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深度学习有四境：调参炼丹境，理论创新陆地神仙境，张量运算剑仙境，无所不通无上剑仙境。
人若无名，便可勤奋练剑
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Pytorch中的 AdaptivePooling
AdaptivePooling是只出现在Pytoch中的池化方法，官方给出的[运算公式]为：(https://discuss.pytorch.org/t/what-is-adaptiveavgpool2d/26897)kernel的大小为 (input_size+target_size-1) // target_size, i.e. rounded up（即四舍五入）中心点的位置为 四舍五入...原创 2019-05-07 10:15:39 · 998 阅读 · 1 评论 -
Pytorch的Dataloader报错：TypeError: batch must contain tensors, numbers, dicts or lists
具体报错： TypeError: batch must contain tensors, numbers, dicts or lists; found dataloader=torch.utils.data.DataLoader(dataset,batch_size=1,shuffle=True)表面上看这个代码没有问题，实际上问题出在了dataloader机制的要求上，dataload...原创 2018-07-17 12:05:21 · 18243 阅读 · 4 评论 -
python3.5 报错： UnicodeEncodeError:'gbk' can't encode character '\u22f1' in position 211
python3.5 的一个pytorch程序中有打印张量的语句，原先代码还可以运行，几天以后忽然报错： UnicodeEncodeError:’gbk’ can’t encode character ‘\u22f1’ in position 211：illegal multibyte sequence解决方法： win_unicode_console.enable()...原创 2018-07-03 15:12:51 · 472 阅读 · 0 评论 -
pytorch 0.4错误总结
0.4.0 发布说明错误修复：修复多进程下的内存泄漏问题 PR #5585 使用多线程版本 MKL 替代顺序版 MKL ，在 CPU 上带来10%的速度提升 PR #6416 重新添加 Compute Capability 5.0 显卡的支持 新功能：在编译中加入 MAGMA 添加 CUDA 9.1 build 提供 Wheels 包 支持新的cpp拓展 PR #5548 ...原创 2018-06-26 13:34:32 · 8598 阅读 · 2 评论 -
Keras 报错：StopIterator
报错：Traceback (most recent call last): File "E:\Anaconda\lib\site-packages\keras\utils\data_utils.py", line 555, in get inputs = self.queue.get(block=True).get() File "E:\Anaconda\lib\multip...原创 2018-04-20 11:26:58 · 4519 阅读 · 18 评论 -
CUHK03和Market1501计算CMC和mAP的方法
Cumulative Matching Characteristics (CMC) curves 是目前行人重识别领域最流行的性能评估方法。考虑一个简单的 single-gallery-shot 情形，每个数据集中的ID(gallery ID)只有一个实例. 对于每一次的识别(query), 算法将根据 要查询的图像(query) 到所有gallery samples的距离从小到大排序，CMC t...原创 2018-04-17 08:58:00 · 4677 阅读 · 4 评论 -
更新tensorflow后应用tensorboard报错
更新tensorflow后，出现tensorboard 不可用情况（tensorflow-cpu 1.4 ->tensorflow-gpu 1.7）尝试了更新tensorboard 仍然不可用，事故情况：运行tensorboard.exe报错并且闪退，在控制台运行tensorboard命令，报错如下：多方查证，在国内网站没找到有前车之鉴，于是发布问题到tensorflow ...原创 2019-05-07 09:05:24 · 1817 阅读 · 0 评论 -
关于应用gpu训练神经网络的注意事项
对于GPU来说，一定要注意的是，要分别在两个GPU上，或者不同时的在一个GPU上运行train和evaluation的部分，否则限于GPU擅长迭代而不擅长逻辑的特性，会发生OOM（out of memory）...原创 2018-03-31 10:14:57 · 1868 阅读 · 0 评论 -
关于tensorflow-gpu的程序用spyder运行后，控制台报错： Kernel died, restarting的解决方法
问题：安装tensorflow-gpu以及cuda和cudnn以后，运行原先cpu版时可行的代码，spyder的控制台报错Kernel died, restarting原因：我尝试通过 python xxx.py的方式运行代码文件，发现报错如下：这里圈起来的这句话意思就是我的cudnn是7.1.02版本的，即大版本号是7.1，而cuda源码是用7.0.03编译的，即大版本号是...原创 2019-05-07 09:05:42 · 2681 阅读 · 0 评论 -
tensorflow-cifar10示例报错
1：ArgumentError: argument --train_dir: conflicting option string: --train_dir解决方法，从新开一个console2:ArgumentError: argument --batch_size: conflicting option string: --batch_size因为Cifar10.py 有一段代码：tf.app.f...原创 2018-03-13 21:14:49 · 1252 阅读 · 0 评论 -
数据预处理的几个方法：白化、去均值、归一化、PCA
以上转载自：http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/%E7%99%BD%E5%8C%96 假定数据表示成矩阵为X，其中我们假定X是[N*D]维矩阵(N是样本数据量，D为单张图片的数据向量长度)。 去均值，这是最常见的图片数据预处理，简单说来，它做的事情就是，对待训练的每一张图片的特征，都减去全部训练集图片的特征均值，这么做的直观意义就是，我们把输入数据原创 2017-12-01 11:25:03 · 34516 阅读 · 3 评论 -
Python中图像的数组化存储方式
一张720*250的RGB图片，个人感觉图片是说的长乘以宽（长720个像素宽250ge像素），跟数组的m*n，m行n列还不一样，所以会以720*250*3的方式存在一个三维数组中(720行250列)，在python的Variable Explorer中，点开数组会显示720*3的二维数组，然后下方有index是显示行数这里是0~249。[:,0]代表R，[:,1]代表G，[:,2]代表B原创 2017-09-20 12:15:43 · 3429 阅读 · 0 评论 -
大津算法
大津法（OTSU）是一种确定图像二值化分割阈值的算法，由日本学者大津于1979年提出。大津法又称作最大类间方差法。前景(即目标)和背景的分割阈值记作T，属于前景的像素点数占整幅图像的比例记为ω0，其平均灰度μ0；背景像素点数占整幅图像的比例为ω1，其平均灰度为μ1。图像的总平均灰度记为μ，类间方差记为g。假设图像的背景较暗，并且图像的大小为M×N，图像中像素的灰度值小于阈值T的像素个数记作N0，像原创 2017-09-12 19:07:14 · 2140 阅读 · 0 评论 -
计算机视觉与图像识别综述
人工智能是人类一个非常美好的梦想，跟星际漫游和长生不老一样。我们想制造出一种机器，使得它跟人一样具有一定的对外界事物感知能力，比如看见世界。 在上世纪50年代，数学家图灵提出判断机器是否具有人工智能的标准：图灵测试。即把机器放在一个房间，人类测试员在另一个房间，人跟机器聊天，测试员事先不知道另一房间里是人还是机器 。经过聊天，如果测试员不能确定跟他聊天的是人还是机器的话，那么图灵测试就通过了，也就转载 2017-08-30 18:17:50 · 24011 阅读 · 3 评论 -
卷积的理解
以离散信号为例 已知x[0]=a,x[1]=b,x[2]=c; 已知y[0]=i,y[1]=j,y[2]=k; x*y(x卷积y) 第一步：x[n]乘以y[0]并平移到位置0 第二步：x[n]乘以y[1]并平移到位置1 第三步：x[n]乘以y[2]并平移到位置2 第四步：叠加前三步得到卷积 卷积的重要的物理意义是：一个函数（如：单位响应）在另一个函数（如：输入转载 2017-08-30 17:53:59 · 453 阅读 · 0 评论 -
Sobel算子推导
3*3的滤波器，分别为z1~z9，z5代表f（x，y）,则z1代表f（x-1，y-1）， z3代表f（x-1，y+1），这里是以滤波器左上角为原点建立的一个横轴为Y向右为正方向，竖轴为X向下为正方向。 一阶微分为 这里有一个很重要的近似思想：（图打错了，应该是约等于） 对与y方向的偏微分同理 再来一个很重要的约等思想： 其中，对x的一阶微分约等于z8-z5，对y的一阶微分约等于z9-原创 2017-09-01 11:02:47 · 6124 阅读 · 2 评论