1.fit 中的 verbose
verbose：该参数的值控制日志显示的方式
verbose = 0 不在标准输出流输出日志信息
verbose = 1 输出进度条记录
verbose = 2 每个epoch输出一行记录
注意： 默认为 1
2.evaluate 中的 verbose
verbose：控制日志显示的方式
verbose = 0 不在标准输出流输出日志信息
verbose = 1 输出进度条记录
注意： 只能取 0 和 1；默认为 1
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生产者 双缓冲组与信号量机制 在第陆章中提到了，如何模拟，以及取代根本不存的Q.full()函数。 其本质是：除了为生产者提供一个成品缓冲队列，还提供一个零件缓冲队列。 当我们从外部给定了固定容量的零件之后，生产者的产能就受到了限制。 由两个阻塞队列组成的QueuePair，并不是Caffe的独创，它实际上是生产者与消费者的编程方式之一。 在大部分操作系统教…
目标检测(三) Fast R-CNN 引言 之前学习了 R-CNN 和 SPPNet，这里做一下回顾和补充。 问题 R-CNN 需要对输入进行resize变换，在对大量 ROI 进行特征提取时，需要进行卷积计算，而且由于 ROI 存在重复区域，所以特征提取存在大量的重复计算； SPPNet 针对 R-CNN 进行了改进，其利用空间金字塔池化来解决形变问题，并…
原文链接：https://data-flair.training/blogs/python-deep-learning-project-handwritten-digit-recognition/ 原文讲得很详细，这里补充一些注释。由于直接从库导入mnist数据集需要的时间非常久，因此这里导入的是本地已下载好的mnist数据集。（但我怀疑我下了假的数据集，咋…
pytorch中的数据类型 import torch a=torch.randn(2,3) b=a.type() print(b) #检验是否是该数据类型 print(isinstance(a,torch.FloatTensor)) print(isinstance(a,torch.cuda.FloatTensor)) a=a.cuda() prin…
网络中的网络以及 1×1 卷积（Network in Network and 1×1 convolutions） 在架构内容设计方面，其中一个比较有帮助的想法是使用1×1卷积。 也许你会好奇，1×1的卷积能做什么呢？不就是乘以数字么？听上去挺好笑的，结果并非如此，我们来具体看看。 过滤器为1×1，这里是数字2，输入一张6×6×1的图片，然后对它做卷积…
http://blog.csdn.net/wuyou_365/article/details/8124664 http://blog.csdn.net/jinshengtao/article/details/23122269
使用深度学习模型时当然希望可以保存下训练好的模型，需要的时候直接调用，不再重新训练 一、保存模型到本地 以mnist数据集下的AutoEncoder 去噪为例。添加： file_path=”MNIST_data/weights-improvement-{epoch:02d}-{val_loss:.2f}.hdf5″ tensorboard = TensorB…
首先理解一些以下： 二分类：每一张图像输出一个类别信息 多类别分类：每一张图像输出一个类别信息 多输出分类：每一张图像输出固定个类别的信息 多标签分类：每一张图像输出类别的个数不固定，如下图所示： 多标签分类的一个重要特点就是标签是具有关联的，比如在含有sky（天空） 的图像中，极有可能含有cloud（云）、sunset（日落）等。 早期进行多标签分类使用的…
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