计算机视觉、自然语言处理和语音识别是目前深度学习领域很热门的三大应用方向。
计算机视觉学习，推荐阅读《深度学习之PyTorch实战计算机视觉》。学到人工智能的基础概念及Python 编程技能，掌握PyTorch 的使用方法，学到深度学习相关的理论知识，比如卷积神经网络、循环神经网络、自动编码器，等等。在掌握深度学习理论和编程技能之后，还会学到如何基于PyTorch 深度学习框架实战计算机视觉。《深度学习之PyTorch实战计算机视觉》中的大量实例在循序渐进地学习的同时，不断地获得成就感。
学习参考：
《深度学习之PyTorch实战计算机视觉》
两个版本的高清PDF，287页，带书签目录，文字可以复制。
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1.python版本检查 因为Ubuntu16.10已经默认安装了python2.7 和 3.5，检查python版本， 如果为python2.7，那么就需要我们设置python3.5为默认版本。 查看优先级及选择，执行以下命令： update-alternatives –config python 2.设置优先级命令 $ sudo update-alte…
https://github.com/keras-team/keras/issues/1523
原地址 计算机视觉目标检测的框架与过程 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 个人接触机器视觉的时间不长，对于机器学习在目标检测的大体的框架和过程有了一个初步的了解，不知道对不对，如有错误，请各位大牛不吝指点。 目标的检测大体框架： 目标检测分为以下几个步骤： 1、训练分类器所需训练样…
使用自己编写的数据生成器，配合keras的fit_generator训练模型 注意：模型结构要和生成器生成数据的尺寸要对应，txt存的数据路径一般是有序的，想办法打乱它 # 以下部分代码，仅做示意 …… def gen_mine(): txtpath = ‘./2.txt’ # 数据路径存在txt data_train = [] data_labels = …
前面无监督学习主要针对的是一种“降维”的学习任务，将数据降维到另一个能够表达数据含义的某种空间中，本节主要是无监督学习中的另一个任务——生成进行介绍。 生成模型 0.生成模型介绍 通常生成模型是指学习样本数据的分布，可以生成一些新的数据，是相对于判别模型而言的，并不特指有监督学习和无监督学习，比如朴素贝叶斯模型就是一种生成模型。 在这里生成模型主要指的是无监…
torch.stack()函数是PyTorch中的一个非常有用的函数，它可以将多个张量沿着一个新的维度进行堆叠。在本文中，我们将深入探讨torch.stack()函数的用法和示例。 torch.stack()函数的用法 torch.stack()函数的语法如下： torch.stack(sequence, dim=0, out=None) -> Ten…
”’ Created on 2017年5月13日 @author: weizhen ”’ import numpy as np import tensorflow as tf import ptb_iterator as reader from tensorflow.contrib import rnn DATA_PATH = “/path/to/ptb…
主教程 参考安装例程 踩坑 期间遇到caffe: error while loading shared libraries: libcudart.so.10.0: cannot open shared object file: No such file or directory ，解决 在python 中 import caffe出现：ImportError…
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