Pytorch
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Pytorch tutorials 实战教程（1）——训练自己的数据集（代码详解）
最开始入坑的时候使用的是caffe，前一段时间换了使用主流框架的keras（Tensorflow as backward），但是keras确实封装得太好了，一个高级的API对于我这种编程渣渣来说反而上手有些不习惯，在写了一段时间的代码以后开始使用pytorch（反正老板要求了两个框架都要熟练那就都学啦），对于源码部分确实友好了很多，尽管需要自己定义前向过程但是也很简单啦~先给两个git...原创 2018-03-28 10:45:19 · 10595 阅读 · 1 评论 -
Python&Pytorch基础教程——numpy与Tensor
一、Numpy的介绍： 1、ndarray：NumPy数组是一个多维数组对象，称为ndarray。其由两部分组成：（1）实际的数据 （2）描述这些数据的元数据 ，大部分操作仅针对于元数据，而不改变底层实际的数据。NumPy数组的下标从0开始。 同一个NumPy数组中所有元素的类型必须是相同的。在详细介绍NumPy数组之前。先详细介绍下NumPy数组的基本属性。NumPy数组的维数称为秩（rank）...原创 2018-05-25 10:41:48 · 1302 阅读 · 0 评论 -
Pytorch 0.3 调参指南&optimizer;learning rate;batch_size;Debug大法&数据集;网络;结构;超参;训练;迷人的坑（持续更新中）
1.调参指南：通常我们需要调整的部分有：优化器optim、学习率、batch_sizes、（1）optimizer：通常我们使用的是：朴素的SGD、Adagrad、Adam，后两者训练速度很快相同学习率下收敛更快，但不适宜于精细调参，为了迅速查看某方法是否work可以采用后两者，对lr依赖较小，但不一定能够找到最优点。SGD:optimizer_SGD = optim....原创 2018-06-01 19:59:35 · 5264 阅读 · 6 评论 -
深度学习干货学习（2）—— triplet loss
一、Triplet结构：triplet loss是一种比较好理解的loss，triplet是指的是三元组：Anchor、Positive、Negative：整个训练过程是：首先从训练集中随机选一个样本，称为Anchor(记为x_a)。 然后再随机选取一个和Anchor属于同一类的样本，称为Positive (记为x_p) 最后再随机选取一个和Anchor属于不同类的样本，称为...原创 2018-07-29 16:14:09 · 8148 阅读 · 2 评论