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RSS订阅原创 深度学习免费服务器 Google Colab使用教程
对于入门深度学习的同学开说，笔记本GPU性能太弱是一件非常让人头疼的事，而租用的gpu服务器又太贵，最近刚发现google提供的免费云平台，可供我们做训练网络服务器用，GPU型号为Tesla T4 ，性能也是不俗。首先，登陆Google Driver然后，在空白处右击，查看是否有Google Colaboratory，没有的话，点击关联更多应用，搜索安装即可新建一个文件夹，这里是yo...
2020-02-16 17:16:17
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原创 查看tensorflow-gpu能否使用GPU进行加速
运行以下代码from tensorflow.python.client import device_libprint(device_lib.list_local_devices())[name: "/device:CPU:0"device_type: "CPU"memory_limit: 268435456locality {}incarnation: 1391586103794...
2020-02-11 11:53:17
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原创 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data在未来的版本中将被移除解决方法
在学习神经网络时，经常会用到MNIST数据集，使用Tensorflow导入数据集的时候，使用以下方法有时会出现警告from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_dataimport tensorflow as tfmnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=Tr...
2020-01-31 11:26:54
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原创 使用Dropout防止神经网络过拟合（纯numpy实现）
1、原理简述dropout简单来讲，就是在迭代的过程中，随机的丢弃掉某些神经元，使得其训练只包含部分神经元的网络，因为任何神经元都有可能消失，所以模型会变得对神经元不那么敏感，表现就是对参数W的压缩，起到与L2正则化类似的作用。执行步骤：1->随机生成一个数值在（0-1）之间的，与A[l]维数相同的矩阵,drop_prob是保留概率D[l] = np.random.rand(A[l]...
2020-01-15 00:38:47
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原创 使用L2正则化防止多层神经网络过拟合（纯numpy实现）
1、背景多层神经网络的学习能力相当强大，在数据量相当充足的情况下，这种强大自然没有什么问题，但是对于一些问题来说，比如计算机视觉，数据通常是不足的，在这种情况下训练时就容易发生数据过拟合，通俗来讲，过拟合就是训练的模型学习到了数据集自带的特性，而这种特性并不是现实世界中存在的数据所共有的。当这种情况发生时，虽然训练误差较小，但是模型泛化能力不足，因此我们需要用一些方法去防止过拟合的发生，比较常见...
2020-01-14 18:47:42
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原创 如何导入mnist数据集并且预处理
如何导入mnist数据集并且预处理mnist是我们在学习机器学习或者深度学习时常用的数据集，以下是使tensorflow导入mnist的一种方法。在深度学习训练中，为了提高执行效率，常进行矩阵操作，因此后面还对数据集进行的简单的预处理，方便使用。以下函数可直接复制到你的代码中，调用即可。def load_mnist(): import tensorflow.keras as k...
2020-01-11 15:35:43
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原创 简单多层神经网络推导及实现
1. 前向传播 2. 反向传播2.1三层网络 2.2多层网络 3. 正则化3.1 L1 Regularization 3.2 L2 Regularization 4. 实验结果 ### 5. python实现# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Fri Jan 3 14:29:06 2020@aut...
2020-01-11 01:26:01
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空空如也
空空如也
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