原创 PyTorch：學習conv1D,conv2D和conv3D
背景 CNN是深度學習的重中之重，而conv1D，conv2D，和conv3D又是CNN的核心，所以理解conv的工作原理就變得尤爲重要。在本博客中，將簡單梳理一下這三種卷積，以及在PyTorch中的應用方法。 參考 https
2020-06-19 17:03:39
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原创 Pytorch : Run FlowNet2 with Pytorch
Method Install Ubuntu16.04 Install NVIDIA Driver and CUDA 10.0 Install Anaconda python3.7 Change Anaconda Mirror I
2020-06-19 09:53:55
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原创 讀後感--《魔鬼數學：大數據時代，數學思維的力量》
背景 這是在學習數學看的第一本科普類數學書，大概記錄了一下看每章的讀後感，記錄一下。 第一章 第一部分簡單的講解了線性模型，泰勒展開，線性迴歸，大數定理以及負數等等概念；用一些實際生活中的例子來幫助讀者理解這些概念，以及爲什麼
2020-06-19 08:47:59
原创 偷懶性開發：gitblid+jenkins持續性開發與集成
背景 最近在做項目的時候，由於“每次commit代碼後，還需要人工編譯代碼，然後再跑測試”，感覺特別浪費時間和麻煩。因此準備開始偷懶，就上網瀏覽了一下有沒有偷懶的方法。果然，程序員偷懶是普世道理，我很快就找到了一些比較流行的方法：
2020-06-19 08:47:59
原创 PyTorch(1.3.0+)：學習torch.nn.functional.grid_sample
背景 最近在學習SfMLearner，其中一個非常重要的部分是Differentiable depth image-based rendering，翻譯過來就是基於深度的可微圖像渲染。這看起來好像很高大上，但是換句話說其實就是要根
2020-06-19 08:47:59
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原创 PyTorch(1.3.0+)：基於UNet和camvid數據集的道路分割
警告 請注意PyTorch使用的版本！！！ 背景 語義分割是深度學習中的一個非常重要的研究方向，並且UNet是語義分割中一個非常經典的模型。在本次博客中，我嘗試用UNet對camvid dataset數據集進行道路分割，大致期望
2020-06-19 08:47:59
原创 PyToch：基於神經網絡的數字識別（MNIST數據集）
背景 最近在學習PyTorch和深度學習，所以決定先用MNIST數據集試試手，利用神經網絡做一個簡單的數字識別。 參考代碼來源於： https://github.com/udacity/deep-learning-v2-pytor
2020-06-03 20:33:57
原创 Windows10-Linux18.04子系統：界面可視化及CMake配置筆記
參考資料 https://intellij-support.jetbrains.com/hc/en-us/community/posts/360003413779-Troubles-with-WSL-toolchain-Test-
2020-05-12 17:06:54
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原创 PyTorch：學習torch.nn.functional.grid_sample
背景 最近在學習SfMLearner，其中一個非常重要的部分是Differentiable depth image-based rendering，翻譯過來就是基於深度的可微圖像渲染。這看起來好像很高大上，但是換句話說其實就是要根
2020-02-22 15:20:57
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原创 2020給自己立一個FLAG
背景 2019年馬上就要結束了，2020已經迫在眉睫。回顧2019年以來，我總是在博客上寫一些比較無聊且沒有技術含量的博客。 因此，在博客上給自己立下一個Flag： 2020年要多些技術硬核類的博客！！ 結語 2020加油！
2020-02-20 14:21:30
原创 PyTorch：基於循環神經網絡利用sin預測cos
背景 之前在學習深度學習的時候，由於只是做一些圖像處理相關的東西，因此關注的重心都在CNN上；但是目前，RNN也逐漸在圖像處理上發揮了非常重要的作用，所以學習並瞭解一些RNN的基礎和原理也是非常重要。 本次，將利用sin函數值預測
2020-02-20 14:21:29
原创 PyTorch：Digit Recognizer比賽後續-訓練優化
背景 上篇博客嘗試了數據增強，取得了不錯的效果，但是結果仍舊不是特別好。所以這次又從訓練的角度進行了一些優化，包括： BatchNorm 使用變化的學習率 繼續增加epoch 最終實驗結果還是非常棒的，代碼和結果如下。目前已經
2020-02-20 14:21:28
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原创 PyTorch：Digit Recognizer比賽後續-數據增強
背景 上次利用PyTorch做了一個模型以後，訓練的結果只有94%左右，並不是特別好。本次進行了一些改進： 增加訓練次數 添加數據增強 代碼鏈接： https://www.kaggle.com/yannnnnnnnnnnn/k
2020-02-20 14:21:28
原创 PyTorch：Digit Recognizer比賽
背景 自從上次學了PyTorch以後，又丟下了很長一段時間，都快忘光了。這次刷了一遍《Dive into DL PyTorch》後，又嘗試做了Kaggle上的Digit Reconizer比賽。 參考資料 https://tang
2020-02-20 14:21:28
原创 PyTorch：模型參數讀取與設置--以FlowNetSimple爲例
一、背景 在“搞”深度學習時，除非富如東海，往往都不會直接用大量數據來訓練一個網絡；一般情況下，比較省錢且高效的思路是利用一些預訓練的模型，並在其基礎上進行再訓練優化，達到自己的目的。 因此，在本博客中將簡單記錄一下，如何在PyT
2020-02-20 14:21:28