
人工智能
Ethan的博客
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深度学习-神经网络调参技巧
零、train loss与test loss结果分析1、train loss 不断下降,test loss不断下降,说明网络仍在学习;(最好的)2、train loss 不断下降,test loss趋于不变,说明网络过拟合;(max pool或者正则化)3、train loss 趋于不变,test loss不断下降,说明数据集100%有问题;(检查dataset)4、train loss...原创 2019-03-07 15:52:41 · 2873 阅读 · 0 评论 -
在模型训练前为什么要把数据打包为.npy文件,和普通文件格式有什么区别?
看看下面两段代码的运行时间!代码一:import numpy as npimport time# 100万个数据n_samples=1000000# 将随机浮点数作为字符串写入本地TXT文件with open('fdata.txt', 'w') as fdata: for _ in range(n_samples): fdata.write(str(10*...原创 2019-05-16 15:15:12 · 13418 阅读 · 3 评论 -
完美安装,windows系统及云服务器安装GPU版Tensorflow
一 硬件检查1 显卡条件不管是笔记本还是台式机,或者云服务都必须有独立显卡,而且最好是N卡,及NVIDIA版本的;显卡计算力:不同显卡的计算力是不一样的,而tensorflow在1.10.0之前最低计算力在3.0;而TensorFlow 1.11.0版本后,TensorFlow 提高了对显卡的要求,由原来的3.0提高到了3.7。根据自己显卡型号,检查GPU的计算力大小,参考网站NVIDA...原创 2019-06-07 18:06:47 · 17250 阅读 · 2 评论 -
Windows系统下安装多个版本cuda、cudnn,以及切换使用
一 安装安装不同版本的方法都是一样,且相互之间没影响,可放心的选择默认安装安装方法可参考我的另一篇博客:https://blog.youkuaiyun.com/zsc201825/article/details/91129403二 切换使用方法一哪个版本不用时,就把那个环境变量中的path路径改为非实际路径,比如v9.0改为v9.0.111需要用的版本,就在环境变量中将CUDA_PATH,NVC...原创 2019-06-07 21:21:31 · 37424 阅读 · 16 评论 -
评价指标对比:准确率(accuracy)、精确率(Precision)、召回率(Recall)、IOU、Kappa系数
在人工智能算法中,算法实现,训练模型完成后,为了判定算法的好坏,需要对训练的模型进行评价,而评价的指标主要有以下几种:准确率(accuracy)、精确率(Precision)、召回率(Recall)、IOU、Kappa系数,下面分别进行讲解1 场景假设假如某班有女生20人,男生80人,共计100人.目标是找出所有女生,某人(分类器)挑选出50个人,其中20人是女生,另外还错误的把30个男生也当...原创 2019-06-24 17:52:36 · 57034 阅读 · 4 评论 -
Window版Labelme安装及使用
一 安装在网上看到很多的安装方法,感觉都好麻烦,自己一行代码解决了。环境要求:只要安装了anaconda就行,输入下行代码,自动安装就行。pip install labelme二 打开软件在cmd窗口输入:labelme,自动弹出软件界面三 使用软件画图点击open或者open dir打开图片;点击create polygons进行画图;点击save保存为.json文件四...原创 2019-07-22 17:41:39 · 4315 阅读 · 4 评论