tensor.select_index(dim, index)
对于一个二维张量feature：
参数0表示按行索引，1表示按列进行索引
是一个整数类型的一维tensor，就是索引的序号
torch.select_index(tensor, dim, index)
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使用http://www.cnblogs.com/573177885qq/p/5804863.html中的图片进行训练和测试。 整个流程差不多，fine-tune命令： ./build/tools/caffe train -solver examples/money_test/fine_tune/solver.prototxt -weights models…
https://blog.csdn.net/sunqiande88/article/details/80085569 https://blog.csdn.net/xiangxianghehe/article/details/80103095
在开始说之前一个很重要的Tip：电脑至少要求是64位的，这是我的痛。 断断续续花了个把月的时间把这本书过了一遍。这是一本非常适合基于python入门的机器学习入门的书籍，全书通俗易懂且有代码提供。书中源代码连接为Ipython环境。主页君使用的是pycharm，python2.7，具体安转过程书本写的很详细。码完书中代码，有一点点点小不符（或许可能是因为平台…
由于某个github只开源了测试代码，所以训练代码需要自己写 版本keras,tensorflow # import src.modelCore as modelCore from src.modelCore import create_model from keras.optimizers import SGD from keras.preproc…
一，引言 先说个K-means算法很高大上的用处，来开始新的算法学习。我们都知道每一届的美国总统大选，那叫一个竞争激烈。可以说，谁拿到了各个州尽可能多的选票，谁选举获胜的几率就会非常大。有人会说，这跟K-means算法有什么关系？当然，如果哪一届的总统竞选，某一位候选人是绝对的众望所归，那自然能以压倒性优势竞选成功，那么我们的k-means算法还真用不上…
搭建环境参考 http://blog.csdn.net/ubunfans/article/details/47724341 这个教程基本是正确的。 补充一点就是 make all -j4 之后，在build/bin/下面会生成很多*.bin文件，就证明编译成功。 下面是运行mnist，执行到create_mnist.sh这一步的时候遇见了一个问题 ./c…
前言 最近在学习人脸的目标检测任务时，用了Haar人脸检测算法，这个算法实现起来太简洁了，读入个.xml，调用函数就能用。但是深入了解我发现这个算法原理很复杂，也很优秀。究其根源，于是我找了好些篇相关论文，主要读了2001年Paul Viola和Michael Jones在CVPR上发表的一篇可以说是震惊了计算机视觉的文章，《Rapid Objection…
Z: 在安装了caffe框架后需要读取大量的数据进行学习训练。比如在MNIST识别训练中，一般直接读图片会比较耗时，我们一般将图片转存为数据库中。目前主流的数据库有以下两种选择： LevelDB LmDB 如果我们需要的数据格式是LevelDB，我们需要执行以下命令 gedit^C/caffe/examples/mnist/create_mnist.…
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