AlanSmith233的博客

最近在调试一个网络（3D V-Net），将网络的输入 输出形状改为需求的形状大小代码如下：报错 如下：原因分析：通过阅览其他博主的博客后发现，在python定义类的时候可以预先留出一个接口不实现，而在后续继承的子类中实现，当我们想要提醒自己这个类的子类一定要实现这个接口时，可以调用NotImplementError针对本个网络来说就是 在nn.Module父类中要求在子类中必须重写forward方法 但是子类中并没有重写这个方法所以 报这种错的常见原因是：1.没有重写forward方法2.

最近修改了两个神经网络模型（3D Res-UNet和3D V-Net）：原来输入张量的大小为输出张量的大小也为改为 输入输出由于3D Res-UNet和3D V-Net都是U-Net网络的变体，所以都会涉及到下采样和上采样的问题。由于原来是一次输入16张512512大小的图片，16为偶数，所以经过下采样和上采样后能够同样得到16张。在输入和当前阶段的输出做相加操作时也不会因为维度不同而报错。但是改为一次输出5张512512大小的图片时，5为奇数，经过下采样后到1而上采样得到的却只能是偶数（2 4 8

如何将自己需要处理的数据导入神经网络前些日子看了一下稀疏编码器，然后在网上找了一份稀疏编码器的源码。源码是以经典的mnist数据集为例，而我则为如何把自己想编码的数据导入网络而伤透了脑筋。之后看到一篇博主的博客。发现Python还可以接受.mat格式的文件。凑巧刚刚学了MATLAB，所以较为轻松的解决了数据导入的问题，现将方法记录于此。1.建立.mat文件（博主用的MATLAB2016a）...

如何将自己需要处理的数据导入神经网络前些日子看了一下稀疏编码器，然后在网上找了一份稀疏编码器的源码。源码是以经典的mnist数据集为例，而我则为如何把自己想编码的数据导入网络而伤透了脑筋。你好！ 这是你第一次使用 Markdown编辑器 所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Markdown编辑器, 可以仔细阅读这篇文章，了解一下Markdown的基本语法知识。新的改变我们对Markdown...

**对deeplearningToolBox的一点理解（SAE篇）**function test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y); ...

import numpy as npdef sigmoid(x): # 实现S型激活函数： f(x) = 1 / (1 + e^(-x)) return 1 / (1 + np.exp(-x))def deriv_sigmoid(x): # 对S型激活函数求微分：f'(x) = f(x) * (1 - f(x)) fx = sigmoid(x) return fx * ...

利用Python实现SAE（稀疏编码器），输入为TensorFlow封装的mnist手写识别数据集# coding=utf-8'''Created on 2016年12月3日@author: chunsoft'''import tensorflow as tfimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 导入 MNIST 数...