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原创 基于np的评价指标计算,更新中

part = pre ^ label # 对结果进行分类,亦或使得判断正确的为0,判断错误的为1。tp = tp_list.count(1) # 统计TP的个数。fp = fp_list.count(1) # 统计FP的个数。tn = pcount[0] - tp # 统计TN的个数。参数统一为一维np数组,先预测标签,后label。

2023-07-11 15:46:05 89

原创 VSCode远程Ubuntu服务器python

1. 下载安装VSCode,安装中文插件、Remote-SSH、Remote-SSH: Editing、Remote Explorer(搜索关键词Remote,前三个都安装上)3. 打开远程目录建立python编程目录,建立python测试文件,按VSCode提示安装远程python插件。2. mobaXterm服务器目录中打开authorized_keys文件,粘贴之前复制的公钥并保存。3. 打开目录C:/用户/用户名/.ssh/id_rsa.pub,使用记事本打开,复制公钥内容。2. cmd窗口输入。

2023-05-15 16:44:57 281

原创 ubuntu 22.04安装paddle

百度飞浆(paddle)深度学习框架当前稳定版(2.3.2版)不支持在ubuntu 22.04上安装!虽然官网解释原因是系统GCC版本过高,实测GCC降级后无效!解决方案很简单,放弃使用稳定版,直接使用develop版本即可。

2022-11-15 22:16:54 1736 3

原创 pytorch训练过程io性能加速技巧(ubuntu 22.04)

对于用于做深度学习的个人PC,很容易存在的一个问题,即重GPU,而忽略IO性能,导致输出延时过高,显卡吃不饱。这里总结一些小的技巧,帮助提升IO性能。

2022-10-19 15:49:05 755

原创 ubuntu22.04更换RTX 4090显卡后,安装驱动和pytorch记录

ubuntu22.04更换4090显卡后,安装驱动和pytorch记录显卡更换之前(之前使用的是2080ti),已在ubuntu图形界面的“附加驱动”中安装nvidia驱动,并且anaconda环境中的pytorch正常使用。

2022-10-18 10:14:01 15964 16

原创 cuda相关的地址

cuda相关的地址

2022-10-16 21:20:56 223

原创 WSL安装cuda(11.8)

windows 10 下WSL2 安装cuda(11.8)

2022-10-15 14:48:19 1632 1

原创 WSL2更改安装路径(ubuntu22.04)

WSL2更改安装路径(ubuntu22.04)

2022-10-15 13:57:20 1710

原创 pytorch的自定义扩展

反向传播:https://blog.csdn.net/Hungryof/article/details/78346304https://blog.csdn.net/tsq292978891/article/details/79364140

2019-12-02 12:46:33 182

原创 cuda那些事

cuda历史版本https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archivecudnn下载https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

2019-11-28 19:14:21 104

《Python深度学习》2018中文版

本书由 Keras 之父、现任 Google 人工智能研究员的弗朗索瓦 • 肖莱(François Chollet)执笔,详尽介 绍了用 Python 和 Keras 进行深度学习的探索实践,涉及计算机视觉、自然语言处理、生成式模型等应用。 书中包含 30 多个代码示例,步骤讲解详细透彻。由于本书立足于人工智能的可达性和大众化,读者无须 具备机器学习相关背景知识即可展开阅读。在学习完本书后,读者将具备搭建自己的深度学习环境、建立 图像识别模型、生成图像和文字等能力。 本书适合从事大数据及机器学习领域工作,并对深度学习感兴趣的各类读者。

2018-10-14

解析卷积神经网络(深度学习实践手册)-高清无水印

这是一本面向中文读者轻量级、偏实用的深度学习工具书,本书内容侧重深 度卷积神经网络的基础知识和实践应用。为了使更多不同技术背景的读者通过 本书对卷积神经网络和深度学习有所了解,笔者试图尽可能少的使用晦涩的数 学公式而尽可能多的使用具体的图表形象表达。本书的受众为对卷积神经网络 和深度学习感兴趣的入门者,以及没有机器学习背景但希望能快速掌握该方面 知识并将其应用于实际问题的各行从业者。为方便读者,本书附录给出了一些 相关数学基础知识简介。 全书共 \ƒ 章,除“绪论”外可分为 \ 个篇章:第一篇“基础理论篇”包括 第 \∼ƒ 章,介绍卷积神经网络的基础知识、基本部件、经典结构和模型压缩 等基础理论内容;第二篇“实践应用篇”包括第 ¥∼\ƒ 章,介绍深度卷积神经 网络自数据准备始,到模型参数初始化、不同网络部件的选择、网络配置、网 络模型训练、不平衡数据处理,最终直到模型集成等实践应用技巧和经验。另 外,本书基本在每章结束均有对应小结,读者在阅读完每章内容后不妨掩卷回 忆,看是否完全掌握此章节重点。对卷积神经网络和深度学习感兴趣的读者可 通读全书,做到“理论结合实践”;对于希望将深度卷积神经网络迅速应用来解 决实际问题的读者,也可直接参考第二篇的有关内容,做到“有的放矢”。

2018-10-13

CNN的通俗理解

CNN卷积神经网络原理的通俗理解,包括什么是神经元,学习的过程,卷积的过程等等

2018-10-02

POI输出Word分段问题的解决

在java中使用POI向word输出文字,并解决文件输出换行符无法写入word的问题。

2018-06-30

Faster-RCNN论文翻译

Faster-RCNN论文翻译

2018-06-29

空空如也

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