由于换了电脑,ubuntu是重新下载的,因此记录一些相关数据集的搭建: 首先是data数据集,在第七讲中 我们需要建立data文件夹,并将数据集放进去 再就是model模型 我们应该新建一个model文件夹(只需要新建就行),不要复制前面文件夹:会出现下面错误 在断点续训中讲过,如果复制之前的文件夹,会将之前运行的程序断点保存,在运行就会出错.…

Ubuntu14.04+caffe+cuda 环境搭建以及MNIST数据集的训练与测试 一.ubuntu14.04的安装: ubuntu的安装是一件十分简单的事情,这里给出一个参考教程: http://jingyan.baidu.com/article/76a7e409bea83efc3b6e1507.html 二.cuda的安装: 1.首先下载nvidia cuda的仓库安装包(我的是ubuntu 14.04 64位,所以下载的是ubuntu14.04的安装包,如果你是32位的可以参看具体的地…

写在前面: 本人小白研一,刚开始学习深度学习,将自己的第一个实验过程总结下来,看了很多的大牛的博客,在下面的程序中也参考了很多大牛的博客.在刚开始入门的学习的时候,直接编写程序下载数据集,但是后来觉得可能会用到自己手动构建数据集.所以自己参考了一些博客,尝试了从自己手动构造数据集——搭建Resnet34网络——训练——验证的一整个过程.下面将自己的实验过程记录如下.本文重点介绍自己构建数据集与神经网络搭建部分 本人才疏学浅,刚入门,有错误纰漏的地方恳请各位批评指正. 第一章: 首先需要自己构建M…

# -*- coding = utf-8 -*- # @Time : 2021/3/16 # @Author : pistachio # @File : test1.py # @Software : PyCharm # 安装 TensorFlow import tensorflow as tf #载入并准备好 MNIST 数据集.将样本从整数转换为浮点数 mnist = tf.keras.datasets.mnist (x_train, y_train), (x_test, y_test) =…

ubantu16.04+mxnet +opencv+cuda8.0 环境搭建 建议:环境搭建完成之后,不要更新系统(内核) 转载请注明出处: 微微苏荷 一 我的安装环境 系统:ubuntu16.04 显卡:gt940m python: 2.7.12 GCC:5.3.0 (ubuntu 默认是5.4, 关于降级,后边有叙述) 二 安装步骤 (一) gcc降级 (可选/安装opencv2.4.13则必选) 根据需要,opencv安装时提示,gcc 不支持5.3以上版本,所以降级. 方法1:5.4 =…

序 本文针对想学习使用caffe框架的纯新手,如果文中有错误欢迎大家指出. 由于我在搭建这个环境的时候参考了许多网上的教程,但是没有截图,所以文中图片大多来源于网络. 本文没有安装matlab的步骤,因此需要安装并配置matlab的同学请百度matlab安装. 1. 在Win10环境下搭建Ubuntu14.04双系统 操作事先请准备好: 一个空的U盘,最好大于4G. 去Ubuntu官网下载一个Ubuntu14.04的iso镜像文件,注意要64位系统. 下载一些用的到的小工具,如EsayBCD,u…

本文将指导你如何在自己的Mac上部署Theano + Keras的深度学习开发环境. 如果你的Mac不自带NVIDIA的独立显卡(例如15寸以下或者17年新款的Macbook.具体可以在"关于本机->系统报告->图形卡/显示器"里查看),那么你可能无法在这台Mac上使用GPU训练深度学习模型.不过这并不值得遗憾.事实上,我在自己的Macbook上(15-inch,Early 2013,NVIDIA GeForce GT 650M 1024 MB)做了一个简单的测试:在mni…

上一篇记录的是学习caffe前的环境准备以及如何创建好自己需要的caffe版本.这一篇记录的是如何使用编译好的caffe做训练mnist数据集,步骤编号延用上一篇 <实践详细篇-Windows下使用VS2015编译安装Caffe环境(CPU ONLY) >的顺序. 二:使用caffe做图像分类识别训练测试mnist数据集 1.下载MNIST数据集,MNIST数据集包含四个文件信息,见表格: 文件 内容 train-images-idx3-ubyte.gz 训练集图片 - 55000 张 训练图…

一. Tensorflow环境的安装 这里我们只讲CPU版本,使用 Anaconda 进行安装 a.首先我们要安装 Anaconda 链接:https://pan.baidu.com/s/1AxdGi93oN9kXCLdyxOMnRA 密码:79ig 过程如下: 第一步:点击next 第二步:I Agree 第三步:Just ME 第四步:自己选择一个恰当位置放它就好 第五步:建议只选择第二个 第六步:就直接install啦啦啦啦,然后你就可以上手万能库了 b.找到Anaconda prompt…

关于计算机的硬件配置说明 推荐配置 如果您是高校学生或者高级研究人员,并且实验室或者个人资金充沛,建议您采用如下配置: 主板:X299型号或Z270型号 CPU: i7-6950X或i7-7700K 及其以上高级型号 内存:品牌内存,总容量32G以上,根据主板组成4通道或8通道 SSD: 品牌固态硬盘,容量256G以上 显卡:NVIDIA GTX TITAN(XP) NVIDIA GTX 1080ti.NVIDIA GTX TITAN.NVIDIA GTX 1080.NVIDIA GTX 107…

对于caffe的系统一般使用linux系统,当然也有windows版本的caffe,不过如果你一开始使用了windows下面的caffe,后面学习的过程中,会经常遇到各种错误,网上下载的一些源码.模型也往往不能快速的跑起来,因为貌似caffe的官方只提供了linux版本,而且caffe在不断的快速迭代更新中,如果不使用原版的话,后面编译出现什么问题,自己怎么错的,自己都不知道.本篇博文主要讲解快速搭建caffe环境: 电脑系统:ubuntu 14.04 显卡:GTX 850 在ubuntu下要完…

一.Hadoop是什么 一个分布式系统基础架构,由Apache基金会所开发.用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序.充分利用集群的威力进行高速运算和存储. Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS.HDFS有高容错性的特点,并且设计用来部署在低廉的(low-cost)硬件上:而且它提供高传输率(high throughput)来访问应用程序的数据,适合那些有着超大数据集(large data set)的应用…

一.前言 本文会详细地阐述caffe-windows的配置教程.由于博主自己也只是个在校学生,目前也写不了太深入的东西,所以准备从最基础的开始一步步来.个人的计划是分成配置和运行官方教程,利用自己的数据集进行训练和利用caffe来实现别人论文中的模型(目前在尝试的是轻量级的SqueezeNet)三步走.不求深度,但求详细.因为说实话caffe-windows的配置当初花了挺多时间的,目前貌似还真没有从头开始一步步讲起的教程,所以博主就争取试着每一步都讲清楚吧. 这里说些题外话:之所以选择Sque…

摘要:Spark作为新一代大数据计算引擎,因为内存计算的特性,具有比hadoop更快的计算速度.这里总结下对Spark的认识.虚拟机Spark安装.Spark开发环境搭建及编写第一个scala程序.运行第一个Spark程序. 1.Spark是什么 Spark是一个快速且通用的集群计算平台 2.Spark的特点 1)Spark是快速的 Spark扩充了流行的Mapreduce计算模型 Spark是基于内存的计算 2)Spark是通用的 Spark的设计容纳了其它分布式系统拥有的功能 批处理,迭代式…

Hadoop是一个由Apache基金会开发的分布式系统架构,简称HDFS,具有高容错性.可伸缩性等特点,并且可以部署在低配置的硬件上:同时,提供了高吞吐量的数据访问性能,适用于超大数据集的应用程序,以及通过集群拓扑高效快速的处理数据的能力. 本文主要介绍一下Hadoop的开发环境搭建,平台是Mac系统. 下载源码 在搭建环境之前,需要先下载hadoop的binary,可以把source也下载下来,方便以后阅读.下载后进行解压: $ tar -zxvf hadoop-2.8.0.tar.gz 配置…

caffe在windows上的配置和编译能够參考例如以下的博客: http://blog.csdn.net/joshua_1988/article/details/45036993 http://blog.csdn.net/joshua_1988/article/details/45048871 http://blog.csdn.net/dongb5lz/article/details/45171187 http://m.blog.csdn.net/blog/thesby/43535619 依照…

文章版权由作者李晓晖和博客园共有,若转载请于明显处标明出处:http://www.cnblogs.com/naaoveGIS/ 1.背景 1.1传统MySQL+ Memcached架构遇到的问题 MySQL本身是适合进行海量数据存储的,通过Memcached将热点数据加载到cache从而加速访问,很多公司目前都采用这样的架构,但随着业务数据量和访问量的持续增长,我们遇到了很多问题: a.MySQL需要不断进行拆库拆表,Memcached也需不断跟着扩容,扩容和维护工作占据大量开发时间. b.Me…

有一个关于mnist的一个事例可以参考,我觉得写的很好:http://www.cnblogs.com/x1957/archive/2012/06/02/2531503.html #!/usr/bin/env python # -*- coding: UTF-8 -*- import struct # from bp import * from datetime import datetime # 数据加载器基类 class Loader(object):     def __init__(sel…

RNN介绍   在读本文之前,读者应该对全连接神经网络(Fully Connected Neural Network, FCNN)和卷积神经网络( Convolutional Neural Network, CNN)有一定的了解.对于FCNN和CNN来说,他们能解决很多实际问题,但是它们都只能单独的取处理一个个的输入,前一个输入和后一个输入是完全没有关系的 .而在现实生活中,我们输入的向量往往存在着前后联系,即前一个输入和后一个输入是有关联的,比如文本,语音,视频等,因此,我们需要了解深度学习中…

自从上一篇论文投出去,之后就各种事就来了……处理那些乱七八糟的事就是让人心累,在加上师哥们毕业,能帮我的人越来越少了,而要指望你的人呢,越来越多.一想到那些用搜索引擎都搜不到资料的人,蓦地想起邓爷爷说的那句“学习计算机要从娃娃抓起……” 上来先吐槽这么几句哈,毕竟憋了快两个星期了, 正题,实验室因为实验环境需要上了台搭载1080Ti的机器,简单说几项配置:6核i7CPU,64G内存,256固态+4T机械,1080TI显卡(都说它有8G显存,但实验时发现有10G+的显存)单路,风扇散热,双系统(w…

S2X环境搭建与示例运行 http://dbis.informatik.uni-freiburg.de/forschung/projekte/DiPoS/S2X.html 环境 Maven project Built in Eclipse Eclipse 3.8/4.2/4.3 (Juno & Kepler) Juno https://www.eclipse.org/downloads/packages/release/juno/sr2 Kepler https://www.eclipse.or…

简介 前置声明:本专栏的所有文章皆为本人学习时所做笔记而整理成篇,转载需授权且需注明文章来源,禁止商业用途,仅供学习交流.(欢迎大家提供宝贵的意见,共同进步) 正文: 机器学习,顾名思义,就是研究计算机如何学习和模拟人类的行为,并根据已学得的知识对该行为进行增强和改进. 举例来说,假设邮箱收到了一封新邮件,通常我们可以通过邮件里是否含有广告.不相关信息以及乱码等特征,人为的来判断这封邮件是否是一封垃圾邮件. 如上述可知,机器学习模拟人类的行为,所以它同样依据这些邮件内容的特征来判断一封邮件是否是…

开发环境搭建 直接安装Anaconda IPython IPython是公认的现代科学计算中最重要的Python工具之一.它是一个加强版的Python交互命令行工具,有以下几个明显的特点: 1. 可以在IPython环境下直接执行Shell指令 2. 可以直接绘图操作的Web GUI环境 3. 更强大的交互功能,包括内省.Tab键自动完成.魔术命令 基础 命令行输入ipython,即可启动交互环境 按Tab键,会自动显示命名空间下的所有开头函数,自动完成 Ctrl + A:移动光标到开头 Ctr…

一.Hadoop引言 Hadoop是在2006年雅虎从Nutch(给予Java爬虫框架)工程中剥离一套分布式的解决方案.该方案参考了Goggle的GFS(Google File System)和MapReduce论文,当时发布的版本称为Hadoop-1.x,并且在2010年雅虎对Hadoop做又一次升级,该次升级的目的是优化了Hadoop的MapReduce框架,使得Hadoop更加易用,用户只需要少许配置,就可以使用hadoop实现海量数据存储和大规模数据集的分析.一个由Apache基金会所开…

原帖地址:https://www.jiqizhixin.com/articles/2018-04-03-5 K 近邻算法,简称 K-NN.在如今深度学习盛行的时代,这个经典的机器学习算法经常被轻视.本篇教程将带你使用 Scikit-Learn 构建 K 近邻算法,并应用于 MNIST 数据集.然后,作者将带你构建自己的 K-NN 算法,开发出比 Scikit-Learn K-NN 更准更快的算法. 1. K 近邻分类模型 K 近邻算法是一种容易实现的监督机器学习算法,并且其分类性能的鲁棒性还不错…

今天是8月19日,距离开学还有15天,假期作业完成还是遥遥无期,看来开学之前的恶补是躲不过了 今天总结一下在Linux环境下安装Hadoop的过程,首先是对Linux环境的配置,设置主机名称,网络设置.关闭防火墙.安装JDK.配置环境变量 免密钥登录配置:大数据集群中的Linux计算机之间需要频繁分通信,免密钥登录是指两台Linux计算机之间不需要用户名和密码的SSH链接,默认状态下,SSH链接是需要密码认证的,但是可以通过修改系统认证,使系统通信免除密码输入和SSH认证 首先终端生成密钥: s…

本系列文章由 @yhl_leo 出品,转载请注明出处. 文章链接: http://blog.csdn.net/yhl_leo/article/details/50614444 测试代码已上传至GitHub:yhlleo/mnist 将MNIST数据集,下载后拷贝到文件夹Mnist_data中,如果已经配置好tensorflow环境,主要的四个测试代码文件,都可以直接编译运行: mnist_softmax.py: MNIST机器学习入门 mnist_deep.py: 深入MNIST fully_c…

本系列文章由 @yhl_leo 出品,转载请注明出处. 文章链接: http://blog.csdn.net/yhl_leo/article/details/50614444 測试代码已上传至GitHub:yhlleo/mnist 将MNIST数据集,下载后复制到目录Mnist_data中,假设已经配置好tensorflow环境,基本的四个測试代码文件,都能够直接编译执行: mnist_softmax.py: MNIST机器学习入门 mnist_deep.py: 深入MNIST fully_co…

caffe是好用,可是配置其环境实在是太痛苦了,依赖的库很多不说,在VS上编译还各种报错,你能想象那种被一百多个红色提示所笼罩的恐惧.  且网上很多教程是VS2013环境下编译的,问人很多也说让我把15卸载了装13,我的答案是:偏不  记下这个艰难的过程,万一还要再来一次呢-- Attention:  本文使用的caffe windows环境配置为:  VS2015+CMake3.7.2+Python2.7+Anaconda2-4.3.1(X64)+CUDA8.0(x64)+cuDNN v5.1…

这段话放在前面:之前一种用的Pytorch,用着还挺爽,感觉挺方便的,但是在最近文献的时候,很多实验都是基于Google 的Keras的,所以抽空学了下Keras,学了之后才发现Keras相比Pytorch而言,基于keras来写神经网络的话太方便,因为Keras高度的封装性,所以基于Keras来搭建神经网络很简单,在Keras下,可以用两种两种方法来搭建网络模型,分别是Sequential()与Model(),对于网络结构简单,层次较少的模型使用sequential方法较好,只需不断地mode…