epoch

要阅读带插图的教程，请前往 http://studyai.com/pytorch-1.4/beginner/dcgan_faces_tutorial.html 本教程将通过一个示例介绍DCGANs。我们将训练一个生成对抗网络(generative adversarial network, GAN)， 在给它展示许多名流的照片之后，产生新的名人。这里的大部分代码都来自 pytorch/examples 的实现， 本文档将详细解释实现，并阐明该模型是如何工作的和为什么工作的。但别担心，不需要事先知道GANs， 但它可能需要第一次花一些时间来推理在表象的下面真正发生了什么。此外，为了时间，有一个或两个GPU可能是个好事儿。 让我们从头开始。 生成对抗网络 什么是 GAN? GANS是一个框架，它教授DL模型以捕获训练数据的分布，这样我们就可以从相同的分布生成新的数据。 GANs 是由伊恩·古德费罗于2014年发明的，并首次在论文 Generative Adversarial Nets 中进行了描述。它们由两种不同的模型组成，一种是生成器(generator)，另一种是判别器(discriminator)。 生成器的工作是生成看起来像训练图像的“假”图像。判别器的工作是查看图像并输出它是真实的训练图像还是来自生成器的假图像。 在训练过程中

要查看格式更完美的配图文章，请前去 http://studyai.com/pytorch-1.4/intermediate/spatial_transformer_tutorial.html 在本教程中，您将学习如何使用一种称为空间变换器网络的视觉注意机制来增强您的网络。 您可以在 DeepMind paper 中更多地阅读有关空间变换器网络的内容。 空间变换器网络(Spatial transformer networks, STN)是对任何空间变换的可微关注(differentiable attention)的推广。 STN允许神经网络学习如何对输入图像进行空间变换，以提高模型的几何不变性。 例如，它可以裁剪感兴趣的区域、缩放和纠正图像的方向。 这是一种有用的机制，因为CNN对图像旋转、尺度和更一般的仿射变换不具有不变性。 关于STN最好的事情之一是能够简单地将它插入到任何现有的CNN中，而很少做任何修改。 from __future__ import print_function import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim import torchvision from torchvision import datasets,

本文无配图，要查看详细配图内容，前去 http://studyai.com/pytorch-1.4/intermediate/torchvision_tutorial.html 在本教程中，我们将在 宾州复旦大学的行人检测和分割数据集 中微调 一个预先训练好的 Mask R-CNN 模型。 它包含170幅包含345个行人实例的图像，我们将用它来演示如何在torchvision中使用新特性，以便在自定义数据集上训练实例分割模型(instance segmentation model)。 定义数据集 用于训练对象检测、实例分割和人体关键点检测的参考脚本允许轻松支持添加新的自定义数据集。 数据集应继承标准 torch.utils.data.Dataset 类，并实现 len 和 getitem 。 我们需要的唯一特别条件是数据集类的 getitem 应该返回： image: 一个尺寸为 (H, W) 的 PIL 图像 target: 包含以下字段(field)的字典 boxes (FloatTensor[N, 4]): N 个边界框的坐标， 格式为 [x0, y0, x1, y1] , x 从 0 到 W ， y 从 0 到 H labels (Int64Tensor[N]): 每一个边界框的标签 image_id (Int64Tensor[1]): 图像标识符.

Linux Makefile自动生成--总体流程 Linux Makefile自动生成--实例 Linux Makefile自动生成--config.h config.h主要用于代码移植，产生可移植代码。 有些函数只适用于特定的系统，并不通用，如gettimeofday。只能在特定的系统上使用，这样就不能移植了。 可以在可以使用的系统上使用gettimeofday，而不能使用的系统上使用另一种方式。 1. 代码如下: #include <stdio.h> #include <sys/time.h> #include <time.h> #include "config.h" double get_epoch() { double sec; #ifdef HAVE_GETTIMEOFDAY struct timeval tv; gettimeofday(&tv, NULL); sec = tv.tv_sec; sec += tv.tv_usec / 1000000.0; #else sec = time(NULL); #endif return sec; } int main(int argc, char* argv[]) { printf("%f\n", get_epoch()); return 0; } 上述config.h为生成的文件。通过#ifdef来采用某些代码。 2.

训练多层感知器时， 纪元 和 迭代 之间有什么区别？ #1楼 通常情况下，您将测试集分成小批量供网络学习，并逐步完成培训，逐层应用渐变下降。 所有这些小步骤都可以称为 迭代 。 一个 纪元 对应于整个网络一次通过的整个训练集。 限制这一点可能是有用的，例如对抗过度拟合。 #2楼 我相信迭代相当于批量SGD中的单批前向+后推。 Epoch正在经历整个数据集一次（正如其他人提到的那样）。 #3楼 在神经网络术语中： 所有 训练样例的一个 时期 =一个前进和一个后退 批量大小 =一个前向/后向传递中的训练样本数。 批量大小越大，您需要的内存空间就越大。 迭代次数 =次数，每次通过使用[批量大小]数量的示例。 要清楚，一次传球=一次前进传球+一次后传传球（我们不计算前进传球和后传传球作为两次不同传球）。 示例：如果您有1000个训练示例，并且批量大小为500，则需要2次迭代才能完成1个时期。 仅供参考： 权衡批量大小与训练神经网络的迭代次数 术语“批处理”含糊不清：有些人用它来指定整个训练集，有些人用它来指代一个前进/后退中的训练样例数（正如我在这个答案中所做的那样）。 为了避免这种模糊性并明确批次对应于一个前向/后向传递中的训练样本的数量，可以使用术语 小批量 。 #4楼 epoch是用于训练的样本子集的迭代，例如，中性网络中的梯度下降算法。 一个很好的参考是： http ： /

作为图像识别与机器视觉界的 "hello world!" ， MNIST ("Modified National Institute of Standards and Technology") 数据集有着举足轻重的地位。基本上每本人工智能、机器学习相关的书上都以它作为开始。 下面我们会用 TensorFlow 搭建一个浅层的神经网络来运行 "hello world!" 模型。 以下内容和模块的运算，均在矩池云平台进行。 本次教程分五步： 第一步：数据预处理，包括提取数据标签、查看图片数据、数据可视化、查看数据是否平衡等 第二步：数据加载，打乱数据集 第三步：构建模型，简单介绍网络卷积模型和激活函数，定义训练函数和学习率 第四步：模型训练，查看训练过程和结果，使用图表查看模型精确度和学习率变化 第五步：尝试提升精准度，不断探索和优化 在搭建开始前，我们需要加载以下对应的模块： 第一步：数据预处理 1.1查看数据标签 在任何模型建立之前，应当优先查看数据的情况。例如数据集的大小、训练集和测试集的数据数量、标签的数据数量分布等。 下方为训练集和测试集的数据查看代码： train = pd.read_csv('mnist/mnist_train.csv') # read train test = pd.read_csv('mnist/mnist_test.csv') # read

本案例参考课程：百度架构师手把手教深度学习的内容。 主要目的为练习vgg动态图的PaddlePaddle实现。 本案例已经在AISTUDIO共享，链接为： https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/244766 数据集iChallenge-PM： 数据集图片 iChallenge-PM中既有病理性近视患者的眼底图片，也有非病理性近视患者的图片，命名规则如下： 病理性近视（PM）：文件名以P开头 非病理性近视（non-PM）： 高度近似（high myopia）：文件名以H开头 正常眼睛（normal）：文件名以N开头 我们将病理性患者的图片作为正样本，标签为1； 非病理性患者的图片作为负样本，标签为0。从数据集中选取两张图片，通过LeNet提取特征，构建分类器，对正负样本进行分类，并将图片显示出来。 算法： VGG VGG是当前最流行的CNN模型之一，2014年由Simonyan和Zisserman提出，其命名来源于论文作者所在的实验室Visual Geometry Group。AlexNet模型通过构造多层网络，取得了较好的效果，但是并没有给出深度神经网络设计的方向。VGG通过使用一系列大小为3x3的小尺寸卷积核和pooling层构造深度卷积神经网络，并取得了较好的效果。VGG模型因为结构简单、应用性极强而广受研究者欢迎

操作系统：Linux 文件系统类型：ext3 首选解决方案：bash（script / oneliner），ruby，python 我有几个目录，其中包含几个子目录和文件。 我需要列出所有这些目录，这些目录的构造方式使得每个第一级目录都列在其中最新创建/修改的文件的日期和时间旁边。 为了澄清，如果我触摸文件或将其内容修改为几个子目录级别，那么该时间戳应该显示在第一级目录名称旁边。 假设我有一个像这样结构化的目录： ./alfa/beta/gamma/example.txt 我修改了文件 example.txt 的内容，我需要在人类可读形式的第一级目录 alfa 旁边显示的时间，而不是epoch。 我已经尝试了一些使用find， xargs ， sort 等的东西，但是当我创建/修改几个级别的文件时，我无法解决“alfa”的文件系统时间戳没有改变的问题。 #1楼 这也可以通过bash中的递归函数来完成 设F显示文件的时间，该文件的时间必须按字典顺序排序yyyy-mm-dd等，（os依赖？） F(){ stat --format %y "$1";} # Linux F(){ ls -E "$1"|awk '{print$6" "$7}';} # SunOS: maybe this could be done easier R遍历目录的递归函数 R(){ local f;for f in