学习深度学习，首先从深度学习的入门MNIST入手。通过这个例子，了解Tensorflow的工作流程和机器学习的基本概念。 一 MNIST数据集 MNIST是入门级的计算机视觉数据集，包含了各种手写数字的图片。在这个例子中就是通过机器学习训练一个模型，以识别图片中的数字。 MNIST数据集来自 htt ...
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2016-11-27 22:49:32
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学习mnist_softmax.py 向量：有大小和方向的量。标量：只有大小的量。 向量的写法：起点a，重点b，则写为ab上面加一个剪头。如果是在一个直角坐标系，则可以用数对的形式表示。例如（2，3） 每一手写数字样本图片都是28*28像素的图片 28*28=784，所以每个图片都可以表达为784纬 ...
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2016-11-16 15:23:06
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Caffe安装 首先需要从网站https://github.com/BVLC/caffe下载压缩包上传到Linux服务器，解压文件。然后执行make all，不报错则表示caffe已经编译好，export设置环境变量如下： mnist示例测试 首先进入caffe-master/data/mnist目 ...
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2016-11-09 19:50:46
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1 首先肯定是安装caffe，并且编译python接口，如果是在windows上，最好把编译出来的python文件夹的caffe文件夹拷贝到anaconda文件夹下面去，这样就有代码自动提示功能，如下： 本文中使用的ide为anaconda安装中自带的spyder，如图所示，将根目录设置为caffe ...
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编程语言 时间：
2016-10-30 01:11:38
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最近在摸mxnet和tensorflow。两个我都搭起来了。tensorflow跑了不少代码，总的来说用得比较顺畅，文档很丰富，api熟悉熟悉写代码没什么问题。 今天把两个平台做了一下对比。同是跑mnist，tensorflow 要比mxnet 慢一二十倍。mxnet只需要半分钟，tensorflo ...
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Web程序 时间：
2016-10-29 12:03:42
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之前用CUDA写的版本，竟然还不如CPU。 经过好几次的尝试，得到两点经验： 1. CUDA的kernel不需要写得硕大无比。写大了之后，block数和thread数反而不好调整（之前都没有用上block），另外就是会导致数据管理非常复杂。kernel搞成细粒度之后好像也没那么多的影响。 2. 训练 ...
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2016-10-11 21:46:27
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把前一篇中的MNIST数据识别程序进行了简单的CUDA改造，得到的结果很差，一个epoch从大约5秒变成了50秒。 也可以理解，我把每个操作（比如mul, add）单独拎出来实现，结果由于不知道自己的上下文，就不要不断的 __syncthreads。 不过还是有一些收获，第一次写CUDA程序，最终还 ...
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2016-09-28 22:46:08
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在硕士第二年，义无反顾地投身到了深度学习的浪潮中。从之前的惯性导航转到这个方向，一切从头开始，在此，仅以此文记录自己的打怪之路。 最初的想法是动手熟悉Caffe,考虑到直接上手Ubuntu会有些难度，所以首先在windows环境下打个基础。有个插曲，台式机由于某些原因只能保持在32位系统，编译caf ...
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Windows程序 时间：
2016-09-24 00:35:15
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解决方案来自http://blog.csdn.net/yang6464158/article/details/41743641 感谢感谢~~ ...
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2016-09-13 09:05:50
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一、前言 本文会详细地阐述caffe-windows的配置教程。由于博主自己也只是个在校学生，目前也写不了太深入的东西，所以准备从最基础的开始一步步来。个人的计划是分成配置和运行官方教程，利用自己的数据集进行训练和利用caffe来实现别人论文中的模型(目前在尝试的是轻量级的SqueezeNet)三步... ...
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Windows程序 时间：
2016-09-10 06:46:21
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