准备数据 数据集读入 数据集乱序 生成训练集和测试集 特征和标签配对，每次读入一小撮（batch） 搭建网络 定义神经网络中所有可训练参数 参数优化 嵌套循环迭代，with结构更新参数，显示当前loss 测试效果 计算当前参数前向传播后的准确率，显示当前acc acc/loss可视化 from sk ...
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2020-05-31 12:59:53
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本节我们来利用卷积神经网络（CNN）来实现kaggle平台上的 CIFAR-10 - Object Recognition In Images 图像分类问题。 相关数据下载地址为：https://www.kaggle.com/c/cifar-10/data 新建 python3 文件 cifar_m ...
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2020-05-29 23:40:56
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这里针对Windows系统和linux系统分别推荐一个链路测试工具 linux系统：mtr命令，它将ping和traceroute的功能合并了，很强大。 输出mtr命令后的返回说明 第一列（Host）：节点IP地址和域名。按 n 键可切换显示。第二列（Loss%）：节点丢包率。第三列（Snt）：每秒 ...
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2020-05-29 21:20:36
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在keras下实现多个模型的融合 小风风12580 2019-09-30 10:42:00 1105 收藏 7展开在网上搜过发现关于keras下的模型融合框架其实很简单，奈何网上说了一大堆，这个东西官方文档上就有，自己写了个demo： # Function：基于keras框架下实现，多个独立任务分类 ...
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2020-05-28 16:48:27
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说明：最近一直在做关系抽取的任务，此次仅仅是记录一个实用的简单示例 参考https://www.cnblogs.com/jclian91/p/12301056.html 参考https://blog.csdn.net/asialee_bird/article/details/102747435 im ...
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2020-05-27 10:39:31
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一般来说PyTorch有两种保存和读取模型参数的方法。但这篇文章我记录了一种最佳实践，可以在加载模型时避免掉一些问题。 传统方案： 第一种方案是保存整个模型： torch.save(model_object, 'model.pth') 第二种方法是保存模型网络参数： torch.save(model ...
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2020-05-18 21:07:26
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本文主要介绍深度学习项目实践过程中可能遇到的一些组件及使用技巧！一、Optimizor优化器选择 二、激活函数选择 三、防止过拟合 四、防止梯度消失/爆炸 五、权值初始化 六、数据预处理 七、学习率 learning rate 八、批次大小 batch_size 九、损失函数 Loss 十、其他 ...
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2020-05-18 18:42:12
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主要内容： 线性回归 定义与问题引入 损失函数 梯度下降 过拟合与正则化 逻辑回归 定义与问题引入 损失函数 梯度下降与正则化 线性回归 有监督学习= 学习样本为D={(x~i~,y~i~)}^N^~i=1~ 多变量情形： 损失函数 loss function： 梯度下降： 其中α为步长，很大 震荡 ...
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2020-05-17 17:27:48
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一、Zookeeper的理论基础 1、Zookeeper简介 Zookeeper由雅虎研究院开发，后捐给Apache。是一个开源的分布式应用程序协调服务器，为分布式系统提供一致性服务。其一致性是通过基于Paxos算法的ZAB协议完成的。其主要功能包括：配置维护、域名服务、分布式同步、集群管理等。 2 ...
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2020-05-17 01:33:42
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1、模型结构图 2、随机测试模型 3、训练logs 2020-05-10T11:28:20.491640: Step 4, loss_total = 28.22, acc = 2.23%, sec/batch = 1.23 2020-05-10T11:28:27.849279: Step 9, lo ...
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2020-05-10 14:30:17
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