前言 数据规范-Normalization是深度学习中我们很容易忽视,也很容易出错的问题。我们训练的所有数据在输入到模型中的时候都要进行一些规范化。例如在pytorch中,有些模型…
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Pytorch中读取模型权重数据、保存数据方法总结
pytorch中保存数据策略在长时间的深度训练中有很大的作用,我们可以通过保存训练好的权重,然后等到下次使用的时候再取出来。另外我们也可以通过迁移学习使用别人训练好的数据进行训练。…
探讨Pytorch中nn.Module与nn.autograd.Function的backward()函数
前言 本文讲解基于pytorch0.4.0版本,如不清楚版本信息请看这里。backward()在pytorch中是一个经常出现的函数,我们一般会在更新loss的时候使用它,比如lo…
Pytorch中retain_graph参数的作用
前言 在pytorch神经网络迁移的官方教程中有这样一个损失层函数(具体看这里提供0.3.0版中文链接:https://oldpan.me/archives/pytorch-neu…
风格迁移(Style Transfer)中直方图匹配(Histogram Match)的作用
前言 风格迁移是神经网络深度学习中比较重要且有趣的一个项目。如果不知道什么是风格迁移的请参考这篇文章:https://oldpan.me/archives/pytorch-neur…
Pytorch中autograd以及hook函数详解
前言 pytorch中的Autograd mechanics(自动求梯度机制)是实现前向以及后向反馈运算极为重要的一环,pytorch官方专门针对这个机制进行了一个版块的讲解: &…
先读懂CapsNet架构然后用TensorFlow实现:全面解析Hinton提出的Capsule
本文转载于:https://www.jiqizhixin.com/articles/2017-11-05。如有侵权请告知。 上周 Geoffrey Hinton 等人公开了那篇备受…
直方图损失:Histogram Loss详解
论文名称:Learning Deep Embeddings with Histogram Loss 前言 直方图我们都很常见,直方图可以比较直观明显地显示一个对象的某种分布信息。比…
给你一份配置清单:机器学习、深度学习电脑显卡配置指南
前言 很多深度学习入门者或多或少对计算机的配置需求有一些疑惑。入门的硬性需求是什么,应该买什么样的电脑,什么样的显卡比较适合,自己的笔记本可以使用吗等等问题。这些问题之前我也有很多…
一篇文章解决机器学习,深度学习入门疑惑
前言 进入正文前,我们先来看则新闻: 只看图不多说。 由此可见国家对人工智能的重视程序,趁早学习,让我们也贡献一份力量。 这篇文章要说的东西 研究生有不少日子,和之前的几个学长以及…
大改!pytorch-v0.4.0发布!计算内存优化,window系统支持,Tensor与Variabler合并。
众望所归!pytorch-v0.4.0发布!计算内存优化,window系统支持,Tensor与Variabler合并。 之前一直在用的pytorch-unstable-0.4.0终…
在pytorch中实现与TensorFlow类似的same方式padding
前言 TensorFlow中在使用卷积层函数的时候有一个参数padding可以选择same或者vaild,具体可以看之前的这篇文章:https://oldpan.me/archiv…
关于在ubuntu上源码安装TensorFLow-1.7.0-cuda9.1-cudnn7.1.2过程中问题解决方案
TensorFlow1.7.0-cuda9.1-cudnn7.1.2-linux86-64.cp36的安装包地址:https://space.oldpan.me/d/8018f16…
一边Upsample一边Convolve:Efficient Sub-pixel-convolutional-layers详解
前言 这篇文章介绍<Is the deconvolution layer the same as a convolutional layer?>论文中提出的一种结合上升…
吴恩达机器学习新书:MACHINE LEARNING YEARNING免费获取
机器学习启蒙导师吴恩达出新书了。 吴恩达,作为CS 229 Machine Learning和Coursera上的Machine Learning课程的主讲师,但凡是学过深度学习的…