在安装tensorflow虚拟环境时，出现了下面的问题：无法定位程序输入点OPENSSL_sk_new_reserve于动态链接库libcrypto-1_1-x64.dll上。在网上找了一个解决方案，瞬间就解决了，忘了是哪位大神提供的解决方案，非常感谢。在此，我也整理了一些笔记，希望可以帮助和我一样出现这样类似问题的小伙伴。
在anaconda的安装路径中，找到DLLs文件中的libssl-1_1-x64.dll,并复制
找到安装路径Library/bin目录，粘贴。覆盖bin文件的中libssl-1_1-x64.dll。（此时应关掉Anaconda Prompt），重新创建虚拟环境即
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一天时间快速上手PyTorch PyTorch快速入门 Tensors Tensors贯穿PyTorch始终 和多维数组很相似，一个特点是可以硬件加速 Tensors的初始化 有很多方式 直接给值 data = [[1,2],[3,4]] x_data = torch.tensor(data) 从NumPy数组转来 np_arr = np.array(dat…
作者深入分析了极度不平衡的正负（前景背景）样本比例导致 one-stage 检测器精度低于 two-stage 检测器，基于上述分析，提出了一种简单但是非常实用的 Focal Loss 焦点损失函数，并且 Loss 设计思想可以推广到其他领域，同时针对目标检测领域特定问题，设计了 RetinaNet 网络，结合 Focal Loss 使得 one-stage…
1、评估标准 1）经验误差 ：训练集上产生的误差 2）泛化误差：对新样本进行预测产生的误差 3）过拟合：经验误差很小甚至为零，泛化误差很大（模型训练的很复杂，几乎涵盖了训练集中所有的样本点） 4）欠拟合：与过拟合相反 一般模型的泛化误差越小越好 2、评估方法 1）留出法：采用分层采样的方式留出验证集 2）交叉验证法：将数据集均分k…
理解 我的理解就是将原来的tensor在进行维度的更改（根据参数的输入进行更改）后再进行输出，其实就是更换了tensor的一种查看方式 例子 a=torch.Tensor([[[1,2,3],[4,5,6]]]) b=torch.Tensor([1,2,3,4,5,6]) print(a.view(1,6)) print(b.view(1,6)) 输出结果为…
前言 学习机器学习和数据挖掘的相关知识也有一段时间了，平时事情比较多也就懒得做笔记， 回忆起来，AndrewNg 在coursera上开设的机器学习课程受益匪浅，课程覆盖了机器学习的基础内容，深入浅出，把很多概念解释得很到位。以AndrewNg的课程为出发点，参考多本经典的教材，对经典的机器学习和数据挖掘的思想和算法进行总结回顾，一来是为了对自身学习做一个总…
Anchor在计算机视觉中称为描点或者描框，在目标检测中，作为描框anchor box应用于各个目标检测的网络模型中，也称为先验框。 来历，及应用场景： Anchor最新在Faster rcnn被提出及应用，后被YOLOV2借鉴，及应用与YOLO之后的各个版本。之后的各个目标检测框架都基本采用Anchor Box进行目标检测。 那么就要说到，为什么要提出…
使用OpenCV的DNN模块调用pytorch训练的分类模型，这里记录一下中间的流程，主要分为模型训练，模型转换和OpenCV调用三步。 一、训练二分类模型 准备二分类数据，直接使用torchvision.models中的resnet18网络，主要编写的地方是自定义数据类中的__getitem__，和网络最后一层。 __getitem__ 将同类数据放在不同…
RNN 模型作为一个可以学习时间序列的模型被认为是深度学习中比较重要的一类模型。在Tensorflow的官方教程中，有两个与之相关的模型被实现出来。第一个模型是围绕着Zaremba的论文Recurrent Neural Network Regularization，以Tensorflow框架为载体进行的实验再现工作。第二个模型则是较为实用的英语法语翻译器。在…
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