原创 MATLAB 下編譯MatConvNet
環境配置: matlab 2018a VS2015 CUDA V10.1 1、下載matconvnet-1.0-beta25 MatConvNet 2、安裝 編譯器 .點擊附加功能——》附加功能資源管理器 安裝MinGW
原创 PIL 圖片操作
一、圖片顯示 from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt img = Image.open('./ww.jpg') plt.figure("ww") plt.imsh
原创 pytorch--transforms.RandomChoice 使用code
import numpy as np from sklearn.model_selection import StratifiedShuffleSplit import PIL from torchvision import tr
原创 win10 下GeForce 940MX + CUDA10.0 +pytorch環境配置
前言: 筆記本顯卡是硬傷,爲了驗證GPU上跑的代碼的正確性。就想着利用下筆記本上的顯卡: 具體步驟: 一、確定自己的顯卡是否支持CUDA 打開英偉達官網找到 CUDA-Enabled GeForce Products 尋找
原创 pytorch中的L2和L1正則化,自定義優化器設置等操作
在pytorch中進行L2正則化,最直接的方式可以直接用優化器自帶的weight_decay選項指定權值衰減率,相當於L2正則化中的λ \lambdaλ,也就是: 中的λ \lambdaλ。但是有一個問題就是,這個指定的權值衰減是會對網
原创 標準化後的圖像保存
import torch as t import cv2 from torchvision import transforms as T import torchvision as tv from PIL import
原创 python中PIL.Image和OpenCV圖像格式相互轉換
PIL.Image轉換成OpenCV格式 import cv2 from PIL import Image import numpy image = Image.open("plane.jpg") image.show() img
原创 batch_size 的設置
batchsize過小:每次計算的梯度不穩定,引起訓練的震盪比較大,很難收斂。 batchsize過大: (1)提高了內存利用率,大矩陣乘法並行計算效率提高。 (2)計算的梯度方向比較準,引起的訓練的震盪比較小。 (3)跑完一次epoch
原创 visdom:Downloading scripts, this may take a little while
一、問題描述 晚上嘗試執行了多次: python -m visdom.server 總是卡在如下提示中: ioloop.install() # Needs to happen before any tornado imports!
原创 pytorch學習筆記:fine-tune 預訓練的模型
一、主旨 torchvision 中包含了很多預訓練好的模型,這樣就使得 fine-tune 非常容易。本文主要介紹如何 fine-tune torchvision 中預訓練好的模型。 二、安裝 pip install torchvis
原创 python:urllib.error.URLError: urlopen error [SSL: CERTIFICATE_VERIFY_FAILED]
一、問題描述 fine_tune 時提示如下: urllib.error.URLError: <urlopen error [SSL: CERTIFICATE_VERIFY_FAILED] certificate verify fail
原创 python之文件基本操作
一、本文核心 介紹python中文件的基本操作。 二、正文 1、文件夾的新建和刪除 if not isExists: # 如果不存在則創建目錄 # 創建目錄操作函數
原创 一位美國教授給研究生的怎樣記讀書筆記的建議(中文總結)
自dqu的日記《如何記筆記才能避免無意抄襲》啓發 | 終於該說到正題了——芝大有位medievalist Constantin Fasolt教授,我不知他在專業領域內建樹如何,總之是distinguished prof了(也是維特根斯坦
原创 pytorch之'tensorboard' 不是內部或外部命令,也不是可運行的程序 或批處理文件。
一、問題描述 注: 使用pycharm 編譯環境 當查看 最終loss曲線時,提示 'tensorboard ' 不是內部或外部命令,也不是可運行的程序 或批處理文件。 如下: 二、問題解決 1、安裝對應包 定位問題在 tensor
原创 model_zoo裏面有各種預訓練模型
舉例:Faster-RCNN基於vgg19提取features,但是隻使用了vgg19一部分模型提取features。 步驟: 下載vgg19的pth文件,在anaconda中直接設置pretrained=True下載一般都比較慢,在mo