一.训练函数 1.traingd Name:Gradient descent backpropagation (梯度下降反向传播算法 ) Description:triangd is a network training function that updates weight and bias values  according to gradient descent. 2.traingda Name:Gradient descent  with adaptive learning rate

本文记录了在TensorFlow框架中自定义训练函数的模板并简述了使用自定义训练函数的优势与劣势. 首先需要说明的是,本文中所记录的训练函数模板参考自https://stackoverflow.com/questions/59438904/applying-callbacks-in-a-custom-training-loop-in-tensorflow-2-0中的回答以及Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and Tensor

计算各种描述性统计量函数脚本(myDescriptStat.R)如下: myDescriptStat <- function(x){ n <- length(x) #样本数据个数 m <- mean(x) #均值 me <- median(x) #中位数 mo <- names(table(x))[which.max(table(x))] #众数 sd <- sd(x) #标准差 v <- var(x) #方差 r <- max(x) - min(x) #极

前言 在laravel项目开发中,经常使用到公共函数,那如何在laravel配置全局公共函数呢??下面话不多说了,来一起看看详细的介绍吧 方法如下 在Laravel项目中我们常常需要定义一些全局的公共函数,通常我们会将这些公共函数定义在一个单独的文件里,如helpers.php中.我们在app目录下创建一个名为helpers.php的文件(app/helpers.php),并编辑其内容如下: /** * 字符串两次md5加密 * @param $str 要加密的字符串 */ function d

# -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np from sklearn import svm from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.externals import joblib from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.metrics import zero_one_loss fro

1. [深度学习] Keras 如何使用fit和fit_generator https://blog.csdn.net/zwqjoy/article/details/88356094 ps:解决样本数量不均衡:fit_generator中设置参数class_weight = 'auto' 2. 实现批量数据增强 | keras ImageDataGenerator使用 https://www.jianshu.com/p/3da7ffb5d950 ps:数据量不足时一定要加上数据增强

手写数字识别实现 设计技术参数:通过由数字构成的图像,自动实现几个不同数字的识别,设计识别方法,有较高的识别率 关键字:二值化  投影  矩阵  目标定位  Matlab 手写数字图像识别简介: 手写阿拉伯数字识别是图像内容识别中较为简单的一个应用领域,原因有被识别的模式数较少(只有0到9,10个阿拉伯数字).阿拉伯数字笔画少并且简单等.手写阿拉伯数字的识别采用的方法相对于人脸识别.汉字识别等应用领域来说可以采用更为灵活的方法,例如基于规则的方法.基于有限状态自动机的方法.基于统计的方法和基于神

matlab 中"newff" 函数的使用方法技巧|和各参数的意义 先来一个简单的源程序让大家练习一下: % Here input P and targets T define a simple function which  % we can plot:  p = [0 1 2 3 4 5 6 7 8];  t = [0 0.84 0.91 0.14 -0.77 -0.96 -0.28 0.66 0.99];  plot(p,t,'o')  net = newff([0 8],[10

我的环境 DPM源代码版本号:voc-release3.1 VOC开发包版本号:VOC2007_devkit_08-Jun Matlab版本号:MatlabR2012b c++编译器:VS2010 系统:Win7 32位 learn.exe迭代次数:5万次 数据集:INRIA 人体数据集,等 步骤一,首先要使voc-release3.1目标检測部分的代码在windows系统下跑起来: 在Windows下执行Felzenszwalb的Deformable Part Models(voc-relea

1.神经网络工具箱概述 Matlab神经网络工具箱几乎包含了现有神经网络的最新成果,神经网络工具箱模型包括感知器.线性网络.BP网络.径向基函数网络.竞争型神经网络.自组织网络和学习向量量化网络.反馈网络.本文只介绍BP神经网络工具箱. 2.BP神经网络工具箱介绍 BP神经网络学习规则是不断地调整神经网络的权值和偏值,使得网络输出的均方误差和最小.下面是关于一些BP神经网络的创建和训练的名称: (1)newff:创建一前馈BP网络(隐含层只有一层) (2)newcf:创建一多层前馈BP网络(隐含

Batch Normalization: 使用tf.layers高级函数来构建带有Batch Normalization的神经网络 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考文献 吴恩达deeplearningai课程 课程笔记 Udacity课程 在使用tf.layers高级函数来构建神经网络中我们使用了tf.layers包构建了一个不包含有Batch Normalization结构的卷积神经网络模型作为本节模型的对比 本节中将使用tf.layers包实现包含有Batch N

http://heisetoufa.iteye.com/blog/366957 认识存储过程和函数 存储过程和函数也是一种PL/SQL块,是存入数据库的PL/SQL块.但存储过程和函数不同于已经介绍过的PL/SQL程序,我们通常把PL/SQL程序称为无名块,而存储过程和函数是以命名的方式存储于数据库中的.和PL/SQL程序相比,存储过程有很多优点,具体归纳如下: * 存储过程和函数以命名的数据库对象形式存储于数据库当中.存储在数据库中的优点是很明显的,因为代码不保存在本地,用户可以在任何客户机上

2.1 案例背景 在工程应用中经常会遇到一些复杂的非线性系统,这些系统状态方程复杂,难以用数学方法准确建模.在这种情况下,可以建立BP神经网络表达这些非线性系统.该方法把未知系统看成是一个黑箱,首先用系统输入输出数据训练BP神经网络,使网络能够表达该未知函数,然后用训练好的BP神经网络预测系统输出. 本章拟合的非线性函数为\[y = {x_1}^2 + {x_2}^2\]该函数的图形如下图所示. t=-5:0.1:5; [x1,x2] =meshgrid(t); y=x1.^2+x2.^2; s

pytorch的并行分为模型并行.数据并行 左侧模型并行:是网络太大,一张卡存不了,那么拆分,然后进行模型并行训练. 右侧数据并行:多个显卡同时采用数据训练网络的副本. 一.模型并行 二.数据并行 数据并行的操作要求我们将数据划5分成多份,然后发送给多个 GPU 进行并行的计算. 注意:多卡训练要考虑通信开销的,是个trade off的过程,不见得四块卡一定比两块卡快多少,可能是训练到四块卡的时候通信开销已经占了大头 下面是一个简单的示例.要实现数据并行,第一个方法是采用 nn.parallel

[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (21) --- 之如何恢复训练 目录 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (21) --- 之如何恢复训练 0x00 摘要 0x01 总论 0x02 Sampler 2.1 PyTorch Distributed Optimizer 2.1.1 定义 2.1.2 问题点 2.2 ElasticSampler 2.2.1 定义 2.2.2 弹性方案 2.2.2.1 常规流程 2.2.2.2 异常处理 2.2.1 如何使用 2

1.设计函数 solvein    设计线性网络:                solverb   设计径向基网络:                      solverbe    设计精确的径向基网络: solvehop  设计Hopfield网络. 2.传递函数 hardlim  硬限幅传递函数:           hardlims   对称硬限幅传递函数:        purelin  线性传递函数: tansig   正切S型传递函数:         logsig  对数S型传

本文是使用pycharm下的pytorch框架编写一个训练本地数据集的Resnet深度学习模型,其一共有两百行代码左右,分成mian.py.network.py.dataset.py以及train.py文件,功能是对本地的数据集进行分类.本文介绍逻辑是总分形式,即首先对总流程进行一个概括,然后分别介绍每个流程中的实现过程(代码+流程图+文字的介绍). 对于整个项目的流程首先是加载本地数据集,然后导入Resnet网络,最后进行网络训练.整体来说一个完整的小项目,难度并不高,需要有一定的pytorc

上篇文章介绍了PHP添加元素到数组的函数,那么当然有从数组中删除元素.array_pop和array_shift只从数组的头或尾删除一个元素.经过阅读源码,发现这两个函数的实现都是调用了同一个函数--_phpi_pop来实现从数组中删除一个数组元素的功能.因此解读时将这两个函数一并讲了. 我在github上有对PHP源码更详细的注解.感兴趣的可以围观一下,给个star.PHP5.4源码注解.可以通过commit记录查看已添加的注解. 函数语法 array_pop mixed array_pop

我们已经知道,在任意代码片段外部添加包装函数,可以将内部的变量和函数定义"隐 藏"起来,外部作用域无法访问包装函数内部的任何内容. 例如: var a = 2; function foo() { // <-- 添加这一行 var a = 3; console.log( a ); // 3 } // <-- 以及这一行 foo(); // <-- 以及这一行 console.log( a ); // 2 虽然这种技术可以解决一些问题,但是它并不理想,因为会导致一些额外的

参考的是ULK第三版,Linux2.6.11.12内核版本. 调度程序依靠几个函数来完成调度工作,其中最重要的第一个函数是scheduler_tick函数,主要步骤如下: /** * 维持当前最新的time_slice计数器 * 每次时钟节拍到来时,scheduler_tick函数将被调用,以执行与调度相关的操作. */ void scheduler_tick(void) { int cpu = smp_processor_id(); runqueue_t *rq = this_rq();//宏