训练模型,是换脸过程中最重要的一部分,也是耗时最长的一部分.很多人会问到底需要多少时间?有人会告诉你看loss值到0.02以下就可以了.我会告诉你,不要看什么数值,看预览窗口的人脸.看第二列是否和第一列一样清晰,看最后一列是否清晰,如果答案是“是”,那么恭喜你可以进入下一个环节了. 这个环节主要包括6个文件,每个文件代表一种模型,你只需选择一种即可.目前用的比较多的是,H64,H128,SAE . 如果你玩这个软件,建议选着H64,出效果快,参数简单. 如果你需要更高的清晰度可选H128 如果你

你可以从系统 /tmp 文件夹获取,名字是什么 caffe.ubuntu.username.log.INFO.....之类 =============================================================================================================== caffe在训练的时候不仅会保存当前模型的参数(也就是caffemodel)文件,也会把训练到当前状态信息全部保存下来,这个文件就是solverstat

有氧运动也叫做有氧代谢运动,是指人体在氧气充分供应的情况下进行的体育锻炼.有氧运动的好处是:可以提升氧气的摄取量,能更好地消耗体内多余的热量.也就是说,在运动过程中,人体吸入的氧气与需求相等,达到生理上的平衡状态.因此,它的特点是强度低.有节奏.持续时间较长.要求每次锻炼的时间不少于1小时,每周坚持3到5次.通过这种锻炼,氧气能充分酵解体内的糖分,还可消耗体内脂肪,增强和改善心肺功能,预防骨质疏松,调节心理和精神状态,是健身的主要运动方式. 常见的有氧运动项目有:步行.慢跑.滑冰.游泳.骑自行车

//上一篇:提问与回复 [备注]:请优先阅读 Handshake/点评/评分 三部分. 0x00 Handshake 了解<构建之法>作者参与软件工程改革的一些背景: http://www.epubit.com.cn/article/1237 理解师生关系模型:http://www.cnblogs.com/xinz/archive/2011/05/16/2048044.html 0x01 点评 A. 汉堡包模型 http://www.cnblogs.com/xinz/archive/2011/

上一篇:提问与回复 下一篇:从命令行开始逐步培养编程能力(Java) 目录: ** 0x00 Handshake ** 0x01 点评 ** 0x02 评分 ** 0x03 知识储备 ** 0x04 明确课程主线条 ** 0x05 项目设计 ** 0x06 重视基础过程中各环节的质量 ** 0x07 问卷/调查/统计/领骑黄衫 ** 0x08 为什么要每周报告进度 | 20英里行进法则 0x00 Handshake 了解<构建之法>作者参与软件工程改革的一些背景: 专访<构建之法--现代

我写这篇短文的时候,正值Rust1.0发布不久,严格来说这是一门兼具C语言的执行效率和Java的开发效率的强大语言,它的所有权机制竟然让你无法写出线程不安全的代码,它是一门可以用来写操作系统的系统级语言,如果说新一代编程语言是什么,那就Rust了. 下面我注重介绍Rust的多线程编程是怎样,其中大部分内容参考翻译自Rust的官方文档,请看: Concurrency并发 在计算机科学上,并发Concurrency 和并行 parallelism是非常重要的话题,也是软件产业一个热门的话题.电脑有了

静止背景下的卡尔曼多目标跟踪 最近学习了一下多目标跟踪,看了看MathWorks的关于Motion-Based Multiple Object Tracking的Documention. 官网链接:http://cn.mathworks.com/help/vision/examples/motion-based-multiple-object-tracking.html?s_tid=gn_loc_drop 程序来自matlab的CV工具箱Computer Vision System Toolbo

错误的思路是这样的:发送一个访问页面的请求过去,得到一个html页面,然后我要的数据全都在这上面.后来发现不是这样的,也猜到可能是页面加载之后还有js代码的ajax的异步加载,那么问题来了?我是不是要等到这些ajax请求结束之后,我才能拿到数据呢?我怎么判断有没有结束?我要等多久合适呢?嗯,仔细向下,还有个问题是,发送的post请求过去,又没有浏览器渲染,谁去执行这些js代码呢?   实际上是这样的:发送一个访问页面的请求过去,上面可能有我要的数据,也可能没有,如果没有,那就看看是不是要发另外的

synchronized关键字是JDK5之实现锁(包括互斥性和可见性)的唯一途径(volatile关键字能保证可见性,但不能保证互斥性,详细参见后文关于vloatile的详述章节),其在字节码上编译为monitorenter和monitorexit这样的JVM层次的原语(原语的意思是这个命令是原子执行的,中间不可中断,详细可查阅原语的概念,这里monitorenter和monitorexit是原语对,表明它们之间的代码段是原子执行的,所以保证了锁机制中的互斥性.如果反编译会发现同步函数的前面加上

SqlDependency的简介: SqlDependency是outputcache网页缓存的一个参数,它的作用是指定缓存失效的数据库依赖项,可以具体到数据库和表. SqlDependency能解决什么问题? Asp.Net中的cache可以设置一个过期时间,但设置多久合适呢?长了浪费,短了就失去缓存的意义了.使用SqlDependency进行缓存则可以解决这个问题. SqlDependency是.net2.0封装的一个类型,要配合sql2005或以上版本才能使用. 另外,SqlDepende

转 http://www.cnblogs.com/YangQiaoblog/p/5462453.html ==========图片版============================================================================== ===================================================================================== 最近学习了一下多目标跟踪,看了看Mat

word2vec原理(一) CBOW与Skip-Gram模型基础 word2vec原理(二) 基于Hierarchical Softmax的模型 word2vec原理(三) 基于Negative Sampling的模型 word2vec是google在2013年推出的一个NLP工具,它的特点是将所有的词向量化,这样词与词之间就可以定量的去度量他们之间的关系,挖掘词之间的联系.虽然源码是开源的,但是谷歌的代码库国内无法访问,因此本文的讲解word2vec原理以Github上的word2vec代码为

项目地址:https://github.com/r9y9/deepvoice3_pytorch 解决两个问题:一使用外部数据集训练,二加载pre-trained模型做fine-tune 1:安装必要依赖库 其中pytorch如下 pip3 install http://download.pytorch.org/whl/cpu/torch-0.4.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl  pip3 install torchvision 安装完成后,需下载win-64/intel-o

179.redis 是什么?都有哪些使用场景? Redis是一个key-value存储系统. 缓存,消息队列,排行榜/计数器,分布式架构,做session共享 180.redis 有哪些功能? 181.redis 和 memecache 有什么区别? 1 .Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据,同时还提供list,set,zset,hash等数据结构的存储.memcache支持简单的数据类型,String. 2 .Redis支持数据的备份,即master-slave模式的数据备份. 3 .

在我们使用TensorFlow的时候,有时候需要训练一个比较复杂的网络,比如后面的AlexNet,ResNet,GoogleNet等等,由于训练这些网络花费的时间比较长,因此我们需要保存模型的参数. 编程基础案例中主要讲解模型的保存和恢复,以及使用几个案例使我们更好的理解这一块内容. 一 保存和载入模型 1.保存模型 首先需要建立一个saver,然后在session中通过saver的save即可将模型保存起来,代码如下: ''' 1.保存模型 ''' ''' 这里是各种构建模型graph的操作,

看到 各位 大厂都在用这个,  而本人最多是用yarn 做些ML的事情,   赶快了解一下, 先扫盲记录一下. 一.名称趣闻 kubernetes缩写为k8s, 阿哈 ,原来是:k8s,意思就是k后面跳过8个字母后到s,就变成了k8s.  kubernetes /kubə'netis/,重音在第三个音节,读音:库伯耐踢死 不免说这些硅谷的人呀,起名有一套! 它是一个开源的,用于管理云平台中多个主机上的容器化的应用,Kubernetes的目标是让部署容器化的应用简单并且高效(powerful),K

今年微软开发者大会Build 2017上展示了一款Invoke智能音箱,受到了媒体和大众的广泛关注.近两年,不少大公司纷纷涉足该领域,使得智能音箱逐渐成为一款热门的人工智能家用电器.智能音箱的兴起也改变了人们和家用电器之间的“沟通方式”:从动手到动嘴.“播放一些周杰伦的歌”,“明天北京的天气怎么样”… 对着智能音箱说出自己想让它做的事情,这些之前在科幻电影里才会出现的桥段逐渐变成了现实.那么,智能音箱是如何听懂人类指令的呢? 智能音箱听懂人类指令的过程,其实就是语义理解的过程,可以被分解成为两个

什么是ML.NET? ML.NET是由微软创建,为.NET开发者准备的开源机器学习框架.它是跨平台的,可以在macOS,Linux及Windows上运行. 机器学习管道 ML.NET通过管道(pipeline)方式组合机器学习过程.整个管道分为以下四个部分: Load Data 加载数据 Transform Data 转换数据 Choose Algorithm 选择算法 Train Model 训练模型 示例 建立一个控制台项目. dotnet new console -o myApp cd m

转载来源:http://www.cnblogs.com/pinard/p/7160330.html word2vec是google在2013年推出的一个NLP工具,它的特点是将所有的词向量化,这样词与词之间就可以定量的去度量他们之间的关系,挖掘词之间的联系.虽然源码是开源的,但是谷歌的代码库国内无法访问,因此本文的讲解word2vec原理以Github上的word2vec代码为准.本文关注于word2vec的基础知识. 1. 词向量基础 用词向量来表示词并不是word2vec的首创,在很久之前就

SqlDependency是outputcache网页缓存的一个参数,它的作用是指定缓存失效的数据库依赖项,可以具体到数据库和表. SqlDependency能解决什么问题? Asp.Net中的cache可以设置一个过期时间,但设置多久合适呢?长了浪费,短了就失去缓存的意义了.使用SqlDependency进行缓存则可以解决这个问题. SqlDependency是.net2.0封装的一个类型,要配合sql2005或以上版本才能使用. 另外,SqlDependency类需要数据库的ServiceB

xgboost入门与实战(实战调参篇) https://blog.csdn.net/sb19931201/article/details/52577592 前言 前面几篇博文都在学习原理知识,是时候上数据上模型跑一跑了.本文用的数据来自kaggle,相信搞机器学习的同学们都知道它,kaggle上有几个老题目一直开放,适合给新手练级,上面还有很多老司机的方案共享以及讨论,非常方便新手入门.这次用的数据是Classify handwritten digits using the famous MNI