原创 Tensorflow的c++接口加載模型推理單張圖片

tensorflow的官網上提供很詳細的python教程，也確實很好用。但是，應用軟件產品大多用c/c++寫的。所以，大部分的應用都是用python來訓練模型，得到訓練好的模型後. 用c++調用tensorflow模型進行推理。通過

2018-11-07 07:34:44

原创 激活函數ReLU、Leaky ReLU、PReLU和RReLU

轉自：http://i.ifeng.com/lady/vnzq/news?m=1&aid=124686188&mid=2EjJF3&all=1&p=2. 關注這個問題是因爲在原生的Tensorflow中,是沒有PRelu的,只在Te

2018-11-07 07:34:44

原创 PyTorch學習筆記(12)——PyTorch中的Autograd機制介紹

在《PyTorch學習筆記(11)——論nn.Conv2d中的反向傳播實現過程》[1]中，談到了Autograd在nn.Conv2d的權值更新中起到的用處。今天將以官方的說明爲基礎，補充說明一下關於計算圖、Autograd機制、Sy

2018-10-15 06:57:48 1

原创 PyTorch學習筆記(11)——論nn.Conv2d中的反向傳播實現過程

0. 前言 衆所周知，反向傳播（back propagation）算法 (Rumelhart et al., 1986c)，經常簡稱爲backprop，它允許來自代價函數的信息通過網絡向後流動，以便計算梯度。它是神經網絡之所以可以進行

2018-10-13 07:16:00

原创 PyTorch學習筆記(10)——上採樣和PixelShuffle

去年曾經使用過FCN（全卷積神經網絡）及其派生Unet，再加上在愛奇藝的時候做過一些超分辨率重建的內容，其中用到了畢業於帝國理工的華人博士Shi Wenzhe（在Twitter任職）發表的PixelShuffle《Real-Time

2018-09-30 07:25:08 1

原创 CSDN新版Markdown編輯器（Alpha 2.0版）使用說明

一直使用CSDN的markdown編輯器進行博客編輯，現在CSDN的markdown編輯器改版，把一些重要內容記錄下來。 1.更新內容 這次我們更新了以下內容： 我們重構了MD編輯器代碼，比起以前更穩定，速度也更快； 增加了保存

2018-09-21 01:44:35

原创 PyTorch學習筆記(9)——nn.Conv2d和其中的padding策略

一. Caffe、Tensorflow的padding策略 在之前的轉載過的一篇文章——《tensorflow ckpt文件轉caffemodel時遇到的坑》提到過，caffe的padding方式和tensorflow的padding

2018-09-13 03:46:50

原创 Git忽略規則.gitignore梳理

本文轉載自散盡浮華的博客《Git忽略規則.gitignore梳理》 對於經常使用Git的朋友來說，.gitignore配置一定不會陌生。廢話不說多了，接下來就來說說這個.gitignore的使用。 首先要強調一點，這個文件的完整文件名

2018-09-06 23:14:27

原创 CNN概念之上採樣，反捲積，Unpooling概念解釋

前言 本文譯自quora上對《What is the difference between Deconvolution, Upsampling, Unpooling, and Convolutional Sparse Coding?》的

2018-09-03 17:42:30 68

原创 PyTorch學習筆記(8)——PyTorch之隨機數生成

0.前言(基於Torch0.4.1) 相信在使用PyTorch的時候，大家都用過torch.randperm等隨機數生成的接口，今天就來分析一下在PyTorch中使用的隨機數生成及其背後蘊含的算法原理。 1. 定位源碼 首先，需要定

2018-09-03 17:42:26

原创 ubuntu 下locate 無反應

轉自 garrisonTony 問題描述： 沒有任何輸出，沒有報錯。 解決方法： 更新一下索引庫即可（需要管理員權限）

2018-09-03 17:42:25

原创 機器學習算法——集成方法（Ensemble）之Stacking

本文是基於《kaggle比賽集成指南》來進行總結的概述什麼是集成學習，以及目前較爲常用的技術。這裏主講的集成學習技術用於分類任務，關於迴歸和預測這塊不太瞭解，讀者可自行查詢相應博客或者論文。 1 什麼是模型的集成？ 集成方法是指由多個

2018-08-20 23:08:31

原创 PyTorch學習筆記(2)——變量類型(cpu/gpu)

前言 PyTorch中的數據類型爲Tensor，Tensor與Numpy中的ndarray類似，同樣可以用於標量，向量，矩陣乃至更高維度上面的計算。PyTorch中的tensor又包括CPU上的數據類型和GPU上的數據類型，一般GPU上

2018-08-20 23:08:30 27

原创 PyTorch學習筆記(3)—CPU和GPU上加載模型

前言 有一些現實的問題是這樣的：當我們在GPU集羣或者服務器上訓練模型的時候，有時候需要將模型取回，在本地測試一下。這個時候就需要PyTorch將模型轉換爲cpu的版本，因爲PyTorch針對不同的系統和cuda有不同的版本。因此無法直

2018-08-20 23:08:30

原创 Faster-RCNN代碼+理論——1

昨天剛參加完一個ibm的醫療影像大賽——我負責的模型是做多目標識別並輸出位置的模型。由於之前沒有什麼經驗，採用了在RGB圖像上表現不錯的Faster-RCNN，但是比賽過程表明：效果不是很好。所以這裏把我對Faster-RCNN的原理及

2018-08-20 23:08:30 6