固定住训练的顺序等变量，使实验可复现
def setup_seed(seed):
torch.manual_seed(seed)
torch.cuda.manual_seed_all(seed)
np.random.seed(seed)
random.seed(seed)
torch.backends.cudnn.deterministic = True
setup_seed(1)
http://www.ishenping.com/ArtInfo/3265474.html
https://www.lizenghai.com/archives/30179.html
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转自：https://anifacc.github.io/deeplearning/machinelearning/python/2017/08/30/dlwp-ch14-keep-best-model-checkpoint/，感谢分享 深度学习模型花费时间大多很长, 如果一次训练过程意外中断, 那么后续时间再跑就浪费很多时间. 这一次练习中, 我们利用 K…
有时候需要观察卷积核参数的分布情况，那么就需要对于卷积核的参数进行统计学意义上的分析。 卷积核数据是随机变量，并且分布是未知的，所以要使用非参数估计的方法进行分布估计。 本文主要介绍的是Kernel Density Estimation(KDE)核密度估计的方法。 博客：https://www.jianshu.com/p/249e5ff97c04 里面有详细…
卷积步长（Strided convolutions） 卷积中的步幅是另一个构建卷积神经网络的基本操作，让我向你展示一个例子。 如果你想用3×3的过滤器卷积这个7×7的图像，和之前不同的是，我们把步幅设置成了2。你还和之前一样取左上方的3×3区域的元素的乘积，再加起来，最后结果为91。 只是之前我们移动蓝框的步长是1，现在移动的步长是2，我们让过滤器跳过2个步…
什么是1X1卷积 11的卷积就是对上一层的多个feature channels线性叠加，channel加权平均。只不过这个组合系数恰好可以看成是一个11的卷积。这种表示的好处是，完全可以回到模型中其他常见N*N的框架下，不用定义新的层。比如上一层通过100个卷积核得到了 W * H * 100的数据，进行10个1X1卷积后得到 W * H * 10 的数据，…
在图像分类任务里，我们假设图像里只有一个主体目标，并关注如何识别该目标的类别。然而，很多时候图像里有多个我们感兴趣的目标，我们不仅想知道它们的类别，还想得到它们在图像中的具体位置。在计算机视觉里，我们将这类任务称为目标检测（object detection）或物体检测。 目标检测在多个领域中被广泛使用。例如，在无人驾驶里，我们需要通过识别拍摄到的视频图像里的…
自己一直学习计算机视觉方面的东西，现在想学习一下数据挖掘跟搜索引擎，自己基础也有点薄弱，看朱明的那本数据挖掘，只能片面的了解这个数据挖掘。不过最近有一本书 机器学习实战，于是乎通过实战的形式了解一下基本的算法的执行过程。在算法当中，很多都是相通的，模式识别、机器学习、数据挖掘、自然语言处理等等这些算法归结起来其实差不了多少，题外话不多说了，好好学习。 k近邻…
简介RNN( Recurrent Neural Network 循环神经网络) 跟人的大脑记忆差不多。RNN通过反向传播和记忆机制，能够处理任意长度的序列，在架构上比前馈神经网络更符合生物神经网络的结构，它的产生也正是为了解决这类问题而应用而生的。RNN及改进的LSTM等深度学习模型都是基于神经网络而发展的起来的认知计算模型。 RNN的架构有哪些？ one …
问题描述 >>> import caffe Traceback (most recent call last): File “<stdin>”, line 1, in <module> File “/home/xxx/Downloads/caffe/python/caffe/__init__.py”, line 1,…
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