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原创 深度学习常见报错
1.BrokenPipeError: [Errno 32] Broken pipe将DataLoader函数里面的num_workers参数减小或者修改为0
2021-12-27 10:09:12
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原创 随机森林是如何停止训练的?
随机森林是一种机器学习算法,可以用于分类与回归,其他关于随机森林的知识可以百度。现在实现机器学习算法有很多方便的渠道,比如python的sklearn包还有c++的shark,具体实现方式也可以百度。随机森林是如何停止训练的。我一直以为随机森林和神经网络的训练类似,给定迭代次数,然后利用损失函数,梯度下降,优化权重等等最终最小化损失函数,然后完成训练。但是我找遍sklearn 随机森林的全部可以设置的参数,都没有迭代次数这个可以设置的参数。后来我就想可能是根据损失值或者精确率来的,比如精确率达到95%自
2021-12-03 09:49:41
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原创 ENVI数据预处理流程报错原因
ENVI辐射定标radiometriccalibration failed calibration processing failed :输入文件的路径或者输出文件的路径过长
2021-11-25 14:45:21
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原创 tensor常用函数归纳
1*.contiguous()* 这个函数会强制复制一份tensor,不会对原始的tensor做出改变。2.matmul 函数返回两个数组的矩阵乘积3.detach就是截断反向传播的梯度流。
2021-11-04 15:44:42
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原创 arcgis和ENVI的常用工具位置
1.利用点数据提取栅格影像的栅格值spatial analyst >提取分析>值提取到点。2.计算坡度(计算坡度时一定要把dem栅格从地理坐标转为投影坐标):spatial analyst >表面分析>坡度。
2021-10-22 19:42:59
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原创 电脑版微信头像无法显示并且不能显示表情
1.如下图看不见头像也看不见发的表情,(发这句话的人是骚鹏,虽然迟早有一天他会看到)。为了解决这个问题,我们可以采取以下方式:1.打开电脑控制面板,查看方式选择“小图标”,然后找到internet选项。然后选择连接,然后选择局域网设置,然后把这个页面上的所有勾选的进行取消勾选操作即可。(以上只是本人实验成功了的方法,不同的电脑可能有不同问题,如果解决不了您的问题,可以留言,或者再搜搜其他解决办法)...
2021-08-28 23:23:48
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原创 神经网络与支持向量机怎么联合在一起完成分类任务
以简单的表情识别或者猫狗分类为例,我们可以设计一个简单的神经网络来实现识别或者识别,还有的论文是把svm与cnn联合在一起,我很好奇是怎么训练的。在这里我写下我的粗鄙的想法,可能会有错,如果有错,希望以后能学到并及时改正,首先神经网络的实现是使用torch或者tf手写的,我们要写出一个完整的分类网络,如lenet5。然后按照正常的方式来训练这个网络,等网络训练的达到一定的精度,再把网络的最后一个全连接层去掉,这样网络输出的不是类别,而是一个向量。把去掉全连接层的位置换成sklearn写的svm分类器,下一
2021-08-20 15:31:10
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原创 交叉熵损失函数权重计算
交叉熵损失函数torch.nn.CrossEntropyLoss(weight=None, size_average=None, ignore_index=-100, reduce=None, reduction='elementwise_mean')weight为每个类别的loss设置权重,常用于类别不均衡的问题,weight的数据类型必须是float的tensor,其个数要与分类的类别个数一致(其他参数不介绍)weight的计算方法经常使用median frequency balanci
2021-07-02 10:12:21
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原创 arcgis pro运行python arcpy的代码
1.按照网上的教程和安装包安装软件,这里并不提供安装教程和安装包。2.使用自己习惯的IDE,然后使用arcgis pro自带的python解释器。其位置为安装路径下的bin/Python/envs/arcgispro-py3/,找到改路径然后添加里面的python解释器至pycharm(本人推荐使用pycharm),就可以运行arcpy程序了。尝试运行以下程序,如果没有报错代表可以使用这个包来处理数据。import arcpy如果有问题可以留言(此经验来源于师妹)...
2021-05-04 09:17:22
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原创 查看ip地址
linux查看ip地址:方法1:使用ifconfig查看ip地址,出来的那一串其中有一个是ens 下面的inet就是了方法2:然后就可以看到了ipv4地址
2020-10-08 18:23:16
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原创 python+gdal常见错误
在python3.6环境下安装gdal3.1.3版本报错No module named '_gdal_array',后来降低了gdal的版本,就不报错了。
2020-10-07 16:52:36
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原创 使用docker发布深度学习项目
1.拉取合适的镜像,可以百度找到适合自己使用的镜像2.使用命令进入镜像,建立一个容器。3.在容器内部署自己的程序运行环境,然后试运行,如果成功就可以打包自己的程序。4.使用命令打包自己的容器成一个镜像。5.将自己的镜像发布在docker仓库里或者是阿里云仓库里面...
2020-09-20 20:14:42
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原创 labelimg的使用教程
1.安装cmd进入控制台程序,然后输入pip install labelimg2.打开cmd进入控制台程序,然后输入labelimg,回车即可3.使用点击open dir选择图片的路径(例如自己创建的一个photo文件夹,并把原始的图片放在这里面),点击change save dir选择保存的路径(Annotations文件夹,这里是存放勾画结果的)。在view菜单栏中打开auto save mode格式,这个可以帮助我们自动的保存。然后点击creat\nRectBox进行勾画,勾画之后就可
2020-07-15 16:01:38
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原创 pytorch环境下使用公开的数据集CIFAR10进行分类实验
在做图像分类的使用,可以是使用公开的数据集进行网络训练,但是程序在线下载速度太慢。可以使用如下方式:1)http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html点击链接进入数据网站,
2020-07-10 17:47:52
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原创 图像数据读取的通道顺序
如果使用skimage读取图像,得到的结果顺序是(宽高通道数)from skimage import ioimage = io.imread(r"F:\vGG\niu.png")输出为:(227, 227, 4)如果使用opencv读取图像,输出结果的顺序也是(宽高通道数)import cv2image=cv2.imread(r"F:\vGG\niu.png")print(image.shape)输出结果为:(227, 227, 3),其实结果有问题,说明cv只能读取三个通道的图像如.
2020-07-09 18:57:10
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原创 极客云应用介绍
1.极客云是国内为深度学习研究人员提供服务器的网站,可以提供大部分深度学习框架,不需要用户重新配置环境。2.申请账号,进行充值,然后上传文件(此时上传的文件都位于data文件夹内,在进行深度学习训练时,需要移动到input的文件夹中,为什么这样做,自己去查资料。重点是这个移动的操作不是windouws环境下粘贴复制就可以完成的,因为服务器是linux系统,需要服务器控制软件来完成【推荐两款,一是xshell,二是putty】)3.创建应用实例,首先将程序放在root文件夹中,训练集和测试集放在input
2020-06-01 11:25:17
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原创 python+numpy讲解 持续更新
NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库,支持大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。numpy库里面的东西我想很难都能够用到,在此立贴,对用到的numpy库函数进行不断更新。1.创建数组。1)创建一个空的数组,参数为形状shape,dtype是类型比如int 或者float。numpy.empty(shape, dty...
2020-06-01 10:51:56
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原创 python+gdal+excel构建矢量图
本文介绍一个从excel中读取数据,从而构建点状矢量文件的方法(当然构建面状,线状也是类似的,如有需要可以留言),使用的python+gdal库+xlrd。当然本程序不一定是最简化的,各位读者可以自行优化。本文并不是附上所有的程序而是针对重要的代码段进行讲解。first:import xlrd ###读取excel文件,比较简单,读取出每个点的##信息比如经纬度,还有其他的属性。file...
2020-04-25 00:41:24
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原创 Windows下,python+cuda+torch+torchvision配置
第一步:安装anaconda和pycharm,这个应该都安装上了。第二步:打开anaconda prompt输入conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/这是针对pytorch清华镜像源,键盘敲击enter后,输conda install pytorch to...
2020-04-24 10:24:33
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空空如也
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