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深度学习篇——Tensorflow配置（傻瓜安装模式）

前言 如果你是一个完美主义者,那么请绕过此文,请参考<深度学习篇——Tensorflow配置(完美主义模式)> 安装 pip install tensorflow ok,只要不报错,安装就完成了,就可以用了. 错误填坑(不断更新) 1.pip错误:TypeError: parse() got an unexpected keyword argument 'transport_encoding' 解决办法:输入命令 conda install -c anaconda html5lib 然后 co…

Linux 桌面玩家指南：15. 深度学习可以这样玩

特别说明:要在我的随笔后写评论的小伙伴们请注意了,我的博客开启了 MathJax 数学公式支持,MathJax 使用$标记数学公式的开始和结束.如果某条评论中出现了两个$,MathJax 会将两个$之间的内容按照数学公式进行排版,从而导致评论区格式混乱.如果大家的评论中用到了$,但是又不是为了使用数学公式,就请使用\$转义一下,谢谢. 想从头阅读该系列吗?下面是传送门: Linux 桌面玩家指南:01. 玩转 Linux 系统的方法论 Linux 桌面玩家指南:02. 以最简洁的方式打造实用的…

angular指令深度学习篇

angular指令深度学习-过滤器 limitTo ... <body ng-app="app" > <div ng-controller="myCtr"> {{data|limitTo:2:1}} <!-- 第一个参数表示截取几位,第二个参数表示从第几位截取 --> ... angular.module("app", []) .controller("myCtr", ["$sco…

【深度学习篇】---CNN和RNN结合与对比，实例讲解

一.前述 CNN和RNN几乎占据着深度学习的半壁江山,所以本文将着重讲解CNN+RNN的各种组合方式,以及CNN和RNN的对比. 二.CNN与RNN对比 1.CNN卷积神经网络与RNN递归神经网络直观图 2.相同点:    2.1. 传统神经网络的扩展.    2.2. 前向计算产生结果,反向计算模型更新.    2.3. 每层神经网络横向可以多个神经元共存,纵向可以有多层神经网络连接. 3.不同点    3.1. CNN空间扩展,神经元与特征卷积:RNN时间扩展,神经元与多个时间输出计算   …

【深度学习篇】--神经网络中的调优一，超参数调优和Early_Stopping

一.前述 调优对于模型训练速度,准确率方面至关重要,所以本文对神经网络中的调优做一个总结. 二.神经网络超参数调优 1.适当调整隐藏层数对于许多问题,你可以开始只用一个隐藏层,就可以获得不错的结果,比如对于复杂的问题我们可以在隐藏层上使用足够多的神经元就行了, 很长一段时间人们满足了就没有去探索深度神经网络, 但是深度神经网络有更高的参数效率,神经元个数可以指数倍减少,并且训练起来也更快!(因为每个隐藏层上面神经元个数减少了可以完成相同的功能,则连接的参数就少了) 就好像直接画一个森林会很慢,但…

深度学习篇——Tensorflow-GPU配置

tensoflow-gpu安装 对于python 3.5和3.6的童鞋们而言,安装tensorflow其实并不难,因为我们可以通过pip直接安装. 不过,第一要求你安装的python是64位的,如下图所示,注意划黄色线的部分. python 位数确定 第二,通过pip安装的话,有一个缺点,那就是会造成cpu的算力不够,因为缺少两个C的库,不过没有影响的.如果你是一个完美主义者,那么就只能通过Bazel方式源码安装Tensorflow了.详细过程我之后会发布相关文章,可以留意一下☺. pip 安装…

【深度学习篇】--Windows 64下tensorflow-gpu安装到应用

一.前述 一直以为自己的笔记本不支持tensflow-gpu的运行,结果每次运行模型都要好久.偶然间一个想法,想试试自己的笔记本,结果竟然神奇的发现能用GPU.于是分享一下安装步骤. 二.具体 因为版本之间有严格的对应关系,所以本文就将自己使用的版本对应分享如下,亲测可以成功!!首先查看下自己的显卡是否支持GPU,以下连接可以查看是否支持. https://developer.nvidia.com/cuda-gpus 1.安装Anaconda 3.5版本,并配置好环境变量. 链接如下:https…

【深度学习篇】--Seq2Seq模型从初识到应用

一.前述 架构: 问题: 1.压缩会损失信息 2.长度会影响准确率 解决办法: Attention机制:聚焦模式 “高分辨率”聚焦在图片的某个特定区域并以“低分辨率”,感知图像的周边区域的模式.通过大量实验证明,将attention机制应用在机器翻译,摘要生成,阅读理解等问题上,取得的成效显著. 比如翻译:“”知识”只是聚焦前两个字. 每个C取不同的概率和值: Bucket机制: 正常情况要对所有句子进行补全,Bucket可以先分组,再计算.比如第一组计算输入[0-10],输出[0-10].…

【深度学习篇】--神经网络中的池化层和CNN架构模型

一.前述 本文讲述池化层和经典神经网络中的架构模型. 二.池化Pooling 1.目标 降采样subsample,shrink(浓缩),减少计算负荷,减少内存使用,参数数量减少(也可防止过拟合)减少输入图片大小(降低了图片的质量)也使得神经网络可以经受一点图片平移,不受位置的影响(池化后相当于把图片上的点平移了)正如卷积神经网络一样,在池化层中的每个神经元被连接到上面一层输出的神经元,只对应一小块感受野的区域.我们必须定义大小,步长,padding类型池化神经元没有权重值,它只是聚合输入根据取最…

Nginx详解十八：Nginx深度学习篇之Rewrite规则

Rewrite规则可以实现对url的重写,以及重定向 作用场景: 1.URL访问跳转,支持开发设计,如页面跳转,兼容性支持,展示效果等 2.SEO优化 3.维护:后台维护.流量转发等 4.安全 配置语法 配置语法:rewrite regex replacement [flag];默认状态:-配置方法:server.location.if如:rewrite ^(.*)$ /pages/maintain.html break; 常用的正则表达式 在linux下,可以用pcretest来测试 flag…