infer

零基础入门深度学习(五):卷积神经网络基础之BN和Dropout

只谈情不闲聊 提交于 2020-02-28 03:49:45
课程名称 | 零基础入门深度学习 授课讲师 | 孙高峰 百度深度学习技术平台部资深研发工程师 授课时间 | 每周二、周四晚20:00-21:00 编辑整理 | 孙高峰 内容来源 | 百度飞桨深度学习集训营 出品平台 | 百度飞桨 01 导读 本课程是百度官方开设的零基础入门深度学习课程,主要面向没有深度学习技术基础或者基础薄弱的同学,帮助大家在深度学习领域实现从0到1+的跨越。从本课程中,你将学习到: 深度学习基础知识 numpy实现神经网络构建和梯度下降算法 计算机视觉领域主要方向的原理、实践 自然语言处理领域主要方向的原理、实践 个性化推荐算法的原理、实践 本文由百度深度学习技术平台部资深研发工程师孙高峰为大家带来卷积神经网络基础之BN和Dropout. 02 批归一化(Batch Normalization) 批归一化方法方法(Batch Normalization,BatchNorm)是由Ioffe和Szegedy于2015年提出的,已被广泛应用在深度学习中,其目的是对神经网络中间层的输出进行标准化处理,使得中间层的输出更加稳定。 通常我们会对神经网络的数据进行标准化处理,处理后的样本数据集满足均值为0,方差为1的统计分布,这是因为当输入数据的分布比较固定时,有利于算法的稳定和收敛。对于深度神经网络来说,由于参数是不断更新的,即使输入数据已经做过标准化处理

linux下infer环境搭建

百般思念 提交于 2019-12-06 08:36:11
搭建infer前需要 配置JDK1.7+ python2.7+ocamlc+opam,文中详解 infer下载地址:https://github.com/facebook/infer/releases/ 下载:infer-linux64-v0.8.1.tar.xz 1、将infer-linux64-v0.8.1.tar.xz拷贝至你的目录中,注意使用root身份登录,拷贝至/root中。 #cp infer-linux64-v0.8.1.tar.xz 2、解压缩。 #tar xf infer-linux64-v0.8.1.tar.xz 或直接双击解压缩. 3、 检查编译 。 #./configure 你可能会遇到错误: configure: error: ocamlc not found. 这是未安装ocamlc的原因,解决办法, 安装ocamlc: sudo apt-get install ocamlc 再次运行 ./configure 可以遇到以下错误: 原因缺少atdgen,解决办法: sudo apt-get install atdgen 结果会发现找不到对应的软件安装 那我们可以去atdgen官网下载安装:https://launchpad.net/ubuntu/+source/atdgen 这样会很复杂,我们不是安装了ocamlc。 根据其中的提示

GMAT阅读备考稳定提升步骤分享

淺唱寂寞╮ 提交于 2019-12-04 06:13:53
GMAT阅读 备考中,最忌讳的做法就是急于求成走捷径。许多所谓的技巧看似能够帮助大家提升正确率,但在实际使用时往往有许多限制或者弊端,难以掌握又缺乏实用性比较难察觉。GMAT阅读提分还需循序渐进,下面小编就来分享正确备考的5个步骤。 强化长难句 建议考生一定要在正式模考之前把长难句拿下。现掌握了长难句阅读能节省很多的复习时间,之前需要一个词一个词来读的文章,通过训练可以做到以段来理解。长难句的复习资料最好的是《杨鹏GRE&GMAT难句教程》,认真学完的话阅读分数能有很大的提升。 量的积累 熟悉GMAT阅读套路的最粗暴方法就是大量接触GMAT的阅读。结束长难句之后,备考阅读建议先从OG开始,刷完OG做一套Prep官方模考题,有时间再可以做VERBAL REVIEW 2nd上面的RC,最后狂刷GMAT阅读大全。 题目分类解析 主旨题:一定要做对主旨题,也就是一定要读懂文章的中心,抓住中心就抓住了一切。 细节题:看到有“According to”这样的字眼就一定能在文章中找到对应的出处,找到了出处就能解出来。 推理题:看到有“infer””conclude””imply”以及类似的字眼,这道题需要从原文中找对应句子再经过推理才能解出来,文章中不一定有原话,把它当做CR题对待就行了。 结构题:这类题一般都比较简单,问某个词,某句话,某段在文章中的作用

“No training configuration found in save file:the model was *not* compiled. Compile it manually”解决方案

杀马特。学长 韩版系。学妹 提交于 2019-12-02 06:48:26
YOLO目标检测算法能够很好地实时定位视频目标物体,github项目 YOLOv3目标检测算法 能够很快地调试运行,但在训练完模型后预测图片和视频时仍然有一个小问题如下图所示, 这个警告可以不用管它,预测的图片也会出现在output文件夹下面。 如果要消除这个警告,可以predict.py中的一行代码 infer_model = load_model(config['train']['saved_weights_name']) 改为 infer_model = load_model(config['train']['saved_weights_name'], compile=False) 警告就会消失。 来源: https://blog.csdn.net/weixin_41681293/article/details/102732777