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1在文件1里面使用plot画图时，如果import了文件2，并且文件2里面也用到Plot画图。这时，就算在文件1里面设置了Plot的style，该设置的格式仍然会在文件2里面被改变。
2021-06-29 09:18:38
649
原创 在远程服务器上下载conda
1首先登陆上远程服务器2然后输入（使用wegt下载）wget -c https://repo.continuum.io/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh3然后安装命令chmod 777 Miniconda3-latest-Linux-x86_64.shsh Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh然后一律"yes"4之后调整环境1、使用vim命令打开bashrc文件vim ~/.bashrc2、
2021-06-24 10:30:31
388
原创 Residual网络学习记录
1. 出现错误ModuleNotFoundError: No module named ‘main.utils’; ‘main’ is not a package的解决方法我在导入utils包的时候出现了这个错误，首先我是通pip命令下载的，出现了错误；然后我又将pip下载的文件复制到python的解释路径：还是报错；之后参照这篇博客https://blog.csdn.net/c2496649361/article/details/80325746的第二种方法，解决...
2020-11-12 18:23:29
205
原创 使用PyTorch实现手写文字识别的学习
1. 下载并导入torchvision导入torchvision的时候尝试了很多方法，都没有成功，之前一直下载了好多东西，直到最后手动地在pythond对应的解释路径添加完包后，运行才没有报错，下面就把具体的步骤写下来：首先下载并安装torchvision:参考这篇博客https://blog.csdn.net/Miaosh999/article/details/104322336因为下载了很多次，集体是不是这次下载成功的也不清楚，但是我记得使用这条语句后是显示成功了的之后发现在Pycharm
2020-11-01 15:26:51
2643
原创 Tensorflow学习记录
module ‘tensorflow’ has no attribute 'Session’错误的解决原因：tensorflow2.0中没有session属性，同时tensorflow2.0与tensorflow1.0不兼容解决方法：在最开始加上tf.compat.v1.disable_eager_execution()然后将之后的tf.session()都换为tf.compat.v1.Session()...
2020-10-22 16:34:09
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原创 安装tensorflow
安装tensorflow框架：https://blog.csdn.net/discoverer100/article/details/84312674
2020-10-17 18:37:58
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原创 2020年7月份六级翻译必考词汇（有关新冠肺炎）
六级翻译（关于新冠肺炎）1. 不麻痹、不厌战、不松劲 to remain vigilant and never slacken our efforts3. 实行封闭式管控 to exercise management by sealing off entities6. 休舱 to close temporary treatment centers8. 武汉“解封” to lift the lockdown in Wuhan9. 临床前研究 preclinical researc
2020-06-17 11:04:21
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原创 R语言使用总结
画图：https://www.cnblogs.com/biong-blog/p/4317590.html计算相关系数：AAV2 V31 35.22 499.802 10.41 161.373 17.22 273.294 10.70 134.795 10.29 90.926 18.66 348.997 4.41 106.898 6...
2020-04-05 10:22:45
454
原创 task8和task10
https://blog.csdn.net/weixin_43264420/article/details/104432597https://blog.csdn.net/weixin_43264420/article/details/104432646https://blog.csdn.net/weixin_43264420/article/details/104432680https://...
2020-02-22 13:08:53
89
原创 task7和task9
https://blog.csdn.net/weixin_43264420/article/details/104432437https://blog.csdn.net/weixin_43264420/article/details/104432467https://blog.csdn.net/weixin_43264420/article/details/104432546https://...
2020-02-22 13:06:45
95
原创 task6
https://blog.csdn.net/weixin_43264420/article/details/104402705https://blog.csdn.net/weixin_43264420/article/details/104432271https://blog.csdn.net/weixin_43264420/article/details/104432315
2020-02-22 12:57:39
87
原创 task3
https://blog.csdn.net/weixin_43264420/article/details/104441633https://blog.csdn.net/weixin_43264420/article/details/104373121https://blog.csdn.net/weixin_43264420/article/details/104366975
2020-02-22 12:19:55
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原创 DCGAN（动手学深度学习）
#!/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*- import osimport mathimport argparseimport cv2import numpy as npimport tensorflow as tf # DataManager负责提供数据class DataManager(object): def...
2020-02-22 12:16:50
761
1
原创 GAN（动手学深度学习）
1.原始GAN1.GAN的原理：GAN的主要灵感来源于博弈论中零和博弈的思想，应用到深度学习神经网络上来说，就是通过生成网络G（Generator）和判别网络D（Discriminator）不断博弈，进而使G学习到数据的分布，如果用到图片生成上，则训练完成后，G可以从一段随机数中生成逼真的图像。G， D的主要功能是：● G是一个生成式的网络，它接收一个随机的噪声z（随机数），通过这个噪声生...
2020-02-22 12:14:43
983
原创 图像分类（动手学深度学习）
图像分类本教程源代码目录在book/image_classification， 初次使用请参考 PaddlePaddle 安装教程，更多内容请参考本教程的视频课堂。背景介绍图像相比文字能够提供更加生动、容易理解及更具艺术感的信息，是人们转递与交换信息的重要来源。在本教程中，我们专注于图像识别领域的一个重要问题，即图像分类。图像分类是根据图像的语义信息将不同类别图像区分开来，是计算机视觉中...
2020-02-22 12:02:08
6893
原创 图像分类（动手学深度学习）
1、分类问题已有固定分类标签，对于输入的图像，预测其所属的分类标签。2、问题难点图像视角变化（viewpoint variation）图像大小变化（scale variation）图像形变（deformation）图像遮挡（occlusion）图像光照条件（illumination conditions）图像背景干扰（background clutter）图像类内差异（intr...
2020-02-22 11:55:02
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原创 图像风格迁移（动手学深度学习）
画风迁移简单来说就是将另一张图像的绘画风格在不改变原图图像内容的情况下加入到原图像中，从而“创造”名家风格的绘画作品。这其中牵扯到很多难题，但是很多问题已经被一一攻克，一般而言，这类问题将涉及到图像风格的捕捉、图像风格的迁移、图像风格的组合等主要流程。整体看来，卷积核特征的捕捉及应用、图像相干性的优化、画风的组合将是难题。图像风格捕捉原理通过将格拉姆矩阵（gram matri...
2020-02-22 11:52:05
2983
原创 目标检测（动手学深度学习）
目标检测是计算机视觉中的重要任务之一。本系列博客将总结目标检测的各类算法，包括传统方法、基于CNN的算法（One stage、Two stage）。本文主要对传统方法进行概述，大部分思想源自网上的博客和论文。个人观点，广义的目标检测不仅包括物体检测（Object Detection），还包括边缘检测（Bor...
2020-02-22 11:47:24
1173
原创 模型微调
微调：假设我们想从图像中识别出不同种类的椅子，然后将购买链接推荐给用户。一种可能的方法是先找出100种常见的椅子，为每种椅子拍摄1,000张不同角度的图像，然后在收集到的图像数据集上训练一个分类模型。这个椅子数据集虽然可能比Fashion-MNIST数据集要庞大，但样本数仍然不及ImageNet数据集中样本数的十分之一。这可能会导致适用于ImageNet数据集的复杂模型在这个椅子数据集上过拟合。...
2020-02-21 18:44:11
173
原创 数据增强
图像增广图像增广（image augmentation）技术通过对训练图像做一系列随机改变，来产生相似但又不同的训练样本，从而扩大训练数据集的规模。图像增广的另一种解释是，随机改变训练样本可以降低模型对某些属性的依赖，从而提高模型的泛化能力。例如，我们可以对图像进行不同方式的裁剪，使感兴趣的物体出现在不同位置，从而减轻模型对物体出现位置的依赖性。我们也可以调整亮度、色彩等因素来降低模型对色彩的敏...
2020-02-21 18:41:04
245
原创 文本分类
1. 简述文本分类的方法属于有监督的学习方法，分类过程包括文本预处理、特征抽取、降维、分类和模型评价。本文首先研究了文本分类的背景，中文分词算法。然后是对各种各样的特征抽取进行研究，包括词项频率-逆文档频率和word2vec，降维方法有主成分分析法和潜在索引分析，最后是对分类算法进行研究，包括朴素贝叶斯的多...
2020-02-21 18:37:43
1920
1
原创 word2vec
Word2VecWord2Vec是将词表示为实数值向量的工具，并将对文本内容的处理转换为K维向量空间的向量运算。Word2Vec输出的词向量可以用来做NLP相关的工作，比如聚类、同义词、词性分析等。1.向量空间上的相似度可以用来表示文本语义上的相似度。2.词之间的关系可以直接从词向量之差中体现出来。 C(king)−C(queen)≈C(man)−C(...
2020-02-21 18:27:57
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原创 优化算法进阶
Momentum：%matplotlib inlineimport syssys.path.append("/home/kesci/input") import d2lzh1981 as d2limport torcheta = 0.4def f_2d(x1, x2): return 0.1 * x1 ** 2 + 2 * x2 ** 2def gd_2d(x1, x...
2020-02-21 18:25:49
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原创 批量归一化和残差网络（动手学深度学习）
对输入的标准化（浅层模型）处理后的任意一个特征在数据集中所有样本上的均值为0、标准差为1。标准化处理输入数据使各个特征的分布相近批量归一化（深度模型）利用小批量上的均值和标准差，不断调整神经网络中间输出，从而使整个神经网络在各层的中间输出的数值更稳定。对卷积层做批量归⼀化：位置：卷积计算之后、应⽤激活函数之前。如果卷积计算输出多个通道，我们需要对这些通道的输出分别做批量归一化，且每个...
2020-02-21 17:53:15
203
原创 task4
https://blog.csdn.net/weixin_43264420/article/details/104366975https://blog.csdn.net/weixin_43264420/article/details/104344099https://blog.csdn.net/weixin_43264420/article/details/104330811
2020-02-18 14:08:52
80
原创 task4
https://blog.csdn.net/weixin_43264420/article/details/104367326https://blog.csdn.net/weixin_43264420/article/details/104374257https://blog.csdn.net/weixin_43264420/article/details/104374052
2020-02-18 14:07:40
70
原创 task3
https://blog.csdn.net/weixin_43264420/article/details/104373121https://blog.csdn.net/weixin_43264420/article/details/104372406https://blog.csdn.net/weixin_43264420/article/details/104313024
2020-02-18 14:06:28
66
原创 注意力机制（动手学深度学习）
注意力模型最近几年在深度学习各个领域被广泛使用，无论是图像处理、语音识别还是自然语言处理的各种不同类型的任务中，都很容易遇到注意力模型的身影。所以，了解注意力机制的工作原理对于关注深度学习技术发展的技术人员来说有很大的必要。人类的视觉注意力 从注意力模型的命名方式看，很明显其借鉴了人类的注意力机制，因此，...
2020-02-18 13:52:58
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原创 梯度消失和梯度爆炸（动手学深度学习）
梯度消失和梯度爆炸梯度消失和梯度爆炸深度模型有关数值稳定性的典型问题是消失（vanishing）和爆炸（explosion）。当神经网络的层数较多时，模型的数值稳定性容易变差。假设一个层数为 L 的多层感知机的第 l 层 H(l) 的权重参数为 W(l) ，输出层 H(L) 的权重参数为 W(L) 。为了便于讨论，不考虑偏差参数，且设所有隐藏层的激活函数为恒等映射（identity map...
2020-02-18 12:59:21
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原创 过拟合与欠拟合（动手学深度学习）
权重衰减方法权重衰减等价于 L2 范数正则化（regularization）。正则化通过为模型损失函数添加惩罚项使学出的模型参数值较小，是应对过拟合的常用手段。L2 范数正则化（regularization）L2 范数正则化在模型原损失函数基础上添加 L2 范数惩罚项，从而得到训练所需要最小化的函数。 L2 范数惩罚项指的是模型权重参数每个元素的平方和与一个正的常数的乘积。以线性回归中...
2020-02-18 12:01:38
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原创 机器翻译（动手学深度学习）
机器翻译导入模块：import syssys.path.append('/home/kesci/input/d2l9528/')import collectionsimport d2limport zipfilefrom d2l.data.base import Vocabimport timeimport torchimport torch.nn as nnimport t...
2020-02-18 00:06:12
247
原创 卷积神经网络进阶（动手学深度学习）
AlexNet导入模块：#目前GPU算力资源预计17日上线，在此之前本代码只能使用CPU运行。#考虑到本代码中的模型过大，CPU训练较慢，#我们还将代码上传了一份到 https://www.kaggle.com/boyuai/boyu-d2l-modernconvolutionalnetwork#如希望提前使用gpu运行请至kaggle。import timeimport tor...
2020-02-17 23:00:53
91
原创 leNet(动手学深度学习）
leNet模型导入模块：#importimport syssys.path.append("/home/kesci/input")import d2lzh1981 as d2limport torchimport torch.nn as nnimport torch.optim as optimimport time定义网络：#netclass Flatten(torch...
2020-02-16 16:19:03
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