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RSS订阅原创 入坑GPU云平台【个人感受】
作为一名初级深度学习者（炼丹师），用GPU跑模型必不可少，但是作为学生，而且刚好实验室里的GPU不够用怎么办？当然，第一反应想到的肯定时Colab或者Kaggle，但是无奈要梯子，而且数据上传的速度太慢（想当年传1个G的数据到Colab上，中途中断了N次，内心真实崩溃o(≧口≦)o）。后来也找了几家国内的云GPU平台，这里面就包括阿里云天池、池矩云、AI Studio（这个还可以，But，现在不能用tensorflow和pytorch了，所以含泪告别）
2021-12-23 17:46:32
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原创 keras 如何优雅地实现多个自定义损失函数
keras 如何优雅地实现多个自定义损失函数之前跑SRGAN模型的时候，由于有多个损失函数（content loss、adversarial loss、perceptual loss）当时采用的是train_on_batch进行训练的。但是发现相比于model.fit，train_on_batch的训练速度会慢很多（虽然我也不知道为啥）而且还无法显示loss变化的进度调，所以就让人很难受QAQ。后来看见知乎上这位作者的文章，简直是如获至宝了，那现在就说一下我是怎么使用keras的自定义损失函数的吧。主要
2021-12-23 00:14:40
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原创 tensorflow数据读入的基础步骤
tensorflow数据读入的基础步骤说实话，每次在跑模型的时候数据集输入网络的形式都让我很头疼，虽然自己会写，但总觉得代码不够简洁漂亮，也经常疑心数据传输的速度问题。所以每次都是去copy别人的数据处理的代码，自己则看的懵懵懂懂的，故在这里记录一下常用的数据输入网络的方式。1. 输入与标签建立联系–zip输入：可迭代的对象输出：将对象中对应的元素打包成一个个元组，然后返回由这些元组组成的列表。实例>>>a = [1,2,3]>>>b = [4,5,6]&
2021-12-22 23:02:10
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空空如也
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