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雨浅听风吟
这个作者很懒，什么都没留下…
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使用Tensorboard多超参数随机搜索训练
完整代码位置https://gitee.com/chuge325/base_machinelearning.git这里还参考了tensorflow的但是由于是pytorch训练的差别还是比较大的，经过多次尝试完成了训练硬件是两张v100。原创 2023-04-12 10:56:05 · 584 阅读 · 0 评论 -
实用机器学习-学习笔记
1了解了baseline和调参基本原则2了解了adams和sgd的优劣3了解了训练树和神经网络的基本代价4了解了autoML5要多次调参管理6复现试验的困难。原创 2023-02-15 10:13:21 · 1570 阅读 · 0 评论 -
动手学习深度学习-学习笔记
也就是说，如果我们的目标形状是（高度,宽度）， 那么在知道宽度后，高度会被自动计算得出，不必我们自己做除法。例如，可以把张量x从形状为（12,）的行向量转换为形状为（3,4）的矩阵。注意，通过改变张量的形状，张量的大小不会改变。张量中的每个值都称为张量的 元素（element）。如果只想知道张量中元素的总数，即形状的所有元素乘积，可以检查它的大小（size）。同样，我们可以创建一个形状为(2,3,4)的张量，其中所有元素都设置为1。可以通过张量的shape属性来访问张量（沿每个轴的长度）的形状。原创 2022-11-17 16:43:04 · 486 阅读 · 0 评论 -
解决coursera课程无法登入问题
因为http://d3c33hcgiwev3.cloudfront.net网站无法访问造成的，所以只能想办法改hosts绕过去。1以管理员打开hosts2、因为coursera是动态ip，会经常变的。ping.eu所以可以用在线解析工具 在输入框里输入域名 d3c33hcgiwev3.cloudfront.net ，然后就会返回一连串的ip地址，如下图：3、刷新DNS缓存用Windows+R打开cmd命令行,在里面输入ipconfig /flushdns命令后按回车，便会显示：已成功刷新DN原创 2022-05-31 14:24:09 · 3085 阅读 · 1 评论 -
dalle部署可以使用中文 （原为dalle俄语版）
原项目地址https://github.com/ai-forever/ru-dallepip install rudalle==1.1.0rc0pip install ruclippip install translators -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --trusted-host pypi.tuna.tsinghua.edu.cn1 项目运行俄语版import ruclipfrom rudalle.pipelines imp原创 2022-05-31 00:37:07 · 1077 阅读 · 1 评论 -
浙大-机器学习-笔记-特征提取PCA
概念PCA和AdaBoost特征选择概念问题N个维度有冗余在某些分类作用是不明显的，甚至不相关的。如果从N个维度中选取m个维度，m<n使识别率最高。这就是特征选择的问题-feature selection特征提取把n个维度的向量构造一到m维，实现降维度同时m维保留特征信息PCA一种特征提取的基本方法构造A和B把m维度降到n维自编码器对标的就是PCA，PCA训练比自编码器简单。PCA假设把二维变为1维，向量有一个分部，大致是一个斜的分布，PCA找一个要使方差最大的原创 2021-07-08 18:23:00 · 558 阅读 · 5 评论 -
机器学习实战-1机器学习概览-1.7练习题
10什么是核外学习核外算法无法处理在计算机内存的大量数据，将这些数据分成小批量。使用在线技术从小批量数据中学习。11什么类型的学习算法依赖相似度来作出预测通过死记硬背来学习训练数据，当一个新实例时，它将使用相似度来查找最相似的实例。并进行预测14机器学习的四个主要挑战数据的缺乏、数据i质量差、数据缺乏代表性模型过于简单欠拟合，和过于复杂过拟合18什么是train-dev集，什么时候需要它，怎么使用train-dev是训练集的一部分,但没有加入训练，如果模型在训练集表现良好，在train-de原创 2021-03-09 17:37:15 · 249 阅读 · 0 评论 -
3在python中使用TensorRT
转载TensorRT文章目录1说明2例子1说明2例子首先samples/python/end_to_end_tensorflow_mnist中有model.py文件，这个是通过keras来生成训练模型的，中间不设计tensorrtimport tensorflow as tfimport numpy as npdef process_dataset(): # Import the data (x_train, y_train),(x_test原创 2021-02-26 10:10:13 · 1769 阅读 · 0 评论 -
yoloV5部署学习笔记
参考https://github.com/wudashuo/yolov51下载首先github上下载 git clone https://github.com/wudashuo/yolov5.gityolov5按大小分为四个模型yolov5s、yolov5m、yolov5l、yolov5x，这四个模型的表现见下图上图为基于5000张COCO val2017图像进行推理时，每张图像的平均端到端时间，batch size = 32, GPU：Tesla V100，这个时间包括图像预处理，FP16推原创 2021-02-17 22:45:22 · 3565 阅读 · 1 评论 -
机器学习-logitstic回归
最后用sigmoid激活，这个过程就是logistic 回归在这里插入图片描述x1属于c1，那么fwb方程就是fwb（x1），x3属于c2，这不是c1则是1-fwb（x3），求出最大可能性的就是w和b进行数学式上的转换，从找L(X)最大的，转换-log这样就是找最小的把最小化的function写作一个对象使用交叉熵，代表两个distribution有多接近逻辑回归为什么不用...原创 2020-04-29 09:33:21 · 776 阅读 · 0 评论 -
决策树
决策树是一个分类算法决策树既能做分类也能做回归根据年龄性别划分是否喜欢打篮球原创 2020-04-09 00:19:42 · 423 阅读 · 0 评论 -
concatenate用法-在cs231n作业中load_CIFAR10为什么要用concatenate
def load_CIFAR10(ROOT): """ load all of cifar """ xs = [] ys = [] for b in range(1,6): f = os.path.join(ROOT, 'data_batch_%d' % (b, )) X, Y = load_CIFAR_batch(f) ...原创 2020-02-13 10:43:05 · 746 阅读 · 0 评论 -
np.argsort()的用法
argsort函数返回的是数组值从小到大的索引值import numpy as npa=[7,9,8,-4]print(np.argsort(a))结果[3,0,2,1]在这里最小的是-4所以第一个是3第二小的数是7所以第二个数是0第三小的数是8所以第三个数是89最大所以第四个数是1...原创 2020-01-01 20:23:32 · 580 阅读 · 0 评论 -
图片的读取和写入
1opencv模块的引入2调用相应api3程序的暂停让程序停下来，如果不停下来读取的程序会在一瞬间消失这里读取的文件为读取代码import cv2img=cv2.imread('image0.jpg',1)#read image 1 name 2读取类型 0 gray 1colorcv2.imshow('image',img)#1窗体名称 2窗体内容cv2.waitKey(...原创 2019-11-04 11:28:23 · 864 阅读 · 0 评论 -
如何修改jupyter默认位置（通过改配置文本）
打开Anaconda Prompt（或者通过cmd打开，但是cmd打开要将anaconda地址加入系统变量，还是通过前面方法省力）输入jupyter notebook --generate-config将在C:\Users\Administrator.jupyter文件夹下生成下面的文件使用notepad++或者idle进行编辑关闭anaconda navigator然后重启就改...原创 2019-11-04 10:58:05 · 248 阅读 · 0 评论 -
anaconda如何换清华源
打开c盘user/administrator下的.condarc文件使用文本或notepad修改为如下代码channels: - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ - https://m...原创 2019-11-02 23:01:14 · 675 阅读 · 0 评论 -
anaconda如何换清华源
打开c盘user/administrator下的.condarc文件使用文本或notepad修改为如下代码channels: - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ - https://m...原创 2019-11-02 23:00:16 · 728 阅读 · 0 评论 -
Numpy-ndarray的创建和变换
文章目录从列表和元组中创建ndarray数组创建ndarray数组的变换ndarray数组类型变换ndarry数组向列表转换从列表和元组中创建只要包含数据个数相同就可以混合创建ndarray数组创建ones zeros 等生成都是浮点数类型，除非用dtype指定。arrange生成整数类型。也可以生成多维数组，用x.shape返回x形状，（2，3，4）分别代表，最外层元素有2个...原创 2019-10-27 11:25:30 · 564 阅读 · 0 评论 -
Numpy-ndarray
NumpPy引用使用NumPy库可以用import numpy as np其中as np是起一个别名，可以去掉as np，也可以改成别的名字，但是建议使用上述约定的别名不用as np会使代码变长每次要numpy.改别的名字其他人并不一定熟悉ndarray这并不是一种科学计算方式把一维数组a和b当做两个数据numpy底层用c实现，可以减少大量的时间。in out 是I...原创 2019-10-26 17:42:56 · 240 阅读 · 0 评论 -
Numpy入门-数据的维度
维度是数据的组织形式我们可以将一组数据一维展开也可以在二维方向上展开，这就有两个不同含义一维数据一维数据有对等关系的有序或无序数据构成，采集用线性方式组织python中没有数组数据表示格式目前主要有三种JSON,XML.YAML...原创 2019-10-26 17:12:44 · 526 阅读 · 0 评论 -
anaconda IDE基本使用发法
文章目录编程工具spyderIPYHONanaconda是集成很多工具的集成平台，将很多第三方的开发调试环境集成到了一起。anaconda来源于包管理和环境管理工具conda可以管理调试包编程工具spyderipython对运行结果显示，文件导航实际应用不太需要，如下改界面，打开spider-tools如图可以改颜色IPYHON加？可以得到通用信息，函数得到原函数，变...原创 2019-10-22 18:27:53 · 1063 阅读 · 0 评论 -
计算机视觉
文章目录颜色追踪垂直边缘核（过滤器）人脸检测卷积神经网络抽象图像是像素的网格，每个像素的颜色，通过三种基色定义：红，绿，蓝颜色追踪最简单的算法是跟踪一个物体的颜色比如一个粉色的球，我们先记下球的颜色，保存最中心的像素RGB值算法可以从左上角开始逐个检查。计算和目标的颜色·差异不止这张图片，我们可以在视频每个帧跑这个算法，跟踪球的位置，当然因为光线，阴影和其他影响，球的颜色会变化...原创 2019-10-20 18:39:21 · 538 阅读 · 1 评论 -
机器学习与人工智能
文章目录分类器决策边界混淆矩阵未标签数据决策树支持向量机人工神经网络传递函数弱AI 强AI强化学习机器学习算法让计算机从数据中学习，然后自行做出预测和决定。虽然AI和ML经常混着用，大多数计算机科学家会说机器学习是为了实现人工智能这个更宏大目标的技术之一。分类器判断飞蛾是月蛾还是帝蛾，这叫分类，做分类的算法叫分类器虽然可以用照片声音来训练算法，很多算法会减少复杂性，把数据简化成特征，特征...原创 2019-10-17 22:10:32 · 2970 阅读 · 0 评论 -
part1 神经网络结构
识别数字为了识别数字使用了神经源网络，神经元神经元网络：装有一个数字的容器 。下图28*28的像素图中有784个神经元，其中0代表纯黑1代表白的数值叫做激活值。这783个神经元组成了网络的第一层。最后一层神经元为0-9这10个数字。它们的激活值也在0-1之间吗，代表各个数的可能性。神经网络处理信息的核心机制正是一层的激活值算出下一层。某些程度上讲，他想模仿生物中神经元组成的网络。...原创 2019-09-22 22:22:02 · 802 阅读 · 0 评论 -
OpenCV环境配置
1.安装anaconda，一路下一步2打开anaconda Prompt3可以试验下先打python，若只装了一个版本，出现如下图，再exit（）退出即可4试验下pip list可以看出已经安装的包5安装opencv，3.4.2版本后有些算法申请了专利所以安装3.4.2版本，所以安装3.4.1.15版本，然而现在并下载不了，就下载最新版本，进入python，导入cv2，不提示报错，...原创 2019-08-19 15:57:54 · 190 阅读 · 0 评论 -
hands- on- ml 一 机器学习概览
文章目录1.机器学习类型2.监督/非监督学习2.1 监督学习2.2非监督学习2.3 半监督学习2.4强化学习3批量和在线学习3.1批量学习3.2 在线学习1.机器学习类型机器学习有多种类型，可以根据如下规则进行分类：1.是否在人类监督下进行训练（监督，非监督，半监督和强化学习）2.是否可以动态渐进学习（在线学习 vs 批量学习）3.它们是否只是通过简单地比较新的数据点和已知的数据点，还是...原创 2019-09-05 10:47:36 · 317 阅读 · 0 评论 -
修该juypter打开默认位置
way1打开anaconda prompt输入jupyter notebook --generate-config得到jupyter_notebook_config.py路径打开该文件使用文本编辑器对其进行编辑找到#c.NotebookApp.notebook_dir =’ '去掉注释后，在‘ ’中输入你想启动目录路径way2如图打开文件所在位置在文本文档目标E:\an...原创 2019-08-22 09:57:32 · 357 阅读 · 0 评论 -
Linux中使用vim并使用python
在使用vim时要先使用如下命名安装输完ESC:wq存盘退出：q!不保存退出原创 2019-08-06 00:52:41 · 2878 阅读 · 0 评论 -
Linux基础操作
pwd当前在那个位置ls当前位置有什么么文件或目录mkdir建立目录原创 2019-08-03 15:05:12 · 164 阅读 · 0 评论 -
人工智能-概述
传统计算机与人工智能的区别指令和数据都预先储存，按照先后顺序吗，逐条读取并运行人工智能通过数据训练模型，在输入新数据后预测并得出结果人工智能的三要素数据算力算法。神经元网络机器学习的应用...原创 2019-07-29 23:20:13 · 836 阅读 · 0 评论