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RSS订阅原创 Pytorch、MxNet 的DataLoader，DataSet设计
Pytorch 和MxNet（gluon) 的DataLoader以及DataSet设计得比较巧妙，简单记录一下，怕自己忘了。以MxNet为例介绍，因为我现在屏幕上的代码是MxNet的代码；但是Pytorch里好像是一样的，因为我发现gluon很多东西都和pytorch一样。主要是理解一下设计思路，以及一些以前我不常用的python小技巧。DataLoader和DataSet都是...
2019-03-08 15:32:30
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原创 tensorflow Bug汇集以及解决
tensorflow Bug汇集以及解决主要收集我自己在写代码以及Debug过程中遇到的不那么容易解决的bug.1.Could not set cudnn filter descriptor:CUDNN_STATUS_BAD_PARAM遇到这个问题，一般是由于在做BP的时候，有一个梯度tensor的batch_size为0导致。
2017-09-13 16:55:52
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原创 tensorflow 中batch normalize 的使用
但是最近在调slim中的resnet的时候，发现训练集有很高的accuracy（如90%），但是测试集的accuracy还是很低（如0%， 1%），这肯定不是由于欠拟合或者过拟合导致的。后来发现是在做batch normalize的时候出了问题。 博客给出了解决方案。
2017-08-15 22:41:26
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转载 Object Detection 2015
Object Detection 2015http://blog.youkuaiyun.com/zhuiqiuk/article/details/53613879
2017-03-29 15:08:09
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原创 ubuntu安装deb无需依赖
ubuntu安装deb文件使用dpkg有时候缺少依赖，还要一一下载依赖，很烦。一个命令自动下载依赖，并安装软件。如下：： 先下载：gdebisudo apt-get install gdebi再安装你要安装的包：*.debsudo gdebi *.deb这样安装就无需考虑依赖，它会自动下载依赖
2017-03-21 09:45:17
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原创 anaconda安装tensorflow1.01版本
anaconda的tensorflow还是老版本的0.1，所以安装1.0.1就不能直接使用conda install tensorflow。可以采用以下方法：
2017-03-18 10:25:42
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原创 ubuntu 以管理员权限打开文件夹
此操作适合于文件夹有小锁，在root文件夹下操作等。 ubuntu 以管理员权限打开文件夹： 1，右键->在终端打开 2， 在终端中直接输入sudo nautilus 3，想干嘛干嘛，可以删除，查看等。
2017-03-18 00:11:25
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转载 linux:环境变量设置.bashrc及相关
原博客地址：http://blog.youkuaiyun.com/lzx_bupt/article/details/5642690假定想添加的环境变量路径为：/opt/my-tools/Android-sdk/tools 1 进入用户的根目录cd $HOME 或 cd ~2 然后打开.bashrc若不存在则新建.bashrc文件vi .bashrc 3 在
2017-03-14 11:35:57
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原创 线性判别函数
线性判别函数线性判别函数用来对线性可分的数据进行分类 判决方程：g(x)=WTx+w0g(\mathbf{x})=W^T\mathbf{x}+w_0 其中，x\mathbf{x}为d维列向量 判别规则： 对于二类分类，判决规则为： 当g(x)>0g(\mathbf{x})>0判决为类别1：ω1\omega_1 当g(x)<0g(\mathbf{x})<0判决为类别2：ω2\omega_2
2016-11-24 16:03:42
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原创 python中‘=+’与‘+=’的区别
’=+‘就是a=a+1这类的操作 ’+=‘就是a+=1这类的操作 是不是看起来一样？其实有点区别 先看一个例子：def add(p): print '进来时，p的id是',id(p) p+=[1] print 'p执行p+=[1]运算后的值为：',p print '加法后p的id是：',id(p)a=[1,3,3,3]print 'a进入函数前的id是：',
2016-11-03 11:38:11
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原创 python中的reshape()和matlab中的reshape()区别
python和matlab很相似，所以我想当然的认为两者的reshape()函数用法差不多，结果因为这个错调试了好久。 python的reshape()用法如下：>>> import numpy as np>>> a=np.mat([[1,4,7,10],[2,5,8,11],[3,6,9,12]])>>> amatrix([[ 1, 4, 7, 10], [ 2, 5
2016-10-28 15:20:20
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空空如也
空空如也
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