这里需要说明一下,笔者不建议在Windows环境下进行深度学习的研究,一方面是因为Windows所对应的框架搭建的依赖过多,社区设定不完全:另一方面,Linux系统下对显卡支持.内存释放以及存储空间调整等硬件功能支持较好.如果您对Linux环境感到陌生,并且大多数开发环境在Windows下更方便操作的话,希望这篇文章对您会有帮助. 关于计算机的硬件配置说明 推荐配置 如果您是高校学生或者高级研究人员,并且实验室或者个人资金充沛,建议您采用如下配置: 主板:X299型号或Z270型号 CPU: i

 import tensorflow as tffrom keras.backend.tensorflow_backend import set_session config = tf.ConfigProto()config.gpu_options.allocator_type = 'BFC' #A "Best-fit with coalescing" algorithm, simplified from a version of dlmalloc.config.gpu_options

from __future__ import print_function # 导入numpy库, numpy是一个常用的科学计算库,优化矩阵的运算 import numpy as np np.random.seed(1337) # 导入mnist数据库, mnist是常用的手写数字库 from keras.datasets import mnist # 导入顺序模型 from keras.models import Sequential # 导入全连接层Dense, 激活层Activation

TheanoTheano在深度学习框架中是祖师级的存在.Theano基于Python语言开发的,是一个擅长处理多维数组的库,这一点和numpy很像.当与其他深度学习库结合起来,它十分适合数据探索.它为执行深度学习中大规模神经网络算法的运算所设计.其实,它可以被更好的理解为一个数学表达式的编辑器:用符号式语言定义你想要的结果,该框架会对你的程序进行编译,来高效运行于GPU或CPU.它与后来出现的TensorFlow功能十分相似,因而两者常常被放在一起比较.它们本身都偏底层,同样的,Theano 像

我们在用hbase的api对hbase进行scan操作的时候,可以设置caching和batch来提交查询效率,那它们之间的关系是啥样的呢,我们又应该如何去设置? 首先是我们的客户端代码. 当caching和batch都为1的时候,我们要返回10行具有20列的记录,就要进行201次RPC,因为每一列都作为一个单独的Result来返回,这样是我们不可以接受的. 下面展示的是当batch=3,caching=6时候的图,是一次RPCs的传递的数据. 接着我们继续看下图 一次查询20条记录的话,只需要

引言 Spring Batch是处理大量数据操作的一个框架,主要用来读取大量数据,然后进行一定的处理后输出指定的形式.比如我们可以将csv文件中的数据(数据量几百万甚至几千万都是没问题的)批处理插入保存到数据库中,就可以使用该框架,但是不管是数据资料还是网上资料,我看到很少有这样的详细讲解.所以本片博文的主要目的边讲解的同时边实战(其中的代码都是经过实践的).同样地先从Spring Boot对Batch框架的支持说起,最后一步一步进行代码实践! 一.Spring Boot对Batch框架的支持

数据层 数据层是模型最底层,提供提供数据输入和数据从Blobs转换成别的格式进行保存输出,通常数据预处理(减去均值,放大缩小,裁剪和镜像等)也在这一层设置参数实现. 参数设置: name: 名称 type: 类型 Data: 从LMDB/LEVELDB读取数据和标签, 转换(http://deepdish.io/2015/04/28/creating-lmdb-in-python/) 可以使用convert_imageset转换 ImageData: 直接读取图片数据 .... top: 输出数

其实查询无非是一个 HBase 的 RPC 计算公式 .然后给API 提供值. RPCs = (Rows * Cols per Row) / Min(Cols per Row, Batch Size)/ Scanner Caching . Hadoop的MR运算中,Hbase可以作为输入数据源参与运算,其中作为HTable的迭代器Scan有几个使用技巧 涉及的方法如下: public void setBatch(int batch)public void setCaching(int cachi

常用深度学习框--Caffe/ TensorFlow / Keras/ PyTorch/MXNet 一．概述 近几年来,深度学习的研究和应用的热潮持续高涨,各种开源深度学习框架层出不穷,包括TensorFlow,Keras,MXNet,PyTorch,CNTK,Theano,Caffe,DeepLearning4,Lasagne,Neon,等等.Google,Microsoft等商业巨头都加入了这场深度学习框架大战,当下最主流的框架当属TensorFlow,Keras,MXNet,PyTorch

概述 学习如何使用PyTorch执行文本分类 理解解决文本分类时所涉及的要点 学习使用包填充(Pack Padding)特性 介绍 我总是使用最先进的架构来在一些比赛提交模型结果.得益于PyTorch.Keras和TensorFlow等深度学习框架,实现最先进的体系结构变得非常容易.这些框架提供了一种简单的方法来实现复杂的模型体系结构和算法,而只需要很少的概念知识和代码技能.简而言之,它们是数据科学社区的一座金矿! 在本文中,我们将使用PyTorch,它以其快速的计算能力而闻名.因此,在本文中,

一.迁移学习的概念 什么是迁移学习呢?迁移学习可以由下面的这张图来表示: 这张图最左边表示了迁移学习也就是把已经训练好的模型和权重直接纳入到新的数据集当中进行训练,但是我们只改变之前模型的分类器(全连接层和softmax/sigmoid),这样就可以节省训练的时间的到一个新训练的模型了! 但是为什么可以这么做呢? 二.为什么可以使用迁移学习? 一般在图像分类的问题当中,卷积神经网络最前面的层用于识别图像最基本的特征,比如物体的轮廓,颜色,纹理等等,而后面的层才是提取图像抽象特征的关键,因此最好的

适用于Windows和Linux的Yolo-v3和Yolo-v2(上) https://github.com/eric-erki/darknetAB (用于对象检测的神经网络)-Tensor Cores可以在Linux和Windows上使用 更多详细信息:http : //pjreddie.com/darknet/yolo/ 要求(以及如何安装依赖项) 预训练模型 问题说明 Yolo v3在其框架(TensorRT,TensorFlow,PyTorch,OpenVINO,OpenCV-dnn,T

FME作为转换神器,支持几百种格式的互转,实现互操作化.从fme.exe执行方式入手,讨论Command命令式执行模板(.fmw/.fmwt)和脚本(.tcl/.py)实现自动化批量转换. 1.fme.exe命令分析 一般打开CMD命令后直接输入fme可执行,系统环境变量已将FME按照目录加进去了. 图1 fme.exe命令 从红圈看出FME本身执行也是靠fme.exe来执行ControlFile(控制文件)和ScriptFile(脚本文件)的.对于ControlFile可以利用FMEWorkB

1. INFORMATICA CLIENT的使用 1.1 Repository Manager 的使用 1.1.1 创建Repository. 前提: a.在ODBC数据源管理器中新建一个数据源连接至你要创建Repository的数据库(例:jzjxdev) b. 要在你要连接的数据库中新建一个用户(例:name: ETL password: ETL) 现在你可以创建一个Repository了.选择Repository – Create Repository,输入RepositoryName(例

我在百X知道上回答问题时经常遇到类似与这样的问题:MongoDB有没有像MySQL一样的ODBC驱动?MongoDB能不能像MySQL一样获取字段名称或类型. 我的回答是:不行,因为MongoDB不是MySQL.这个回答显得MongoDB太弱了,我的原意是你不能要求一个物理优秀教师帮你辅导数学,也许他能做到基本的教学,但他很难做到优秀数学教师那么全面. 今天讨论的问题是:批量插入和批量查询 昨天在百X知道上有人问起MongoDB的批量插入如何写,这个我还真没用过,一方面MongoDB的速度足够快

原文:Asp.net 4.0,首次请求目录下的文件时响应很慢 1. 问题起因2. 尝试过的处理思路3. 解决方法 1. 问题起因 一个从VS2003(.Net Framework 1.1)升级到.net framework 4.0的项目,每次编译或者部署到服务器上后,首次请求任何一个目录下的默认页面时,都要耗时3~5秒:而以前使用.net framework 1.1的时候,没有这个问题. 我在页面上开启Trace="true"来跟踪,发现页面的处理时间并不久(IIS重启,首次打开页面时

HBase常见问题答疑解惑[持续更新中] 本文对HBase开发及使用过程中遇到过的常见问题进行梳理总结,希望能解答新加入的HBaser们的一些疑惑. 1. HTable线程安全吗? HTable不是线程安全的,使用过程中建议一个线程中使用一个HTable对象,不同线程间不要共享HTable对象. 同时,为了提高客户端的效率,不同的HTable对象公用同一个Configuration对象,共享HBase服务端的元数据信息,详见HBase权威指南中有关HTable部分的介绍. 2. HTablePo

Spark Streaming 编程指南 概述 一个入门示例 基础概念 依赖 初始化 StreamingContext Discretized Streams (DStreams)(离散化流) Input DStreams 和 Receivers(接收器) DStreams 上的 Transformations(转换) DStreams 上的输出操作 DataFrame 和 SQL 操作 MLlib 操作 缓存 / 持久性 Checkpointing Accumulators, Broadcas

(原文:http://www.libgdx.cn/topic/49/5-%E4%BD%BF%E7%94%A8libgdx%E8%AE%BE%E8%AE%A1%E4%B8%80%E4%B8%AA%E7%AE%80%E5%8D%95%E7%9A%84%E6%B8%B8%E6%88%8F-%E9%9B%A8%E6%BB%B4) 在深入研究Libgdx提供的API之前,我们先来创建一个简单的游戏来感受一下libgdx各个功能.这里将简单的对一些功能做介绍. 使用的技术: 文件访问 清除屏幕 渲染图片 使

安装Thrift 安装Thrift的具体操作,请点击链接 pip install thrift 安装happybase pip install happybase 连接(happybase.Connection) happybase.Connection(host='localhost', port=9090, timeout=None, autoconnect=True, table_prefix=None, table_prefix_separator=b'_', compat='0.98'

一.前述 SparkStreaming是流式处理框架,是Spark API的扩展,支持可扩展.高吞吐量.容错的实时数据流处理,实时数据的来源可以是:Kafka, Flume, Twitter, ZeroMQ或者TCP sockets,并且可以使用高级功能的复杂算子来处理流数据.例如:map,reduce,join,window .最终,处理后的数据可以存放在文件系统,数据库等,方便实时展现. 二.SparkStreaming与Storm的区别 1.Storm是纯实时的流式处理框架,SparkSt