转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6221664.html 参考网址: https://github.com/torch/nn/issues/873 http://stackoverflow.com/questions/37459812/finetune-a-torch-model https://github.com/torch/nn/blob/master/doc/module.md https://github.com/torch…

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6015990.html BatchNorm具体网上搜索. caffe中batchNorm层是通过BatchNorm+Scale实现的,但是默认没有bias.torch中的BatchNorm层使用函数SpatialBatchNormalization实现,该函数中有weight和bias. 如下代码: local net = nn.Sequential() net:add(nn.SpatialBatch…

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6549452.html 参考网址: https://github.com/torch/threads#examples 1. addjob简单示例 参考网址中给出了torch中threads的addjob函数使用方法: local threads = require 'threads' local msg = "hello from a satellite thread" local poo…

Pattern pattern = Pattern.compile("/^([1-9]\d+元*|[0]{0,1})$/");//将给定的正则表达式编译到模式中 if(!"".equals(mmshop.getOriginalPrice().trim())){ if(!pattern.matcher(mmshop.getOriginalPrice().trim()).matches()){ map.put("msg","请输入数字或xx…

版权声明:本文为博主原创文章,转载请注明出处. https://blog.csdn.net/Cheese_pop/article/details/52024980 DATA crop:截取原图像中一个固定patch layers { name: "data" type: DATA top: "data" top: "label" data_param { source: "../data/ImageNet/imagenet-train&…

CNN中减少网络的参数的三个思想: 1) 局部连接(Local Connectivity) 2) 权值共享(Shared Weights) 3) 池化(Pooling) 局部连接 局部连接是相对于全连接来说的.全连接示意图如下: 比如说,输入图像为1000*1000大小,即输入层有1000*1000=10^6维,若隐含层与输入层的数目一样,也有10^6个,则输入层到隐含层的全连接参数个数为10^6 * 10^6=10^12,数目非常之大,基本很难训练. 一般认为人对外界的认知是从局部到全局的,而…

Java原子类中CAS的底层实现 从Java到c++到汇编, 深入讲解cas的底层原理. 介绍原理前, 先来一个Demo 以AtomicBoolean类为例.先来一个调用cas的demo. 主线程在for语句里cas忙循环, 直到cas操作成功返回true为止. 而新开的一个县城new Thread 会在4秒后,将flag设置为true, 为了让主线程能够设置成功.(因为cas的预期值是true, 而flag被初始化为了false) 现象就是主线程一直在跑for循环. 4秒后, 主线程将会设置成…

以前使用Caffe的时候没注意这个,现在使用预训练模型来动手做时遇到了.在slim中的自带模型中inception, resnet, mobilenet等都自带BN层,这个坑在<实战Google深度学习框架>第二版这本书P166里只是提了一句,没有做出解答. 书中说训练时和测试时使用的参数is_training都为True,然后给出了一个链接供参考.本人刚开始使用时也是按照书中的做法没有改动,后来从保存后的checkpoint中加载模型做预测时出了问题:当改变需要预测数据的batchsize时…

PS:浏览器页面请求的都是get请求 PS:post请求是通过form表单,阿贾克斯发 request里面的常用方法 def index(request): print(request.META) #请求对象的所有内容都包含在了这个META里面,包括访问的地址等等信息 #request就是一个对象,请求对象,请求的所有东西都被封装到requres里 print(request.method) #请求方式分get和post,如果是get请求,则method打印出来的是get,同理post prin…

torch中的多线程threads学习 torch threads threads 包介绍 threads package的优势点: 程序中线程可以随时创建 Jobs被以回调函数的形式提交给线程系统,然后job由空闲下的thread执行 如果有ending callback(结束回调函数),那么当一个任务执行完毕将在主线程中执行该函数 Job的回调函数全部都是序列化的,包括一些界外变量(upvalue),这可以方便数据在线程之间的拷贝 job的回调函数返回值将传送给ending callback…