行走路,骑自行车或者开辆车,然后通过其中一种方式花了一段时间到达公园。首先在这个事里边,大家不要关注隔壁小哥去干嘛,也许去送外卖吧:)。言归正传,这件事中采用哪种交通方式是因,花了多长时间是果。俗话说瓜熟蒂...

2018-08-17 09:00:22

如何高效学习

整体性学习,犹如一座城市的布局,思路清晰犹如道路顺畅,善于建立联系犹如道路四通八达。

2018-08-15 09:54:03

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