kaggle是一个为开发商和数据科学家提供举办机器学习竞赛.托管数据库.编写和分享代码的平台,在这上面有非常多的好项目.好资源可供机器学习.深度学习爱好者学习之用.碰巧最近入门了一门非常的深度学习框架:pytorch(如果你对pytorch不甚了解,请点击这里),所以今天我和大家一起用pytorch实现一个图像识别领域的入门项目:猫狗图像识别. 深度学习的基础就是数据,咱们先从数据谈起.此次使用的猫狗分类图像一共25000张,猫狗分别有12500张,我们先来简单的瞅瞅都是一些什么图片. 我们从下

猫狗识别 数据集下载: 网盘链接:https://pan.baidu.com/s/1SlNAPf3NbgPyf93XluM7Fg 提取密码:hpn4 1. 要导入的包 import os import time import numpy as np import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from torch.utils.data import DataLoader from torch.utils i

1.cv2.resize(image, (image_size, image_size), 0, 0, cv2.INTER_LINEAR) 参数说明:image表示输入图片,image_size表示变化后的图片大小,0, 0表示dx和dy, cv2.INTER_LINEAR表示插值的方式为线性插值 2.image.get_shape[1:4].num_elements() 获得最后三个维度的大小之和 参数说明:image表示输入的图片 3. saver.save(sess, path, glob

SSL握手通信详解及linux下c/c++ SSL Socket代码举例 摘自:http://www.169it.com/article/3215130236.html   分享到:8     发布时间:2013-8-13       本文导语:  SSL(Secure Sockets Layer 安全套接层),及其继任者传输层安全(Transport Layer Security,TLS)是为网络通信提供安全及数据完整性的一种安全协议.TLS与SSL在传输层对网络连接进行加密. 安全证书既包含

SSL握手通信详解及linux下c/c++ SSL Socket代码举例(另附SSL双向认证客户端代码) 摘自: https://blog.csdn.net/sjin_1314/article/details/21043613 2014年03月11日 22:02:14 轻飘风扬 阅读数:19886   SSL(Secure Sockets Layer 安全套接层),及其继任者传输层安全(Transport Layer Security,TLS)是为网络通信提供安全及数据完整性的一种安全协议.TL

参考:https://blog.csdn.net/weixin_37813036/article/details/90718310 kaggle是一个为开发商和数据科学家提供举办机器学习竞赛.托管数据库.编写和分享代码的平台,在这上面有非常多的好项目.好资源可供机器学习.深度学习爱好者学习之用.碰巧最近入门了一门非常的深度学习框架:pytorch(如果你对pytorch不甚了解,请点击这里),所以今天我和大家一起用pytorch实现一个图像识别领域的入门项目:猫狗图像识别.深度学习的基础就是数据

猫狗数据集的分为训练集25000张,在训练集中猫和狗的图像是混在一起的,pytorch读取数据集有两种方式,第一种方式是将不同类别的图片放于其对应的类文件夹中,另一种是实现读取数据集类,该类继承torch.utils.Dataset,并重写__getitem__和__len__. 先将猫和狗从训练集中区分开来,分别放到dog和cat文件夹下: import glob import shutil import os #数据集目录 path = "./ml/dogs-vs-cats/train&qu

本次项目首先使用CNN卷积神经网络模型进行训练,最终训练效果不太理想,出现了过拟合的情况.准确率达到0.72,loss达到0.54.使用预训练的VGG模型后,在测试集上准确率达到0.91,取得了不错的改进效果. 数据集 本次项目使用The Asirra 数据集,Asirra(Animal Species Image Recognition for Restricting Access)是一套人机交互证明系统(Human Interactive Proof),它使用猫和狗的图片来验证网站访问者是真

<深度学习与计算机视觉 算法原理.框架应用>全书共13章,分为2篇,第1篇基础知识,第2篇实例精讲.用通俗易懂的文字表达公式背后的原理,实例部分提供了一些工具,很实用. <大数据架构详解:从数据获取到深度学习>从架构.业务.技术三个维度深入浅出地介绍了大数据处理领域端到端的知识. <深度学习与计算机视觉 算法原理.框架应用>PDF,带书签,347页. <大数据架构详解:从数据获取到深度学习>PDF,带书签,373页. 配套源代码. 网盘下载:http://1

一.分类 1.内部排序和外部排序 内部排序:待排序记录存放在计算机随机存储器中(说简单点,就是内存)进行的排序过程. 外部排序:待排序记录的数量很大,以致于内存不能一次容纳全部记录,所以在排序过程中需要对外存进行访问的排序过程. 2.比较类排序和非比较排序 比较类排序:通过比较来决定元素间的相对次序,由于其时间复杂度不能突破O(nlogn),因此也称为非线性时间比较类排序. 非比较类排序:不通过比较来决定元素间的相对次序,它可以突破基于比较排序的时间下界,以线性时间运行,因此也称为线性时间非比较

在 Pytorch 中一种模型保存和加载的方式如下: # save torch.save(model.state_dict(), PATH) # load model = MyModel(*args, **kwargs) model.load_state_dict(torch.load(PATH)) model.eval() model.state_dict()其实返回的是一个OrderDict,存储了网络结构的名字和对应的参数,下面看看源代码如何实现的. state_dict # torch.

转载:https://zhuanlan.zhihu.com/p/53927068 https://blog.csdn.net/wangdongwei0/article/details/88956527 pytorch最后的权重文件是.pth格式的. 经常遇到的问题: 进行finutune时,改配置文件中的学习率,发现程序跑起来后竟然保持了以前的学习率, 并没有使用新的学习率. 原因: 首先查看.pth文件中的内容,我们发现它其实是一个字典格式的文件: 其中保存了optimizer和schedul

本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天是Pytorch专题的第二篇,我们继续来了解一下Pytorch中Tensor的用法. 上一篇文章当中我们简单介绍了一下如何创建一个Tensor,今天我们继续深入Tensor的其他用法. tensor操作 size()和shape 我们可以用size()函数或者直接调用tensor当中的shape属性获取一个tensor的大小,这两者是等价的,一般情况下我们用前者多一些. view 我们可以通过view改变一个tensor的shape

摘自:https://github.com/azuredsky/mtcnn-2 mtcnn - Multi-task CNN library language dependencies comments https://github.com/davidsandberg/facenet python tensorflow the most popular https://github.com/pangyupo/mxnet_mtcnn_face_detection python mxnet, ope

curl是一个强大的命令,其中我们经常使用的通过curl 加地址和端口号,判断目标链接状态,下面列出了curl 返回的状态码. 举例: [root@k8s-master1 ~]# curl k8s-master1:2381 curl: (7) Failed connect to k8s-master1:2381; Connection refused [root@k8s-master1 ~]# curl k8s-master2 curl: (6) Could not resolve host:

WWDC2016 搜索广告分会视频和 PPT 发布了,ASO100 带开发者第一时间了解 Search Ads 后台设置(文末有原声视频). 首先介绍一下搜索广告的模式和竞价规则 广告模式为 CPT(Cost Per Tap,按点击收费),类似于国内的 CPC 广告模式.广告的展示受两个因素的影响:相关性与出价. 如下图,所有相关性低的广告都不被展示(无论出价高低),相关性相差不多时,展示出价高的广告. 苹果根据两方面来判断相关性,一是 App 文本的元数据(来源于描述等位置),二是用户点击广告

Linux中的top命令显示系统上正在运行的进程.它是系统管理员最重要的工具之一.被广泛用于监视服务器的负载.在本篇中,我们会探索top命令的细节.top命令是一个交互命令.在运行top的时候还可以运行很多命令.我们也会探索这些命令. (译注:不同发行版的top命令在各种细节有不同,如果发现不同时,请读你的帮助手册和命令内的帮助.) 1. Top 命令输出 首先,让我们了解一下输出.top命令会显示系统的很多信息.我们需要理解不同部分输出的意义:默认运行时,top命令会显示如下输出: 前几行水平

JS调试技巧 技巧一:格式化压缩代码 技巧二:快速跳转到某个断点的位置 右侧的Breakpoints会汇总你在JS文件所有打过的断点,点击跟checkbox同一行的会暂时取消这个断点,若是点击checkbox下一行的会直接跳转到该断点的位置 技巧三:查看断点内部的作用范围[很实用] 右侧的scope可以看到相当多实用的信息,比如this的指向,是否有值,断点是对象还是其他等.. 技巧4:监听事件断点 右侧的Event Listener Breakpoints可以选择性的监听某类行为事件,比如键盘

所有以drawable开头的文件夹都是用来存放图片的. 所有以mipmap开头的文件夹都是用来存放应用图标的 所有以values开头的文件夹都是用来存放字符串.样式.颜色等配置的, layout文件夹是用来放布局文件的. 打开res/values/strings.xml文件,内容如下所示: ~~~ HelloWorld ~~~ 可以看到,这里定义了一个应用程序的字符串,我们有以下两种方式来引用它. 在代码中通过R.string.app_name可以获得该字符串的引用. 在XML中通过@strin

平常都是无脑使用backward,每次看到别人的代码里使用诸如autograd.grad这种方法的时候就有点抵触,今天花了点时间了解了一下原理,写下笔记以供以后参考.以下笔记基于Pytorch1.0 Tensor Pytorch中所有的计算其实都可以回归到Tensor上,所以有必要重新认识一下Tensor.如果我们需要计算某个Tensor的导数,那么我们需要设置其.requires_grad属性为True.为方便说明,在本文中对于这种我们自己定义的变量,我们称之为叶子节点(leaf nodes)

这里,我们介绍的是一个猫狗图像识别的一个任务.数据可以从kaggle网站上下载.其中包含了25000张毛和狗的图像(每个类别各12500张).在小样本中进行尝试 我们下面先尝试在一个小数据上进行训练,首先创建三个子集:每个类别各1000个样本的训练集.每个类别各500个样本的验证集和每个类别各500个样本的测试集. import os, shutil original_dataset_dir = '/media/erphm/DATA/kaggle猫狗识别/train'    # 原始文解压目录b