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深度学习那些事儿

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win10系统崩溃(unexpected_store_exception)原因以及修复办法
博主使用的windows电脑为: 机械革命(MECHREVO)深海泰坦 X6Ti 多彩版 15.6英寸游戏本i7-6700HQ 8G 128GSSD+1T GTX965M 4G IPS win10 购买不到一年,刚开始使用还没什么问题,但是最近八月份电脑频频出现蓝屏现象,每次蓝屏都显示UNEXPECTED_STORE_EXCEPTION状态码,出现蓝屏时基本都在使用一些大型软件或者在下载东西,故猜测蓝屏现象与磁盘读取有关系,于是各种装补丁更新系统以及删除出现在蓝屏日期的一些软件,但是基本改善不了现象
老潘
2018-06-21
17K0
win10下Anaconda3配置环境变量
来自于我之前的博客:https://blog.csdn.net/iamoldpan/article/details/78562500
老潘
2018-06-21
1.3K0
ubuntu16.04下安装NVIDIA(cuda)-gtx965m相关步骤以及问题
ubunt版本:16.04 笔记本:机械革命,i7-6700,gtx965m(集显Intel Hm170 ) 安装NVIDIA以及cuda来测试深度学习
老潘
2018-06-21
1.2K0
TensorFlow中滑动平均模型介绍
其中a的取值范围[0,1],具体就是:本次滤波结果=(1-a)*本次采样值+a*上次滤波结果,采用此算法的目的是:
老潘
2018-06-21
1.6K0
利用pytorch实现迁移学习(Transfer Learning)
接下来对数据进行部分展示,注意torch.utils.data.Dataloaders读取之后的数据为Tensor型,数据格式为C×W×H(C为颜色通道,W、H为图像宽和高),但是如果要用plt.imshow工具箱进行显示则必须转化为W×H×C的格式,另外也要进行反规范化。
老潘
2018-06-21
3.2K0
python深度学习库pytorch::transforms练习:opencv,scikit-image,PIL图像处理库比较
项目地址:https://github.com/Oldpan/Pytorch-Learn/tree/master/Image-Processing
老潘
2018-06-21
1.4K0
A trap of parameter 'size_average' in pytorch
上面的程序很简单,设定一个loss函数,然后设定一个input和target进行loss计算,然后再backward。
老潘
2018-06-21
1.1K0
利用pytorch实现Visualising Image Classification Models and Saliency Maps
saliency map即特征图,可以告诉我们图像中的像素点对图像分类结果的影响。
老潘
2018-06-21
1.8K0
pytorch新手需要注意的隐晦操作Tensor,max,gather
先看官方的介绍: 如果input是一个n维的tensor,size为 (x0,x1…,xi−1,xi,xi+1,…,xn−1),dim为i,然后index必须也为n维tensor,size为 (x0,x1,…,xi−1,y,xi+1,…,xn−1),其中y >= 1,最后输出的out与index的size是一样的。 意思就是按照一个指定的轴(维数)收集值 对于一个三维向量来说:
老潘
2018-06-21
4.3K0
利用pytorch实现GAN(生成对抗网络)-MNIST图像-cs231n-assignment3
In 2014, Goodfellow et al. presented a method for training generative models called Generative Adversarial Networks (GANs for short). In a GAN, we build two different neural networks. Our first network is a traditional classification network, called the discriminator. We will train the discriminator to take images, and classify them as being real (belonging to the training set) or fake (not present in the training set). Our other network, called the generator, will take random noise as input and transform it using a neural network to produce images. The goal of the generator is to fool the discriminator into thinking the images it produced are real. 在生成网络中,我们建立了两个神经网络。第一个网络是典型的分类神经网络,称为discriminator重点内容,我们训练这个网络对图像进行识别,以区别真假的图像(真的图片在训练集当中,而假的则不在。另一个网络称之为generator,它将随机的噪声作为输入,将其转化为使用神经网络训练出来产生出来的图像,它的目的是混淆discriminator使其认为它生成的图像是真的。
老潘
2018-06-21
2.4K0
利用pytorch实现Fooling Images(添加特定噪声到原始图像,使神经网络误识别)
fooling images,顾名思义,就是指一张图片,虽然上面通过肉眼看到的是松鼠(举个例子),但是因为这张图片加了一些特定的噪声,所以神经网络会将它误识别为其他物体。
老潘
2018-06-21
3.3K0
理解matplotlib、pylab与pyplot之间的关系
这些模块其实功能都相同,程序运行的时候都在运行相同的code,不同的是导入模块的方式不同。
老潘
2018-06-21
1.7K0
深度学习中IU、IoU(Intersection over Union)的概念理解以及python程序实现
Intersection over Union是一种测量在特定数据集中检测相应物体准确度的一个标准。我们可以在很多物体检测挑战中,例如PASCAL VOC challenge中看多很多使用该标准的做法。
老潘
2018-06-21
5.4K0
在WordPress中使用Markdown进行写作的正确姿势
在wordpress中使用markdown语法来进行写作,是很多wordpress博主都要想到的一点。虽然说现在wordpress已经“原生”支持wordpress语法,但是还是有很多的瑕疵,也并不实用,当然也有众多的markdown的插件:
老潘
2018-06-21
14.2K0
最新VS for Mac离线安装教程汇总!
VS大家都知道,大名鼎鼎的Visual Studio、功能强大的IDE,这里汇集了VS在mac OS系统上的各种下载方式和下载步骤,博主被折腾的死去活来于是会对安装VS for mac进行了总结,有需要的童鞋们赶紧过来看吧:
老潘
2018-06-21
3.1K0
Win10鼠标突然无法使用(插上鼠标有电但不能动)的解决办法汇总
原文地址:https://oldpan.me/archives/win10-mouse-break-down-solution
老潘
2018-06-21
17.7K3
一边Upsample一边Convolve:Efficient Sub-pixel-convolutional-layers详解
前言 这篇文章介绍<Is the deconvolution layer the same as a convolutional layer?>论文中提出的一种结合上升采样upsample和卷积操作的
老潘
2018-06-21
2K0
关于Ubuntu16.04上N卡驱动导致滚动屏幕卡顿问题
屏幕显示正常,但是在打开网页或者进行跑深度学习程序的时候画面会发生一卡一下的情况,严重时出现类似于死机的情况。查看系统monitor并不现实显存和内存爆表,于是推断为nvidia显卡驱动不兼容的问题。
老潘
2018-06-21
4.2K0
pytorch中retain_graph参数的作用
在pytorch神经网络迁移的官方教程中有这样一个损失层函数(具体看这里提供0.3.0版中文链接:https://oldpan.me/archives/pytorch-neural-transfer)。
老潘
2018-06-21
4.4K0
探讨pytorch中nn.Module与nn.autograd.Function的backward()函数
本文讲解基于pytorch0.4.0版本,如不清楚版本信息请看这里。backward()在pytorch中是一个经常出现的函数,我们一般会在更新loss的时候使用它,比如loss.backward()。通过对loss进行backward来实现从输出到输入的自动求梯度运算。但是这里的backward()如果追根溯源一下,或者说Go to definition一下,我们会发现,其实这个backward是来源于torch.autograd.backward。
老潘
2018-06-21
1.4K0
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