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RSS订阅原创 docker环境，ubuntu18.04安装VTK8.2和PCL1.9.1
进度100%，表示安装完成。下载好了以后，先安装PCL依赖。2、先安装VTK再安装PCL。
2023-10-24 11:39:53
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原创 ubuntu下Docker的简单使用并利用主机显示
更多的镜像可以在网址https://hub.docker.com/search?3、在docker镜像（image）里面创造一个容器（container），并且docker环境和主机host共享文件夹，共享显示器。docker commit -m "描述信息" -a "作者" 容器ID 要创建的目标镜像名:[标签名]-v /tmp/.x11-unix:/tmp/.x11-unix 共享显示。-v /home/主机文件夹:/home/docker文件夹 共享文件夹。exit：退出并关闭容器。
2023-10-24 11:09:09
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原创 python语法-偏函数和装饰器
装饰器促发后的执行过程：当某个函数加上@装饰器以后，这个装饰器马上被执行，上面例子中，就是logging（）函数被执行。而logging函数的返回值，才开始执行被装饰得函数say（）。第一步：执行装饰器@delay，这个装饰器函数是一个偏函数，是一个新的类了，不再是原始的类DelayMan。这里记录下自己理解的装饰器：装饰器就是装饰现有函数，现有函数不需要有任何代码修改的情况下，增加函数的功能。2、偏函数提前固定了2个参数，包装啦一层函数，简化了函数的调用，产生来新的函数地址。第三步：执行add（）函数。
2023-10-19 15:48:46
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原创 熵编码-算术编码
信息熵的公式：,P(i)是事件发生的概率。现在有一段英文字母：AABABCABAB，A 出现了 5 次，B 出现了 4 次，C 出现了 1 次。则每个字母出现的概率为则这段字符的信息熵为：也就是指，这段字符的压缩极限为：每个字母可以用1.361个字节表示。
2023-10-10 11:35:22
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原创 卷积的实现(python)
import numpy as npimport mathclass Conv2D(object): def __init__(self, shape, output_channels, ksize=3, stride=1, method='VALID'): self.input_shape = shape self.output_channels = output_channels...
2019-08-18 21:36:06
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原创 库函数tf.conv2d()卷积的python实现
话不多说,代码说话:import numpy as npimport mathclass Conv2D(object): def __init__(self, shape, output_channels, ksize=3, stride=1, method='VALID'): self.input_shape = shape self.output_channels = outp...
2019-08-17 23:12:20
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原创 linux下合并多个文件夹内容成为一个文件夹
一个数据集下载下来有多个部分，part1,part2,part3…需要将这多个部分合成一个部分。查了下，没找到直接可以达到效果的命令行（试过cat,rsync等）解决方案：写一段python脚本：merge_folder.py#!/usr/bin/env python3import argparseimport osdef move_merge_dirs(source_root, ...
2019-05-24 10:03:33
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原创 github的使用记录
第一步:登录github官网,注册账号,然后本地生成秘钥填入Github网页:细节参考博客:https://blog.csdn.net/u010417185/article/details/82857856第二步:github上建立自己的新仓库:参考:https://blog.csdn.net/qq_37962402/article/details/80666471第三步:开始使用gith...
2019-04-20 17:37:17
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原创 L1正则、L2正则、Batch Normalization、Dropout为什么能够防止过拟合呢？
最近面试,被问到Batch Normalization为什么能够防止过拟合,为什么能够加快收敛速度,一时间没有答上来(失败啊…).现在简单记录下几种深度学习中常用的防止过拟合的技巧,以及为什么能有防止过拟合作用.L1正则:增加了参数矩阵的稀疏表达(参数矩阵中一部分参数为0),可以进行特征选择,通过保留重要的特征,舍弃不重要特征,达到防止过拟合效果.L2正则:将参数矩阵(y=wx+b,w就是矩阵...
2019-04-20 13:22:07
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转载 1x1卷积两个主要作用
1*1卷积的主要作用有以下几点：1、降维（ dimension reductionality ）。比如，一张500 * 500且厚度depth为100 的图片在20个filter上做11的卷积，那么结果的大小为500500*20。2、加入非线性。卷积层之后经过激励层，1*1的卷积在前一层的学习表示上添加了非线性激励（ non-linear activation ），提升网络的表达能力；可以在保...
2019-04-06 13:50:29
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原创 算法思维-2 :异或寻找数组中不同的数,并确定位置
题目:一个整型数组里除了两个数字之外，其他的数字都出现了偶数次。请写程序找出这两个只出现一次的数字代码:异或:相同为0,相异为1代码中用n确定位置,我思考了一会儿:n并不是记录了位置的索引,而是记录x中从后往前第一个1出现的位置,这个位置上,两个落单的数此位置肯定不一样,才会有异或为1的结果,所以两个落单的数(a 和b),一定有如果a&n=0,则b&n!=0.其他的data...
2019-03-14 21:04:35
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原创 算法思维-1 :判断数组中哪个数出现的频率最高（这个频率要超过数组长度一半为前提 ）
代码片段:int MoreThanHalfNum_Solution(vector<int> numbers) { int length = numbers.size(); if(length<=0){ return 0; } //判断数组中哪个数出现的频率最高 int num = numbers[0],count =1; for (...
2019-03-12 14:27:54
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原创 机器学习中的L1正则,L2正则的理解
一.在深度学习中,影响整个模型最后效果的我认为有3个因素:1.数据的质量,多少.2.网络的结构,网络的深度等.3.损失函数的设计.最常用也是最容易想到的损失函数就是L1损失和L2损失.这也是很多深度学习论文的损失函数的基础项目.对于L1损失,L2损失,相信很多看过吴恩达机器学习课程的同学都会知道**“正则项”**的概念(L1-norm,L2-norm),在tensorflow中,也有专门...
2019-03-05 12:24:43
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原创 matlab将Y,U,V三个通道合成YUV视频文件
最近做图像压缩方面的一些工作,处理的是yuv格式的视频,这也是HEVC编码中常用的压缩格式.问题,从yuv视频流中读取到Y,U,V,三个分量后,进行处理.有了处理后的Y,U,V三个,分量怎么可以快速合成yuv视频,进行压缩编码,查了下,都是用C++写的,一时间没怎么细看,找到一段很简单的Matlab代码.1.yuv视频读取(python):下面是8bit和10bit yuv视频文件读取代码...
2019-02-27 19:37:27
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原创 pytorch加载多GPU模型和单GPU模型
有时候,我们用pytorch进行多卡GPUs训练时候,保存模型应该用下面语句:torch.save(model.module.state_dict(), model_out_path)但是忘记加module了,直接用torch.save(model.state_dict(), model_out_path)所以加载模型会遇到模型中参数名字多了module的关键字而报错,所以用下面加载模...
2019-01-27 21:54:39
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转载 python画分布图(hist)等等
参考链接:https://blog.csdn.net/jinruoyanxu/article/details/53390943
2018-12-25 22:14:19
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原创 保存malab imagsc()显示的图像
深度学习中有时候想查看网路中的某一蹭课的特征图,可以借用matlab 的imagesc()查看,但是用image()函数查看后,并不能用imwrite()函数保存,只能手动另存为,这样很麻烦,特别是遇到大批量操作的时候:下面说说解决方案:image()显示:clear all;clc;close all; img = imread('feature_map_out_2_14.png');...
2018-12-17 13:30:11
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转载 加载resNet预训练模型
# Assume input range is [0, 1]class ResNet101FeatureExtractor(nn.Module): def __init__(self, use_input_norm=True, device=torch.device('cpu')): super(ResNet101FeatureExtractor, self).__ini...
2018-12-14 21:10:06
3523
转载 加载和调用VGG19模型计算VGG_loss
1.加载代码# Assume input range is [0, 1]class VGGFeatureExtractor(nn.Module): def __init__(self, feature_layer=34, use_bn=False, use_input_norm=Tru...
2018-12-14 21:08:11
5544
原创 GAN_loss的构建
GAN_loss的构建.tendorflow:参考链接:https://blog.csdn.net/qiu931110/article/details/80181212pytorch参考链接:https://blog.csdn.net/u011961856/article/details/78697863
2018-12-14 17:26:40
372
原创 pytorch:一行代码查看网络参数总量
netG = Generator()print('# generator parameters:', sum(param.numel() for param in netG.parameters()))netD = Discriminator()print('# discriminator parameters:', sum(param.numel() for param in netD.p...
2018-12-14 14:05:05
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转载 当python遇到h5py,h5py数据集的制作
制作可变大小的数据集h5文件,可以参考下面的博客链接:https://www.jishux.com/p/c11fa4f31d757d5cdset = f.create_dataset('mydata', shape=(1, 1,128,128), maxshape=(None, 1,128,128), chunks=(1, 1,128,128))加了这个参数chunks=(1, 1,12...
2018-12-11 17:18:46
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转载 pytroch中指定GPU或者CPU写法
之前习惯用.cpu()，.cuda()来指定．现在不要显示的指定是gpu, cpu之类的. 利用.to()来执行# at beginning of the scriptdevice = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")...# then whenever you get a new Tenso...
2018-11-28 20:43:02
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原创 pytorch0.4使用注意
1.梯度１．Variable()中，requires_grad=Fasle时不需要更新梯度， 适用于冻结某些层的梯度；２．volatile=True相当于requires_grad=False，适用于测试阶段，不需要反向传播。在torch>=0.4中，这个现在已经取消了，使用with torch.no_grad()或者torch.set_grad_enable(grad_mode)来替代...
2018-11-28 20:38:55
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转载 Ubuntu建立新用户教程
博客链接：https://blog.csdn.net/longgeaisisi/article/details/78879119
2018-11-24 19:45:39
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转载 Pytorch的pre-train函数模型或者旧的模型的引用及修改（增减网络层，修改某层参数等） finetune微调
对于想直接用已有的网络模型，只是增加，减少或者修改某几层，可以参考下面两篇博客．介绍了两种方法：１．常用的方法，好理解：https://blog.csdn.net/qq_27292549/article/details/78937786?utm_source=blogxgwz1２．比较高端，但是代码简洁，高效：https://blog.csdn.net/whut_ldz/article/d...
2018-10-22 22:39:02
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原创 反卷积和卷积的输出和输入尺寸关系
１．反卷积：利用反卷积求输出尺寸的大小为N（out） = （N（in）-1）× s +k -2ps：stridek：kernel_sizep：padding2.卷积：N（out） = (N(in) − k + 2p )/s+1输入图片大小 N:W×Ws：stridek：kernel_sizep：padding...
2018-10-20 13:52:39
8273
转载 nvidia-smi命令错误：NVIDIA-SMI has failed because it couldn't communicate with the NVIDIA driver
解决方案：sudo apt-get updatesudo apt-get install --no-install-recommends nvidia-384 libcuda1-384 nvidia-opencl-icd-384sudo reboot记住，一定要重启才行！
2018-10-18 23:01:45
5281
原创 patchGAN－patch判别器的理解和多种写法（tensorflow)
参考下面的github链接就明白了：https://github.com/ChengBinJin/V-GAN-tensorflow
2018-10-18 21:59:09
9899
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转载 conda配置下载镜像源头
命令行：# 优先使用清华conda镜像conda config --prepend channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/# 也可选用科大conda镜像conda config --prepend channels http://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/...
2018-10-16 22:06:03
3559
原创 conda建立虚拟环境并安装相应包
１．ubuntu下conda建立虚拟环境：建立环境：conda create -n your_env_name python=X.X（2.7、3.6等)使用激活(或切换不同python版本)的虚拟环境：Linux: source activate your_env_namepython --version对虚拟环境中安装额外的包：conda install -n your_en...
2018-10-16 12:04:20
23693
原创 ubuntu下gcc的升级
如果要升级gcc,直接用下面命令会报错：sudo apt-get upgradesudo apt-get install gcc-5 g++-5最后查阅资料，得用下面几行命令：sudo add-apt-repository ppa:ubuntu-toolchain-r/testsudo apt-get updatesudo apt-get install gcc-snapshots...
2018-10-12 23:28:15
1137
原创 pytoch可视化网络工具-pytorchviz
tensoeflow的可视化工具是tensorboard,但是tensorboard在显示网络结构图的时候，显示特别混乱．之前看了caffe的可视化网络图，很清晰，最近发现pytorch的网络图可视化工具，对网络图的显示也很清晰．第一步：安装：一行命令安装conda install -c anaconda graphviz python-graphviz第二步：可视化代码（最好自己单独...
2018-10-09 15:58:22
2489
原创 pytorch 读取数据方法总结
用pytorch读取数据，确实要比tensorflow简单，但是也得熟悉半个小时左右．下面总结下我的体验，直接用代码（1）torch.utils.data.Dataset（2）torch.utils.data.DataLoader这两个类搭配的数据读取代码：import osimport globimport cv2import numpy as npfrom torchvisi...
2018-09-27 20:32:27
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原创 tensorflow数据增强的几种方法记录
参考链接:1.https://blog.csdn.net/medium_hao/article/details/792270562.https://medium.com/ymedialabs-innovation/data-augmentation-techniques-in-cnn-using-tensorflow-371ae43d5be93.https://towardsdatascie...
2018-09-19 16:55:26
1767
原创 bpg编码器在ubuntu14.04上的配置
最近研究了下BPG编码器的安装编译: 分享下安装的辛酸历程1.由于安装了anaconda的问题,默认Python始终为python3.6,改不回2.7.最后发现问题是要取消bashrc文件中的anaconda中的链接配置语句:sudo gedit ~/.bashrc#注释掉anaconda的配置,注释如下图source ~/.bashrc#让修改生效然后就可以按照下...
2018-09-10 10:30:38
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原创 tensorflow的几个常用函数(tf.tile(),tf.padding(),tf.expend_dims())
最近看tensorflow,有几个很常用的tensor操作函数,但又不是那么直观理解,看看资料,这里记录一下:1.tf.tile(): 函数参数:tile( input, #输入 multiples, #同一维度上复制的次数 name=None)tile() 平铺之意，用于在同一维度上的复制什么叫同一维度的复制呢,如果是多维该怎么复制呢,应该...
2018-09-07 22:25:21
3778
原创 python以相同规律打乱多组数据的方法
在深度学习的数据训练过程中,虽然tensorflow和pytorch都会自带打乱数据进行训练的方法,但是当我们自己生成数据,或者某些情况下依然要自己手动打乱顺序. 这里介绍如何以相同规律打乱X,Y两组数据,多组数据相同道李.第一种:(X,Y是list的格式,不是array) 产生相同的种子(seed)打乱顺序:import randomseed =50x_batch, y_batc...
2018-08-29 10:10:16
4962
原创 pycharm tab格式不匹配的错误
有时候,用Pycharm打开别人的工程文件,经常会出现每行代码前tab不匹配的错误:查阅资料后,有一个简单的设置可以轻松解决: Edit -&gt; Convert Indents -&gt; To Spaces OK,搞定了....
2018-08-25 21:45:15
1760
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