学卷积神经网络的理论的时候,我觉得自己看懂了,可是到了用代码来搭建一个卷积神经网络时,我发现自己有太多模糊的地方.这次还是基于MINIST数据集搭建一个卷积神经网络,首先给出一个基本的模型,然后再用Batch Norm.Dropout和早停对模型进行优化:在此过程中说明我在调试代码过程中遇到的一些问题和解决方法. 一.搭建基本的卷积神经网络 第一步:准备数据 在<Hands on Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow>这本书上,用的

# 安装 2.7 环境conda create -n python2. python= conda activate python2. # 安装 1.1.0 gpu版本pip # 配置环境变量export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-8.0/lib64 export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-8.0/lib64:/usr/local/cuda-8.0/ex

1.报错:“db_lmdb.hpp:14] Check failed:mdb_status ==0(112 vs.0)磁盘空间不足.” 这问题是由于lmdb在windows下无法使用lmdb的库,所以要改成leveldb. 但是要注意:由于backend默认的是lmdb,所以你每一次用到生成的图片leveldb数据的时候,都要把“--backend=leveldb”带上.如转换图片格式时: 又如计算图像的均值时: 还有在.prototxt中 data_param { source: "./mys

一.深度学习中常用的调节参数 本节为笔者上课笔记(CDA深度学习实战课程第一期) 1.学习率 步长的选择:你走的距离长短,越短当然不会错过,但是耗时间.步长的选择比较麻烦.步长越小,越容易得到局部最优化(到了比较大的山谷,就出不去了),而大了会全局最优 一般来说,前1000步,很大,0.1:到了后面,迭代次数增高,下降0.01,再多,然后再小一些. 2.权重 梯度消失的情况,就是当数值接近于正向∞,求导之后就更小的,约等于0,偏导为0 梯度爆炸,数值无限大 对于梯度消失现象:激活函数 Sigmo

一个典型的SGD过程中,一个epoch内的一批样本的平均梯度与梯度方差,在下图中得到了展示. 无论什么样的网络结构,无论是哪一层网络的梯度,大体上都遵循下面这样的规律: 高信号/噪音比一段时间之后,信号/噪音比逐渐降低,收敛速度减缓,梯度的方差增大,梯度均值减小. 噪音增加的作用及其必要性会在另一篇文章中阐述,这里仅讨论噪音的产生对于模型收敛速度能够产生怎样的影响. 首先定义模型收敛速度:训练后期,噪音梯度导致权重更新时,导致系统新增的熵 H(混乱度)对于SGD迭代次数 t 的导数. 对于第k层

一.问题 使用deeplearning4j进行GPU训练时,可能会出现java.lang.UnsatisfiedLinkError: no jnicudnn in java.library.path错误. 二.错误 15:43:26.389 [main] INFO org.nd4j.linalg.api.ops.executioner.DefaultOpExecutioner - Backend used: [CUDA]; OS: [Windows 10] 15:43:26.390 [main]

论文笔记:Densely Connected Convolutional Networks(DenseNet模型详解) 2017年09月28日 11:58:49 阅读数:1814 [ 转载自http://www.yyliu.cn/post/7cabb4ff.html ] CVPR 2017上,清华大学的Zhuang Liu.康奈尔大学的Gao Huang和Kilian Q.Weinberger,以及Facebook研究员Laurens van der Maaten 所作论文Densely Con

input内强制保留小数点后两位 位数不足时自动补0 小数点后位数超出2位时进行四舍五入 需引入jquery包 1.11.2版本 1 function xiaoshu(x) 2 { 3 var f = parseFloat(x); 4 var f = Math.round(x*100)/100; 5 var s = f.toString(); 6 var rs = s.indexOf('.'); 7 if (rs < 0) { 8 rs = s.length; 9 s += '.'; 10 }

Java数字格式化输出时前面补0 星期日 2014年11月30日|  分类: Java     /** * 里数字转字符串前面自动补0的实现. * */ public class TestStringFormat { public static void main(String[] args) { int youNumber = 1; // 0 代表前面补充0 // 4 代表长度为4 // d 代表参数为正数型 String str = String.format("%04d", yo

C语言中宏定义(#define)时do{}while(0)的价值 最近在新公司的代码中发现到处用到do{...}while(0),google了一下,发现Stack Overflow上早有很多讨论,总结了一下讨论,加上自己的理解,do{...}while(0)的价值主要体现在: 1. 增加代码的适应性 下面的宏定义没有使用do{...}while(0) #define FOO(x) foo(x); bar(x); 这样宏定义,单独调用不会出现问题,例如: FOO(100) 宏扩展后变成: 1 f

在使用JSONObject.fromObject的时候会遇到一种情况就是当对象的某一个Double型或Integer型的属性为空的时候,转JSON的时候会变成0.当一个布尔型的属性为空的时候,转JSON的时候会变成FALSE. 原因就是JSONObject.fromObject转JSON有一个默认的配置参数,从jar包里的源码里可以看到这些属性初始值. package net.sf.json.processors; import net.sf.json.JSONArray; import net

Beholder is a TensorBoard plugin for viewing frames of a video while your model trains. It comes with tools to visualize the parameters of your network, visualize arbitrary arrays like gradients. Beholder是一个TensorBoard插件,用于在模型训练时查看视频帧. 它具有可视化网络参数的工具,

本机使用的 GPU 是 GeForce 840M,2G 显存,本机内存 8G. 试验时,使用 vgg 网络,调整 vgg 网络中的参数,使得使用对应的 batch_size 时不会提示内存溢出.使用的是 mnist 数据集,图片尺寸是28×28.结果如下: # batch_size = 1 # 参数总数:5946134 # batch_size = 32 # 参数总数:5262436 # batch_size = 64 # 参数总数:4770788 # batch_size = 100 # 参数

如果 date_field = TRUNC(date_field) 就说明时分秒为0(也就是不包含),否则就包含时分秒

理解dropout from:http://blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/49022443 http://www.cnblogs.com/tornadomeet/p/3258122.html 开篇明义,dropout是指在深度学习网络的训练过程中,对于神经网络单元,按照一定的概率将其暂时从网络中丢弃.注意是暂时,对于随机梯度下降来说,由于是随机丢弃,故而每一个mini-batch都在训练不同的网络. Dropout是指在模型训练时随机让网络某些

mysql int类型字段插入空字符串时自动转为0 如果不想转的话可以修改配置文件 修改 my.ini 文件. # Set the SQL mode to strictsql-mode=”STRICT_TRANS_TABLES,NO_AUTO_CREATE_USER,NO_ENGINE_SUBSTITUTION” 改为: # Set the SQL mode to strictsql-mode=”NO_AUTO_CREATE_USER,NO_ENGINE_SUBSTITUTION”

关于如何解决Mybatis 日期查询时后面带.0   MySQL数据库: 直接在MySQL查询语句中解决: SELECT T.ID, T.USERNAME, DATE_FORMAT(t.birthday, '%Y-%m-%d %H:%i:%s') as birthday FROM USERINFO T; SQL语句中使用DATE_FORMAT函数就不会带微秒. 注意:'%Y-%m-%d %k:%i:%s 与 '%Y-%m-%d %H:%i:%s 区别:%H 小时保留两位,小于两位0补齐,例如 0

I0415 15:03:37.603461 27311 solver.cpp:42] Solver scaffolding done.I0415 15:03:37.603549 27311 solver.cpp:247] Solving AlexNetI0415 15:03:37.603559 27311 solver.cpp:248] Learning Rate Policy: stepI0415 15:03:37.749981 27311 solver.cpp:214] Iteration

现在一直在用TensorFlow训练CNN和LSTM神经网络,但是训练期间遇到了好多坑,现就遇到的各种坑做一下总结 1.问题一;训练CNN的时候出现nan CNN是我最开始接触的网络,我的研究课题就是利用CNN,LSTM等网络对人体动作做识别.动作数据来源于手机的加速度计,做动作的人在固定位置携带手机并做特定动作,实验人员接收手机的加速度计数值并打上特定的动作标签. 在训练CNN网络时一共遇到两处坑,一是遇到在训练期间遇到nan错误,这个错误很常见.nan的错误多源于你的学习率设置的太大或者ba

当使用Keras API 训练模型时,训练时报错? UnknownError (see above for traceback): Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN failed to initialize 在运行手写体数字识别的过程的中报错如上. 那么该如何解决这个问题呢? 其实很简单: 原因是兼容问题,tensorflow的版本过高而和安装的cudnn(我的是7.0)和cuda(我的是9.0

在训练keras时,发现不使用GPU进行计算,而是采用CPU进行计算,导致计算速度很慢. 用如下代码可检测tensorflow的能使用设备情况: from tensorflow.python.client import device_lib print(device_lib.list_local_devices()) 查看是否只有CPU可用,发现不是,有GPU可用,但是为什么GPU利用率极低并且只有一个GPU在使用,另一个GPU利用率为0, 发现在启动时有一行报错: Could not load