- 博客(41)
- 资源 (3)
- 收藏
- 关注
RSS订阅
原创 linux笔记
#1: 分屏显示： tmux#2: 查看信仰图标：screenfetch#3: 按进程的内存排序：top 按 shift+m#4: 显卡信息： nvidia-smi#4: 查找指定进程：ps aux | grep xxx#5: 查找某一进程PID：pgrep xxx#6: 修改主题：gnome-tweak-tool#7: Ubuntu 16.04启动错误＂a start job is running
2017-07-01 21:31:47
864
原创 PyTorch(总)——PyTorch遇到令人迷人的BUG与记录
这篇博客就用来记录在使用pytorch时遇到的BUG，虽然年纪大了，但是调出BUG还是令人兴奋^_^!BUG1： 在使用NLLLoss()激活函数时，NLLLoss用来做n类分类的，一般最后一层网络为LogSoftmax，如果其他的则需要使用CrossEntropyLoss。其使用格式为：loss(m(input), target)，其中input为2DTensor大小为（minibatch...
2017-06-28 16:42:04
119939
65
原创 python3.6编译caffe问题
python3.6+ubuntu14+caffe直接编译是可以通过的，但是在编译完pycaffe后import caffe会出现一些列的protobuf的错误，这主要是python的protobuf和caffe编译的protobuf不统一的原因，python3.6只支持protobuf3.0以上，但是protobuf3.0以上使用caffe编译不过。最后解决如下：python3.6 的pr...
2019-09-12 16:43:07
1559
原创 python从TXT创建PDF文件——reportlab
使用reportlab创建PDF文件电子书一般都是txt格式的，某些电子阅读器不能读取txt的文档，如DPT-RP1。因此本文从使用python实现txt到pdf的转换，并且支持生成目录，目录能够生成连接进行点击（前提是在txt文件中能够知道每个章节的位置），支持中文。reportlab的使用可以查看reportlab官方文档。txt转pdf详细代码如下：# coding: utf-8#...
2019-05-17 21:25:16
1765
原创 python+opencv——去除图像光照不均匀
使用python版本的opencv去除图像中的光照不均匀在图像处理中，如果图像中存在光照不均匀，则会影响图像处理的效果，比如在图像文本识别和图像分割中。本博客对于图像均衡化的处理主要参考文章：一种基于亮度均衡的图像阈值分割技术，以有关于C++的实现代码：opencv 一种不均匀光照的补偿方法使用该方法主要的原因是最近在弄Tesseract的文字识别，需要识别拍摄照片中的字母，但是照片为室外拍摄...
2019-05-03 18:42:57
39414
40
原创 通过字符串的方式调用模型——python
通过字符串的方式调用模型——python最近又搞了一遍PGGAN，tensorflow版本的（progressive_growing_of_gans），里面分装的太好了，我在本地又没有对应的运行环境，通过在服务器上+大脑调试，简直头都大了，最后差不多摸清楚了整个网络的过程，其中通过字符串的方式调用相应的网络比较由意思，即可方便实现对网络进行扩展（都不用在文件中新增import [networks...
2019-04-24 19:53:22
529
原创 CMU运动捕捉数据处理 MOCAP(一)——数据介绍
MOCAP(一)研究生期间做了很长时间的运动捕捉数据方向的，由于运动通过运动捕捉采集的数据比较抽象，现将数据格式的介绍和一些预处理记录下。常用的运动捕捉数据集有:CMU运动捕捉数据库HDM05数据库常用的数据格式有：ASF/AMCBVHC3D其中，ASF/AMC是由骨架数据文件（ASF）和运动数据文件（AMC）组成；BVH有2部分组成，HIERARCHY描述了运动的骨架层...
2018-12-23 11:29:15
11009
5
原创 PyTorch(八)——pyTorch-To-Caffe
pyTroch模型转换到Caffe模型，即动态图到静态图的转换。采用三种方法：1) 使用python的trace调试机制，得到其运动过程的操作；2) 使用pyTorch的grad_fn机制，通过网络的输出，向上递归得到网络结构；3) 使用ONNX，pyTorch1.0版本整合了caffe2。
2018-10-17 15:46:10
6981
1
原创 神经网络卷积层的实现原理与可视化其过程 (caffe为例)
caffe中卷积层的实现1 caffe卷积前向传播caffe前向传播涉及到的类主要如下： 首先卷积层conv_layer.cpp中的Fprward进行前向传播，调用父类base_conv_layer.cpp中的forward进行前向传播，该函数调用conv_layer.cpp中的conv_im2col计算输入矩阵转换后的矩阵，然后通过权重矩阵与转换后的矩阵相乘得到卷积计算。其示意...
2018-04-07 21:17:43
1777
原创 linux16.04+matlab2016+python+caffe
调试了个代码，需要同时用到matlab，python和caffe，实在是用不惯linux下的matlab，尝试将代码移植到windows下编译，结果失败，好吧，在linux下安装matlab，以下是安装时一些问题。matlab2016b安装步骤安装包的下载网上有，如果没找到可以邮件咨询我。
2017-12-28 10:29:34
871
原创 PyTorch(七)——模型的训练和测试、保存和加载
目录连接 (1) 数据处理 (2) 搭建和自定义网络 (3) 使用训练好的模型测试自己图片 (4) 视频数据的处理 (5) PyTorch源码修改之增加ConvLSTM层 (6) 梯度反向传递(BackPropogate)的理解 (总) PyTorch遇到令人迷人的BUGPyTorch的学习和使用（七）模型的训练和测试在训练模型时会在前面加上：model.train()在测试模型时在前
2017-11-11 19:53:54
63248
8
原创 Windows下安装PyQt4+python2.7+(nltk+wordcloud+jieba+pyinstaller打包)——词频分析软件
最近想写个小demo，使用python实现文章的词频统计，并完成词云图的绘制，然后需要具有交互界面，并且能够在没有python环境的电脑下运行，方便不懂编程的人直接使用。主要使用的库和软件如下：python2.7 实验算法编程语言PyQt4.8 交互界面的搭建nltk 词频分析jieba 词语分割wordclold 绘制云图matplotlib.pyplot 显示/保存云图
2017-11-10 16:23:07
1613
4
原创 PyTorch(六)——梯度反向传递(BackPropogate)的理解
目录连接 (1) 数据处理 (2) 搭建和自定义网络 (3) 使用训练好的模型测试自己图片 (4) 视频数据的处理 (5) PyTorch源码修改之增加ConvLSTM层 (6) 梯度反向传递(BackPropogate)的理解 (总) PyTorch遇到令人迷人的BUGPyTorch的学习和使用（六）多个网络交替情况最近使用PyTorch搭一个对抗网络，由于对抗...
2017-08-09 20:09:40
28093
9
原创 PyTorch(五)——PyTorch源码修改之增加ConvLSTM层
PyTorch的学习和使用（五）卷积（convolution）LSTM网络首次出现在Convolutional LSTM Network: A Machine Learning Approach for Precipitation Nowcasting，并且在处理视频这种具有时间和空间关系的数据时具有较好的效果。
2017-07-31 21:28:44
24753
12
原创 PyTorch(四)——视频数据的处理
PyTorch的学习和使用（三）最近在跑一个视频处理的代码，其用tensorFlow实现的，现在转换为使用PyTorch处理，主要实现如下：对原始视频的读取，得到连续的K帧存储对每帧图片数据的处理（翻转，归一化）对数据的mini-batch处理和之前博客 PyTorch(一)——数据处理，中所说的一样，需要： 1）定义数据读取的方法。 2）针对数据的格式，改写transforms中数据处
2017-07-25 21:05:02
22669
9
原创 Python: joblib.Parallel method in a class 'TypeError : can't pickle instancementhod objects'
使用joblib.Parallel并行处理数据是出现TypeError : can’t pickle instancementhod objects 错误首先是一段函数调用的实现：import joblibimport numpy as npdef load_data(K, T): return K+Tjobs = 8Ts = np.repeat(np.array([1]), jobs,
2017-07-25 15:06:57
1755
原创 图像处理/255.0 和/127.5 -1
在代码中看到图像的2种处理方式：img/255.0img/127.5 - 1第一种是对图像进行归一化，范围为[0, 1]，第二种也是对图像进行归一化，范围为[-1, 1]，这两种只是归一化范围不同，为了直观的看出2种区别，分别对图像进行两种处理：从图中可以看出， 第二种方式图像显示的更黑，其直方图如下：同样，其直方图的分布规律相同，第二种分布相对稀疏。PS：关于其各自优点，今后遇到在补充。
2017-07-25 10:09:36
14154
10
原创 神经网络之卷积理解
卷积看了也使用了不少时间了，最近在知乎上如何理解深度学习中的deconvolution networks看到一个关于卷积的，感觉不错，因此有把那篇讲卷积的文章A guide to convolution arithmetic for deep learning看了一遍。首先是卷积和反卷积的输入和输出形状（shape）大小，受到padding、strides和核的大小的影响。其计算如下： 操作
2017-07-13 16:06:12
1628
原创 Synergy完全卸载
Synergy用在2太电脑鼠标键盘共享，所谓是第一次使用非常爽，第二次简直爆炸。比如修改主机名之后，软件还是之前的配置，卸载重装还是这样。搞了半天，终于弄清楚怎么完全卸载。windows系统windows系统在卸载后需要删除注册列表：HKEY_CURRENT_USER\Software\Synergy 直接删除，不要有丝毫由于。看起来很简单，但是关于这个的介绍几乎没有，摸索了好久才弄清楚。linux
2017-07-01 21:11:55
8238
原创 Conky--linux自定义桌面监控
Conky可以对linux硬件设备进行实时监控，并且显示在桌面上。 好吧说实话，就是为了装逼 ^_^! 首先，先贴图： 右边就是conky显示的，可以显示进程，内存，显卡温度等等。下载安装在github，这个是支持中文的，而且里面有简单的conky语法说明，具体的conky语法在这里。我的cinkyrc文件如下：####################### - Conky settings
2017-06-28 09:38:13
7185
16
原创 使用pyinstaller对python打包
使用pyinstaller对python打包时使用matplotlib和Tkinter库所遇到的问题pyinstaller的安装的简单使用就不多说了，pyinstaller-github中有详细介绍，比较简单。 主要记录在对打包时遇到的几个问题。1. 程序中使用matplotlib，在打包完成后出现Intel MKL FATAL ERROR: Cannot load mk2_avx.dll or
2017-06-01 13:58:19
1689
原创 PyTorch(三)——使用训练好的模型测试自己图片
PyTorch的学习和使用（三）在上一篇文章中实现了如何增加一个自定义的Loss，以Siamese network为例。现在实现使用训练好的该网络对自己手写的数字图片进行测试。
2017-05-31 09:24:49
51741
30
原创 PyTorch(二)——搭建和自定义网络
PyTorch的学习和使用（二）最近刚好在看一篇与Siamese network有关的论文，在PyTorch中没有example，caffe中有，刚好使用PyTorch实现。（PS：图片单独打开更清晰） 主要步骤为：数据预处理模型搭建模型训练数据预处理Siamese的网络结构如下：通过输入两张图片X1和X2，经过权重共享的CNN，各自得到一个输出特征向量Gw(X1)G_w(X_1)和Gw(
2017-05-10 19:23:58
24559
21
原创 PyTorch(一)——数据处理
PyTorch学习和使用(一)PyTorch的安装比caffe容易太多了，一次就成功了，具体安装多的就不说了，PyTorch官方讲的很详细，还有PyTorch官方（中文）中文版本。 PyTorch的使用也比较简单，具体教程可以看Deep Learning with PyTorch: A 60 Minute Blitz， 讲的通俗易懂。要使学会用一个框架，只会运行其测试实验是不行的，所以现在打算把c
2017-05-06 18:13:01
22897
6
原创 openGL学习（二）
openGL学习（二）主要学习openGL利用着色器绘制3D形状摄像机的设置（视角选择）。要显示一个物体首先需要确定在什么地方以什么视角观看。着色器。openGL绘制都是先定义定点数组（vertex array objects），然后到顶点缓冲（vertex buffer objects）完成绘制。利用索引绘制。利用索引去除重复点的定义。摄像机的设置简单来说相机的设置就是在什么位置朝什么方向
2017-05-02 09:52:10
551
原创 openGL学习（一）
openGL（一）由于近期需要参加个比赛，需要一个demo，主题框架使用openGL来搭，刚好来学习下openGL，参考的工程为来自CMU，但是其使用的openGL都是老古董了，准备使用最近的翻修下。首先是显示窗口的搭建主界面按键鼠标操作世界设置（世界坐标系）主界面本Markdown编辑器使用StackEdit修改而来，用它写博客，将会带来全新的体验哦：Ma
2017-05-01 19:25:00
540
原创 1个鼠标和1个键盘控制2台电脑（windows和linux系统）
由于写文章和跑实验的需要（在windows下写文章比较方便，linux下跑实验比较方便），弄来了两台电脑。一个linux的系统，用来跑程序，一个windows系统，用来看文章和写文章。但是由于使用2个键盘和鼠标不方便（桌子也放不下。。。），因此在网上查了下大概有三种方法可以实现。kvm切换器。这个比较适合一个屏幕两个主机的情况，而且有时我需要在2台电脑之间频繁切换，这个转换器不太实用。USB对拷
2017-04-30 17:26:27
19436
原创 opencv3.2 增加opencv_contrib组件
opencv3.2 增加opencv_contrib组件之前在ubuntu16.04下安装caffe和opencv3.2，由于需要需要使用opencv_contrib组件，在安装中遇到一些问题。 在已安装好opencv3之后增加opecnv_contrib组件需要3步。 1. 首先进入到之前opecnv编译的build目录。$ cd ~/opecnv/build/ 我的目录是这个，根据自己情况调
2017-04-27 10:53:42
6091
2
原创 python 3D绘图（matplotlib）中视角的改变
matlab中有view函数可以改变绘制图像的视角，这次使用Python不知道如何改变。通过初始化ax.view_init(elev=10., azim=11)即可改变视角，即相机的位置。如上图所示。
2017-03-08 21:46:07
36381
14
原创 theano 中出现 TypeError: 'TensorVariable' object does not support item assignment
theano 中出现 TypeError: 'TensorVariable' object does not support item assignment在使用TensorVariable类型数据时，如果对TensorVariable类型中某个元素赋值，就可能出现上述错误。如下：TV_list1[1,2] = TV_list2[1,2]其中TV_list1 和 TV_list2
2017-02-28 09:31:52
3092
原创 Neural Network and deep learning(二)
Neural Network and deep learning(二)（1）权重的矩阵表示。该文章中的权重表示是反过来的，即WijW_{ij}中i表示下一层的神经元，j表示前一层的神经元。这样在计算向下一层传递时直接可以使用wxwx。 （2）反向传播的理解。 z2a2z3a3=w1x+b1=σ(z2)=w2a2+b2=σ(z3)\begin{align*}z^2 & = w^1x+b^1 \
2016-11-02 09:49:06
438
原创 Neural Networks and Deep Learning(一)
Neural Networks and Deep Learning学习（一）之间学习CNN核卷积，ufldl教程看了大部分，现在系统的过一遍深度学习，加强自己对深度学习和神经网络的理解。这只是学习笔记，不是教程，只是本人学习此文档的理解和一些见解1）权重之间的连线可以看成一种“因素”，其权重则可以表示该“因素”的可能性。最后权重的总和与阈值比较得到输出， \begin{cases}\
2016-10-29 20:03:19
419
原创 PCA和Softmax学习
PCA和Softmax学习老师上课说PCA（主成分分析）简单，不用讲，简单是简单，但也要看看，主要就是看fuldl上的教程，然后自己推导和matlab实现。PCApca算法pca是一种降维方法，可以看做是逐一取方差最大方向，就是对协方差矩阵做特征值分解，取最大特征值所对应的方向。算法描述如下：1 对所有样本进行中心化：xix_{i} xi−1m∑mi=1xix_{i}-\f
2016-10-27 22:14:28
688
原创 数字图处理测试（第三章）
书上习题和代码测试图像反转、对数变换、伽马变换直接上代码：# -*- coding:utf-8 -*-import matplotlib.pyplot as pltfrom PIL import Imageimport numpy as npimg = np.array(Image.open('11.tif').convert('L'))fig = plt.figure()ax1 = fig.a
2016-10-22 14:49:55
461
原创 caffe学习（二）
windows+caffe+python（matlab）接口+notebookcaffe的python接口本来之前都快写完了，然后学校断网了，手一抖，把浏览器缓存清理了，然后白写了，哎！！！！！在windows下的接口是参考happynear的，里面详细讲解了，就不在写一遍了（之前写了，不小心删了）。caffe+nodebook的测试弄这个python接口，就是为了测试一个论文的源码，其实现是使用p
2016-10-16 16:44:38
310
原创 caffe学习（一）
caffe学习（一）1 安装： caffe在linux和windows下的安装不太一样，由于实验室电脑是windows系统，就先安装了一个windows版本的先学习下，安装过程挺顺利的，一次就成功了。2 学习： 这本书一半是代码，一半是日志，看起来也没什么感觉，只是讲解了简单了应用，书中的有些代码和日志也没有详细看（看了也忘了），只是对代
2016-10-09 19:42:40
339
原创 OpenCV3学习（一）
OpenCV计算机视觉学习（一） 本科的毕业设计就是使用OpenCV完成的，研究生对这方面有点兴趣，然后又开始深入学习，由于之前有一点基础，买了本《OpenCV3 编程入门》来看，觉得里面讲的十分片面，大概翻了一遍，就把它当做工具书来看了。由于做图像处理和数据处理使用Python比较方便，因此又买了本《Opencv3计算机视觉》Python版来看，看了前3章，大概来总结下。
2016-09-29 19:12:51
597
傅里叶变换图像意义绘制
2016-12-29
彩色图像分层_数字图像作业
2016-11-18
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人