pytorch 手写数字识别项目增量式训练

dataset.py ”’ 准备数据集 ”’ import torch from torch.utils.data import DataLoader from torchvision.datasets import MNIST from torchvision.transforms import ToTensor,Compose,Normalize…

PyTorch 2023年4月8日
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tensorflow的1维卷积

前面找到了tensorflow的一维卷积、池化函数，但是官方API太简单，网上的例子也不多。由于没时间研究源码，只能另寻他法了。后面细细想来，tensorflow的二维卷积、池化函数，好像也能进行一维卷积、池化；也就是，利用对图像矩阵进行卷积、池化的函数，把第一个维度设置成1。这样做确实可行，最简单的代码示例如下： import tensorflow …

卷积神经网络 2023年4月8日
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PyTorch

[深度学习] Pytorch学习（二）—— torch.nn 实践：训练分类器（含多GPU训练CPU加载预测的使用方法）

Learn From: Pytroch 官方TutorialsPytorch 官方文档环境：python3.6 CUDA10 pytorch1.3 vscode+jupyter扩展 #%% #%% # 1.Loading and normalizing CIFAR10 import torch import torchvision import torch…

2023年4月8日
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ubuntu系统—ubuntu16.04 + virtualenv + py2.7 + tf1.5.0 + keras2.2.4 + opencv2.4.9 +Numpy1.14

　　　　　　　ubuntu16.04 + virtualenv + py2.7 + tf1.5.0 + keras2.2.4 + opencv2.4.9 +Numpy1.14 @https://www.liaoxuefeng.com/wiki/1016959663602400/1019273143120480@https://msd.misuland.com…

Keras 2023年4月6日
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Keras

介绍 Keras

本章向读者介绍Keras，它是一个功能强大、内容抽象的图书馆。构建深度学习网络的基础。Keras提供的构建块使用（前面已经介绍）以及张量流（它是用于构建计算的图形、自动导出渐变等）。keras同时支持CPU和GPU计算，是一个快速原型化想法的好工具…

2023年4月8日
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Keras

Tensorflow Keras基于深度学习的图像识别/人脸表情识别demo

1 简单的深度学习过程常规流程： PS: 标*的构建神经网络是最重要的。 2 本demo功能：基于TensorFlow Keras来建立模型、训练（喂给它已经分类好的人脸表情图片）和预测人脸表情图片。上代码： 1 import os 2 import sys 3 from PIL import Image # 使用第三方包Pillow来进行图…

2023年4月8日
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目标检测

【目标检测】从 RCNN、SPP Net、Fast RCNN 到 Faster RCNN

因本人刚开始写博客，学识经验有限，如有不正之处望读者指正，不胜感激；也望借此平台留下学习笔记以温故而知新。这一篇文章介绍的是目标检测中的经典Two Stage方法：候选区域+深度学习分类的方法，主要包括：RCNN、SPP Net、Fast RCNN 到 Faster RCNN。 1.1 背景在计算机视觉领域，图像处理任务主要分为四大类，即：分类、定位、检…

2023年4月8日
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tensorflow

TensorFlow、把数字标签转化成onehot标签

用sklearn 最方便：在MNIST手写字数据集中，我们导入的数据和标签都是预先处理好的，但是在实际的训练中，数据和标签往往需要自己进行处理。以手写数字识别为例，我们需要将0-9共十个数字标签转化成onehot标签。例如：数字标签“6”转化为onehot标签就是[0，0，0，0，0，0，1，0，0，0]. 首先获取需要处理的标签的个数： b…

2023年4月6日
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pytorch 矩阵数据增加维度unsqueeze和降低维度squeeze

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