迁移学习包含两种:微调和特征提取器. 微调:对整个网络进行训练,更新所有参数 特征提取器:只对最后的输出层训练,其他层的权重保持不变 当然,二者的共性就是需要加载训练好的权重,比如在ImageNet上训练过的vgg,resnet等等. 那么,不管是微调还是特征提取器,大致都要遵从四个步骤. 初始化预训练的模型,即将预训练的权重加载进来 将最后的输出层维度改为我们期望的维度,从ImageNet预训练好的输出维度为1000,要根据需求进行更改 定义需要优化的参数,这里是微调和特征提取器的不同之处 进…

公众号:SAP Technical 本文作者:matinal 原文出处:http://www.cnblogs.com/SAPmatinal/ 原文链接:[MM系列]SAP LSMW(摘自官网)   前言部分 大家可以关注我的公众号,公众号里的排版更好,阅读更舒适. 正文部分 官网解释如下: 你可以用LSMW创建数据迁移如下(用如下方法): 用XK01举例(创建供应商): 首先,有20个步骤,但第1步完成后,将会减少到14个方法步骤. 1:T-CODE:LSMW 2:输入项目名字,替代项目名字和对…

Pytorch迁移学习实现驾驶场景分类 源代码:https://github.com/Dalaska/scene_clf 1.安装 pytorch 直接用官网上的方法能装上但下载很慢.通过换源安装发现torchvision找不到.还有一个方法是下载.whl然后用pip install安装. pip install .\torch-1.4.0+cu92-cp37-cp37m-win_amd64.whl .\torchvision-0.5.0+cu92-cp37-cp37m-win_amd64.wh…

PEP8是广泛应用于Python编码中的规范,这里只会记录最重要的一部分:摘自官网 使用4个空格缩进,不要使用制表符. 4个空格是一个在小缩进(允许更大的嵌套深度)和大缩进(更容易阅读)的一种很好的折中方案.制表符会引入混乱,最好不要使用它. 换行,使一行不超过79个字符. 这有助于使用小型显示器的用户,并且可以在较大的显示器上并排放置多个代码文件. 使用空行分隔函数和类,以及函数内的较大的代码块. 如果可能,把注释放到单独的一行. 使用文档字符串. 在运算符前后和逗号后使用空格,但不能直接在括…

是不是都需要一个声明,来一个: 声明: 本文只是总结本人本地模拟环境测试,并没有经过严格的线上测试.请自己在本地严格测试之后慎重使用在生产环境! kudu_master.kudu_tserver服务迁移时候会涉及数据的迁移,概括如下: 1.kudu_master部署机器 172.16.100.1 kudu_master1 Leader  172.16.100.2 kudu_master2 Follower 172.16.100.3 kudu_master3 Follower 2.确认kudu集群…

迁移学习的两个主要场景 微调CNN:使用预训练的网络来初始化自己的网络,而不是随机初始化,然后训练即可 将CNN看成固定的特征提取器:固定前面的层,重写最后的全连接层,只有这个新的层会被训练 下面修改预训练好的resnet18网络在私人数据集上进行训练来分类蚂蚁和蜜蜂 数据集下载 这里使用的数据集包含ants和bees训练图片各约120张,验证图片各75张.由于数据样本非常少,如果从0初始化一个网络进行训练很难有令人满意的结果,这时候迁移学习就派上了用场.数据集下载地址,下载后解压到项目目录 导…

jQuery Validate 插件为表单提供了强大的验证功能,让客户端表单验证变得更简单,同时提供了大量的定制选项,满足应用程序各种需求.该插件捆绑了一套有用的验证方法,包括 URL 和电子邮件验证,同时提供了一个用来编写用户自定义方法的 API.所有的捆绑方法默认使用英语作为错误信息,且已翻译成其他 37 种语言. 该插件是由 Jörn Zaefferer 编写和维护的,他是 jQuery 团队的一名成员,是 jQuery UI 团队的主要开发人员,是 QUnit 的维护人员.该插件在 20…

https://pytorch.org/tutorials/beginner/deep_learning_60min_blitz.html 1. Pytorch的基本单元,tensor,本质上和numpy的操作类似:不同的主要在与可以自动计算微分和梯度(Autograd): 2. 每个tensor的requires_grad设置为True时,就能够自动计算梯度:操作时,只能修改枝叶变量的requires_grad: 3. Pytorch中建立神经网络的基本步骤: 1) 在Net(nn.Modul…

环境: Pytorch1.1,Python3.6,win10/ubuntu18,GPU 正文 Pytorch构建ResNet18模型并训练,进行真实图片分类: 利用预训练的ResNet18模型进行Fine tune,直接进行图片分类:站在巨人的肩膀上,使用已经在ImageNet上训练好的模型,除了最后一层全连接层,中间层的参数全部迁移到目标模型上,如下图所示 项目结构如下所示 pokemon里面存放数据,分别是五个文件夹,其中每个文件夹分别存放一定数量的图片,总共1000多张图片: best.m…

1.如果启动沿(launch)和锁存沿(latch)是同一时钟域则,latch比launch晚一个时钟周期. 2.数据到达时间 3.时钟到达时间.如果启动沿(launch edge)和锁存沿(latch edge)是同一时钟域则,latch edge比launch edge晚一个时钟周期.如果在不同的时钟域,launch edge和latch edge的时间差就根据具体的时间. 4.数据到达时间,建立时间 5.数据到达时间,保持时间 6.建立时间余量 7.保持时间余量 8.总结的时间余量公式 第…