做基因组注释 先用augustus训练,然后再用maker做基因注释 augustus提供一些训练好的,如果有和你的物种非常接近的,直接用提供的,没有的话再自己训练. 网址: http://bioinf.uni-greifswald.de/augustus/ 老版本下载: http://bioinf.uni-greifswald.de/augustus/binaries/old/ 最后选择下载2.7的 新版本3.2的实在是装不上 太麻烦了!!!!! 下载好后,解压,cd src, sudo ma

在看完Real-Time Rendering后,我决定动手实现一个软件的光栅化渲染器.我就称它为Augustus计划吧. 计划使用MFC和GDI+来做它的UI.可以访问GitHub来查看它的源代码.

1. 导入各种包 from mxnet import gluon import mxnet as mx from mxnet.gluon import nn from mxnet import ndarray as nd import matplotlib.pyplot as plt import cv2 from mxnet import image from mxnet import autograd 2. 导入数据 我使用cifar10这个数据集,使用gluon自带的模块下载到本地并且为了

欢迎大家前往腾讯云技术社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 作者:付越 导语 Tensorflow在更新1.0版本之后多了很多新功能,其中放出了很多用tf框架写的深度网络结构(https://github.com/tensorflow/models ),大大降低了开发难度,利用现成的网络结构,无论fine-tuning还是重新训练方便了不少.最近笔者终于跑通TensorFlow Object Detection API的ssd_mobilenet_v1模型,这里记录下如何完整跑通数据准备到模型

使用sklearn进行数据挖掘系列文章: 1.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(1) 2.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(2)-划分测试集 3.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(3)-绘制数据的分布 4.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(4)-数据预处理 5.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(5)-训练模型 6.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(6)-模型调优 在前几节,我们先对数据进行了解,然后又详细介绍了数据集划分的方法,为了帮助我们更好的了

之前安装过一次Augustus,由于节点重新部署后,原来安装的硬盘被格掉了,今天重新安装的时候出了一些问题,记录一下. 1. 需要boost,安装好boost之后,虽然将其加入到~/.bashrc配置中,但是编译还是会找不到boost库,我就将Makefile里面LIBS一行注释,改为 -L/.../lib "/.../lib"是我的boost安装后lib路径,这样可以解决boost找不到的问题 2.虽然boost找到了,但是出现以下问题 augustus.cc:(.text+0x93

本文部分内容来源于CDA深度学习实战课堂,由唐宇迪老师授课 如果你企图用CPU来训练模型,那么你就疯了- 训练模型中,最耗时的因素是图像大小size,一般227*227用CPU来训练的话,训练1万次可能要超过1周的时间. 不同的网络结构,可能会有不同图片尺寸的需求,所以训练之前需要了解一下,在生成LMDB环节就直接符合上模型的数据要求. 如果你自己DIY了框架,那么不知道如何检验框架与通用框架比较,是否优质,可以去benchmarks网站,跟别人的PK一下:http://human-pose.m

前几章在不知道原理的情况下,已经学会使用了多个机器学习模型机器算法.Scikit-Learn很方便,以至于隐藏了太多的实现细节. 知其然知其所以然是必要的,这有利于快速选择合适的模型.正确的训练算法.合适的超参数.了解底层有助于更有效率地调试问题以及平台错误. 本章从现行回归模型开始,讨论两种不同的训练方式: 直接使用解析解,例如一元二次方差的求根公式. 有些数学问题(比如大多数偏微分方程)是没有数值解的,这时候就要用数值解来近似求解.有时间为了效率,解释存在解析解,也是求近似的数值解. 4.1

1 大纲概述 文本分类这个系列将会有十篇左右,包括基于word2vec预训练的文本分类,与及基于最新的预训练模型(ELMo,BERT等)的文本分类.总共有以下系列: word2vec预训练词向量 textCNN 模型 charCNN 模型 Bi-LSTM 模型 Bi-LSTM + Attention 模型 RCNN 模型 Adversarial LSTM 模型 Transformer 模型 ELMo 预训练模型 BERT 预训练模型 所有代码均在textClassifier仓库中. 2 数据集

1 大纲概述 文本分类这个系列将会有十篇左右,包括基于word2vec预训练的文本分类,与及基于最新的预训练模型(ELMo,BERT等)的文本分类.总共有以下系列: word2vec预训练词向量 textCNN 模型 charCNN 模型 Bi-LSTM 模型 Bi-LSTM + Attention 模型 RCNN 模型 Adversarial LSTM 模型 Transformer 模型 ELMo 预训练模型 BERT 预训练模型 所有代码均在textClassifier仓库中. 2 数据集

原文地址(https://github.com/wmpscc/TensorflowBaseDemo ) 本篇文章将介绍使用tensorflow的训练模型的基本流程,包括制作读取TFRecord,训练和保存模型,读取模型. 语言:Python3 库:tensorflow.cv2.numpy.matplotlib 数据集:Chars74K dataset 的数字部分 网络:CNN 所有代码已经上传至github:https://github.com/wmpscc/TensorflowBaseDemo

最近一直在学习李宏毅老师的机器学习视频教程,学到和神经网络那一块知识的时候,我觉得单纯的学习理论知识过于枯燥,就想着自己动手实现一些简单的Demo,毕竟实践是检验真理的唯一标准!!!但是网上很多的与tensorflow或者神经网络相关的Demo教程都只是在验证官方程序的过程,而如何把这些程序变成自己可以真正利用的程序这一块的资料就比较少,就好比被“玩烂的"MNIST数据集(ML界的”hello world"),网上是有很多手写数字识别的教程,但那些利用的都是官方提供的数据集,这样就算验

版权声明:博主原创文章,微信公众号:素质云笔记,转载请注明来源“素质云博客”,谢谢合作!! https://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/54141697 本文部分内容来源于CDA深度学习实战课堂,由唐宇迪老师授课 如果你企图用CPU来训练模型,那么你就疯了… 训练模型中,最耗时的因素是图像大小size,一般227*227用CPU来训练的话,训练1万次可能要超过1周的时间. 不同的网络结构,可能会有不同图片尺寸的需求,所以训练之前需要了

本文介绍了一种新的语言表征模型 BERT--来自 Transformer 的双向编码器表征.与最近的语言表征模型不同,BERT 旨在基于所有层的左.右语境来预训练深度双向表征.BERT 是首个在大批句子层面和 token 层面任务中取得当前最优性能的基于微调的表征模型,其性能超越许多使用任务特定架构的系统,刷新了 11 项 NLP 任务的当前最优性能记录. 研究证明语言模型预训练可以有效改进许多自然语言处理任务,包括自然语言推断.复述(paraphrasing)等句子层面的任务,以及命名实体识别

https://github.com/pytorch/vision/tree/master/torchvision/models 几乎所有的常用预训练模型都在这里面 总结下各种模型的下载地址: 1 Resnet: model_urls = { 'resnet18': 'https://download.pytorch.org/models/resnet18-5c106cde.pth', 'resnet34': 'https://download.pytorch.org/models/resnet

keras提供了VGG19在ImageNet上的预训练权重模型文件,其他可用的模型还有VGG16.Xception.ResNet50.InceptionV3 4个. VGG19在keras中的定义: def VGG19(include_top=True, weights='imagenet', input_tensor=None, input_shape=None, pooling=None, classes=1000) include_top: 是否包含最后的3个全连接层 weights: 定

原文地址:DeepLab 使用 Cityscapes 数据集训练模型 0x00 操作环境 OS: Ubuntu 16.04 LTS CPU: Intel® Core™ i7-4790K GPU: GeForce GTX 1080/PCIe/SSE2 Nvidia Driver Version: 384.130 RAM: 32 GB Anaconda: 4.6.11 CUDA: 9.0 cuDNN: 7.3.1 python: 3.6.8 tensorflow-gpu: 1.13.1 本文操作路径

随着机器学习的发展,很多"历史遗留"问题有了新的解决方案.这些遗留问题中,有一个是音频标签化,即如何智能地给一段音频打上标签的问题,标签包括"吉他"."男中音"."流水声"."嘻哈"."节奏慢"."重低音"等等,可以是多个标签. 一旦能正确的打上标签,特别是多个标签时,就能有效地应用于很多场景,比如分离出纯乐器的音频.聚合有男中音的音频.区分出有鸟叫的音频,等等. 本

tensorflow中学习率.过拟合.滑动平均的学习 tensorflow中常用学习率更新策略 TensorFlow学习--学习率衰减/learning rate decay 分段常数衰减 分段常数衰减是在事先定义好的训练次数区间上,设置不同的学习率常数.刚开始学习率大一些,之后越来越小,区间的设置需要根据样本量调整,一般样本量越大区间间隔应该越小.tf中定义了tf.train.piecewise_constant 函数,实现了学习率的分段常数衰减功能. 指数衰减 指数衰减是比较常用的衰减方法,

如下图,谷歌开源的object detection API提供了五种网络结构的fine-tuning训练权重,方便我们针对目标检测的需求进行模型训练,本文详细介绍下导出训练模型后,如何获得目标检测框的坐标.如果对使用object detection API训练模型的过程不了解,可以参考博文:https://www.cnblogs.com/White-xzx/p/9503203.html 新建一个测试文件object_detection_test.py,该脚本读取我们已经训练好的模型文件和测试图片