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深度学习ing,人嘛,总要有点追求,要不和咸鱼有什么区别。

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【Colab】2.colab中使用github

本文只写自己用过的,github中的深度学习项目利用colab gpu来工作的方法,主要讲在colab中执行git命令的方法。

2020-09-23 22:44:47

Ubuntu 安装中文输入法

本博客是参考网上资料,总结而成,已备下次再用,装的系统多,每次都搜索一次,很麻烦。参考链接:https://blog.csdn.net/fx_yzjy101/article/details/80243710https://blog.csdn.net/fx_yzjy101/article/details/802437101、安装fcitx系统默认没有安装,可以通过命令行或ubuntu软件中心安装。命令行:sudo apt-get install fcitx fcitx-bin安装成功后,

2020-09-17 17:07:23

【opencv】3.Opencv视频的显示和保存

文章目录1、视频的读取2、视频的显示2.1 默认显示2.2带窗口显示3、视频的保存本文主要写两个功能,基于opencv视频的读取显视,以及视频的保存。1、视频的读取视频的读取这里主要讲三个方面的内容,分别摄像头,视频文件以及网络摄像头的rtspopencv是通过pip安装的,可以包含大部分的功能。import cv2print(cv2.__version__)4.4.0#读摄像头url = 0 # 1或其它整数,表示摄像头的序号#读视频文件url = "test.mp4" #直接写

2020-09-12 21:41:14

【Colab】1.Colab基本使用方法及配置

文章目录1、Google Driver创建Notebook文件夹2、配置Notebook本文参考内容:1、https://towardsdatascience.com/getting-started-with-google-colab-f2fff97f594c2、https://www.kdnuggets.com/2020/06/google-colab-deep-learning.htmlgoogle colab 提供免费的GPU资源,出于学习、体验目地,写本博客。使用前提是首先要可以上外网,

2020-09-10 21:42:14

Pathlib使用简单教程

文章目录pathlib -- 面向对像的文件系统路径1、python常规路径处理中的问题2、填加并创建新的路径3、创建文件夹和文件重命名4、列举文件夹下特定文件类型5、打开多个文件并读取内容5、pathlib模块分析5.1 运算符5.2 属性和方法5.2.1 Path.parts5.2.2 Path.parents & Path.parent5.2.3 Path.name5.2.3 Path.suffixes & Path.suffix5.2.4 Path.stem5.2.5 Path.jo

2020-07-15 11:59:11

【Jetson-Nano】SD卡重新格式化

SD卡在安装某一版本的Linux系统后,会被分区,该SD卡可以被用到给树莓派或jetson nano;当SD卡有新的用途时,需要对SD卡进行格式化,但将插入SD卡的读卡器插到电脑,在windows文件系统中无法查看到,所以新的用途时,或者重新烧录linux系统前,或者之前烧录的系统有误时,需要重新格式化。...

2020-06-25 10:40:22

【开发环境搭建】7. Vscode使用SFTP远程文件同步

文章目录1、插件下载2、打开配置文件3、多种配置文式3.1 本地代码同步单台远程服务器1、插件下载打开vscode,接着找开资源管理(ctrl+shift+x),输入sftp,选择这一插件进行安装,这样就完成使用Vscode对本地与远程服务器同步文件的插件。下载完成后,使用Vscode打开一个文件夹,作为项目文件夹。2、打开配置文件输入Ctrl+Shift+P,打开命令面板,输入sftp,会有很多选项,选择SFTP:Config,通过对该文件的编辑来设置相关配置。此时,会在项目文件夹中自动新

2020-06-10 15:12:04

Markdown标题及常见语法

目录1、标题2、段落及区块3、列表3.1 无序列表3.2 有序列表3.3 待办列表4、代码5、图片和链接6、目录7、其它7.1、表格7.2、分割线7.3、斜体或加粗1、标题由#号开始,共六级,依次是:# 一级## 二级### 三级#### 四级##### 五级###### 六级效果如下:一级二级三级四级五级六级2、段落及区块段落直接编写,要换行的话需要连续输入两个空格;对于某些需要强调的部分可以使用>符号。> 这.

2020-05-19 18:38:29

使用python求两个矩阵的余弦距离

文章目录求两个矩阵的余弦距离导入必要的库第一种思路第二种思路求两个矩阵的余弦距离余弦距离可适应用于人脸识别,将待识别人脸的图像提取特征,与人脸注册库的所有图像的特征矩阵求距离,然后找到最相似的。本文提供两种思路三种编程方法导入必要的库import numpy as npfrom numpy.linalg import normfrom sklearn.preprocessing im...

2020-04-03 23:37:18

【开发环境搭建】5.Pycharm+Anaconda的python开发环境搭建

文章目录1、Anaconda和Pycharm的安装1.1 Anaconda安装本文主要讲使用 windows环境下pycharm搭建本地及远程python开发环境,将涵盖以下内容:anaconda及pycharm的安装pycharm python开发环境的配置实现本地python文件的编辑、运行和调试连接多台远程服务器实现远程服务器上python文件的编辑、运行和调试本地和远程服务...

2020-03-06 19:21:45

【开发环境搭建】2.Anaconda虚拟环境的创建、复用和更新

文章目录1、conda虚拟环境说明1.1创建环境1.2 环境激活1.3 deactivate 虚拟环境1.4 指定虚拟环境的安装位置1.5列出当前的所有环境1.6列出指定环境所有安装包1.7删除整个环境2 共享虚拟环境1、conda虚拟环境说明conda虚拟环境包含有许多用户指定安装的特定的conda 安装包,可以随意指定不同项目使用各自的虚拟环境。conda 有一个默认的虚拟环境叫base,...

2019-09-23 11:30:35

3_基于numpy的mlp反向传播实现

文章目录基于Numpy的反向传播a) Logitstic regression对标签进行one-hot编码(类似keras中的to_categorical)Softmax实现交叉熵,也就是negative log likelihootb)多层感知机c) 更多操作查找预测结果最差的样本超参数设置对于深度学习反向传播的推导主要有三部分第一部分交叉熵求导,第二部分softmax函数的求导,第三部分f(...

2020-03-01 22:50:55

2_用keras训练一个神经网络及不同优化和初始化对性能的影响分析

用keras 训练一个神经网络目标使用tensorflow和keras来训练模型数据集Digits: 10 分类手写数字http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.datasets.load_digits.html#sklearn.datasets.load_digits%matplotlib inline...

2020-02-10 00:12:19

1_基于tf2调用现成的RetinaNet实现目标检测

文章目录Object Detection using RetinaNet对测试图片进行检测(分类和位置)使用笔记本电脑的摄像头Object Detection using RetinaNetRetinaNet是用来做目标检测的,参考文献 Focal Loss for Dense Object Detection by Tsung-Yi Lin, Priya Goyal, Ross Girshi...

2020-02-08 12:32:54

深度学习中nan和inf的解决

文章目录1、 nan 和inf产生原因1、 nan 和inf产生原因搭建神经网络后产生的,在训练早期,模型参数可能不是很合适,会出现梯度消失和爆炸的情况,特别是有lstm,rnn这类网络的情况。nan 是not a number ,inf是无穷大,...

2020-01-15 21:15:49

【Tensorflow2.0】12、常用优化算法optimizers_for_deep_learning

文章目录1、梯度下降法变种1.1 批量梯度下降法 batch gradient descent1.2 随机梯度下降法 stochastic gradient descent1.3 小批量梯度下降法 mini-batch gradient descent2 、难点3、常用梯度优化算法3.1 Momentum3.2 Nesterov 加速梯度下降法3.3 Adagard3.4 Adadelta3.5 ...

2019-12-31 14:04:38

【Tensorflow2.0】11、经典图像CNN模型实现代码

文章目录1.Lenet52.AlexNet3.VGG4. Inception系列(v1到v4)4.1 Inceptionv1(GoogLeNet)4.2 inceptionv24.3 inceptionv34.4 InceptionV45.ResNet5.1 ResNet V15.2 Resnet V26.ResNeXt7.Densenet8.Xception9 轻量级模型9.1 squeezen...

2019-12-30 13:09:59

【Tensorflow2.0】10、端到端的自定义模型训练custom training

文章目录1、导入必备的包2、配置模型的参数3、准备开始训练3.1、模型配置3.2、准备数据集3.3、定义模型3.4、准备优化及相关训练所用函数3.5、开始训练并验证模型总结1、导入必备的包import tensorflow as tfimport shutil,os,sys,io,copy,time,itertools,argparse,matplotlibimport matplotli...

2019-12-19 19:41:11

【Tensorflow2.0】9、tf.data与keras数据读取方式速度对比

文章目录1、三种数据读取方式对比1.1、准备本文所用数据1.2、准备tf.data数据1.3、keras生成器读数据方式1.4、tf.data包装keras生成器1.5、有了三种数据类型开始比较速度2.对tf.data进行改进2.1 使用AUTOTUNE2.2 使用cache2.3 map的使用说明: 关于对shuffle,cache,batch,map,prefeach,repeat的顺序,排列...

2019-11-29 10:02:59

【Tensorflow2.0】8、tensorflow2.0_hdf5_savedmodel_pb模型转换

文章目录1、训练模型2、各种模型间互转并验证2.1 hdf5转saved model2.2 saved model转hdf52.3 所有模型精度测试2.4 hdf5和saved模型转tensorflow1.x pb模型2.5 加载并测试pb模型总结1、训练模型我们将把训练好的模型分别保存成hdf5和saved model格式,然后完成它们之间的互相转换以及分别转tensorflow1.x的pb...

2019-11-26 20:04:58

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