本文作者Key,博客园主页:https://home.cnblogs.com/u/key1994/ 本内容为个人原创作品,转载请注明出处或联系:zhengzha16@163.com 在进行神经网络训练时,batch_size是一个必须进行设置的参数.以前在用BP神经网络进行预测时,由于模型结构很简单,所以对的batch_size值的设置没太在意.最近在做YOLO这样的深度网络,模型结构本身比较复杂,且训练样本量较大,在训练时损失函数降得较慢.看网上有些文章说可以改变batch_size的值来提升

只是看到了..这些命令肯定是没问题的.. 笔者现在也还不会用..汗..先留着..找到怎么用了在回来修改.. memcached的基本设置: -p 监听的端口-l 连接的IP地址, 默认是本机-d start 启动memcached服务-d restart 重起memcached服务-d stop|shutdown 关闭正在运行的memcached服务-d install 安装memcached服务-d uninstall 卸载memcached服务-u 以的身份运行 (仅在以root运行的时候有

memcached的基本设置: -p 监听的端口-l 连接的IP地址, 默认是本机-d start 启动memcached服务-d restart 重起memcached服务-d stop|shutdown 关闭正在运行的memcached服务-d install 安装memcached服务-d uninstall 卸载memcached服务-u 以的身份运行 (仅在以root运行的时候有效)-m 最大内存使用,单位MB.默认64MB-M 内存耗尽时返回错误,而不是删除项-c 最大同时连接数,默

5.4.1 关于深度学习中的batch_size 举个例子: 例如,假设您有1050个训练样本,并且您希望设置batch_size等于100.该算法从训练数据集中获取前100个样本(从第1到第100个)并训练网络.接下来,它需要第二个100个样本(从第101到第200)并再次训练网络.我们可以继续执行此过程,直到我们通过网络传播所有样本.最后一组样本可能会出现问题.在我们的例子中,我们使用了1050,它不能被100整除,没有余数.最简单的解决方案是获取最终的50个样本并训练网络. 最终目的:  

By yhluo 2015年7月29日 Impala 3 Comments Impala 源代码目录结构 SQL 解析 Impala 的 SQL 解析与执行计划生成部分是由 impala-frontend(Java)实现的,监听端口是 21000.用户通过Beeswax 接口 BeeswaxService.query() 提交一个请求,在 impalad 端的处理逻辑是由void ImpalaServer::query(QueryHandle& query_handle, const Query

如果你希望系统性的了解神经网络,请参考零基础入门深度学习系列,下面我会粗略的介绍一下本文中实现神经网络需要了解的知识. 什么是深度神经网络? 神经网络包含三层:输入层(X).隐藏层和输出层:f(x) 每层之间每个节点都是完全连接的,其中包含权重(W).每层都存在一个偏移值(b). 每一层节点的计算方式如下: 其中g()代表激活函数,o()代表softmax输出函数. 使用Flow Graph的方式来表达如何正向推导神经网络,可以表达如下: x: 输入值 a(x):表示每个隐藏层的pre-acti

翻译自Build a Convolutional Neural Network using Estimators TensorFlow的layer模块提供了一个轻松构建神经网络的高端API,它提供了创建稠密(全连接)层和卷积层,添加激活函数,应用dropout regularization的方法.本教程将介绍如何使用layer来构建卷积神经网络来识别MNIST数据集中的手写数字. MNIST数据集由60,000训练样例和10,000测试样例组成,全部都是0-9的手写数字,每个样例由28x28大小

上一节,我们已经学会了基于PyTorch深度学习框架高效,快捷的搭建一个神经网络,并对模型进行训练和对参数进行优化的方法,接下来让我们牛刀小试,基于PyTorch框架使用神经网络来解决一个关于手写数字识别的计算机视觉问题,评价我们搭建的模型的标准是它是否能准确的对手写数字图片进行识别. 其具体的过程是:先使用已经提供的训练数据对搭建好的神经网络模型进行训练并完成参数优化,然后使用优化好的模型对测试数据进行预测,对比预测值和真实值之间的损失值,同时计算出结果预测的准确率.在将要搭建的模型中会使用到

CNN卷积神经网络处理Mnist数据集 CNN模型结构: 输入层:Mnist数据集(28*28) 第一层卷积:感受视野5*5,步长为1,卷积核:32个 第一层池化:池化视野2*2,步长为2 第二层卷积:感受视野5*5,步长为1,卷积核:64个 第二层池化:池化视野2*2,步长为2 全连接层:设置1024个神经元 输出层:0~9十个数字类别   代码实现: import tensorflow as tf #Tensorflow提供了一个类来处理MNIST数据 from tensorflow.exa

MYSQL服务器my.cnf配置文档详解 硬件:内存16G [client] port = 3306 socket = /data/3306/mysql.sock [mysql] no-auto-rehash [mysqld] user = mysql port = 3306 socket = /data/3306/mysql.sock basedir = /usr/local/mysql datadir = /data/3306/data open_files_limit    = 10240

目录 第一步:前期准备工作 第二步:现场预备与辅助展示工作 第三步:现场正式抽取工作 PPT图片双屏抽奖系统-现场抽奖视频实录 第一步:前期准备工作 把第二个步骤优化处理制作好的PPT文件 [图片.ppt] ,复制到抽奖系统中的PPT文件夹下,覆盖同名文件. 启动"PPT图片双屏抽奖系统.exe"文件: 准备1-必做 点击系统主界面[1-设置]按钮,打开设置对话框,如下图: [奖励档次有效数值设置]是指从A依次至I,经历多了个有效奖项.如果:A->B->C->D-&g

找到安装目录的bin目录,搜索vmoptions可以看到两个文件, idea.exe.vmoptions    idea64.exe.vmoptions 这两个文件就是IDEA的一些配置文件,带64位的对应64位的启动器,不带的对应32位,默认启动的是32位,你使用的是哪一个启动器就改哪一个,最好是两个一起都修改下. 需要注意的是这里的32和64并不是指你的系统是多少位的,而是指你的jdk是多少位的,如果安装的是64位的jdk,建议最好使用64位的去启动工具,可以通用在bin目录下找到idea6

MYSQL服务器my.cnf配置文档详解硬件:内存16G [client]port = 3306socket = /data/3306/mysql.sock [mysql]no-auto-rehash [mysqld]user = mysqlport = 3306socket = /data/3306/mysql.sockbasedir = /usr/local/mysqldatadir = /data/3306/dataopen_files_limit = 10240 back_log = 6

MYSQL服务器my.cnf配置文档详解 硬件:内存16G [client] port = socket = /data//mysql.sock [mysql] no-auto-rehash [mysqld] user = mysql port = socket = /data//mysql.sock basedir = /usr/local/mysql datadir = /data//data open_files_limit = back_log = #在MYSQL暂时停止响应新请求之前,

主要配置参数转载自: http://www.linuxyw.com/a/shujuku/20130506/216.html 并稍微做了修改MyISAM部分以适应当前的环境 此配置是老男孩生产线上使用的配置,在培训的时候,他给的,我在这里,对各参数添加了中文说明这配置已经优化的不错了,如果你的mysql没有什么特殊情况的话,可以直接使用该配置参数MYSQL服务器my.cnf配置文档详解硬件:内存16G[client]port = 3306socket = /data/3306/mysql.sock

MYSQL 配置文件详解 “全局缓存”.“线程缓存”,全局缓存是所有线程共享,线程缓存是每个线程连接上数据时创建一个线程(如果没有设置线程池),假如有200连接.那就是200个线程,如果参数设定值是10M,那么参数值就是10*200=2000M=2G,很有可能吃垮内存,所以线程缓存并不是像全局缓存一样设定多少就占用多少,不可设置过大,一定注意 character-set-server=utf8#服务器端字符集 collation-server=utf8_bin#字符集的校队规则,这里是个坑,新手

CentOS 6.0下载地址:wget http://ftp.riken.jp/Linux/centos/6.0/isos/i386/CentOS-6.0-i386-bin-DVD.iso 下边就是安装了:1.光盘引导界面,选择“Install or upgrade an existing system”. 其中图中的四个选项,应该都明白,我们这里选择的是第一个后回车.Install or upgrade an existing system  安装或升级现有系统:Install system

转自CentOS 6.0图解网络安装全过程 国内镜像站点(东北大学.网易) 网易镜像站点:http://mirrors.163.com/centos/6.0/isos/ 中科大镜像站点:http://centos.ustc.edu.cn/centos/6.0/isos/ CentOS 6.0镜像站点列表:http://mirror.centos.org/centos/6.0/isos/ 1.  引导界面,选择"Install or upgrade an existing system"

// // ViewController.m // socket // // Created by emerys on 16/3/2. // Copyright © 2016年 Emerys. All rights reserved. // #import "ViewController.h" #warning 0000前面四位为消息长度,后接消息,最后以#结束 @interface ViewController ()<NSStreamDelegate,UITableViewDa

最近除了工作以外,业余在参加Paddle的AI比赛,在用Paddle训练的过程中遇到了一些问题,并找到了解决方法,跟大家分享一下: PaddlePaddle的Anaconda的兼容问题 之前我是在服务器上安装的PaddlePaddle的gpu版本,我想把BROAD数据拷贝到服务器上面,结果发现我们服务器的22端口没开,不能用scp传上去,非常郁闷,只能在本地训练.本机mac的显卡是A卡,所以只能装cpu版本的,安装完以后,我发现运行一下程序的时候报错了: import paddle.v2 as

MYSQL服务器my.cnf配置参数详解: 硬件:内存16G [client] port = 3306 socket = /data/mysql.sock [mysql] no-auto-rehash # 不开启自动补全功能,启用auto-rehash [mysqld] user = mysql port = 3306 socket = /data/mysql.sock basedir = /usr/local/mysql datadir = /data/data open_files_limi