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cannot import name 'ReparseException' & tf模型参数提取

2018-04-16 | ML | |

Tensorboard ImportError: cannot import name ‘ReparseException’


环境:

  • python 3.5.4
  • Tensorflow==1.4.1
  • html5lib==1.0.1

错误信息:

1
ImportError: cannot import name 'ReparseException'
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tf的条件赋值(量化)

2018-04-08 | ML | |

在numpy中一行实现的代码,始终不知道如何在tf中快速实现= =


问题


对于一个任意维度张量a,使其值在0到1之间的值量化到0.5。

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微博树洞关闭之后

2018-03-18 | 感 | |

前一段时间早上看微博,发现几个博主都在说学校微博协会的事情。作为原来的运营部部长(虽然一年之后没有去竞选会长副会长这些职务就退休了),我一直都很关注协会的发展。看了一下协会发了一个声明,主要就是因为争议言论,把#成电树洞#栏目给关闭了。

封面

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python list 复制拷贝问题

2018-03-04 | Code | |

大概python绕不开这个小小的问题。。很简单不过还是记录一下吧。

问题

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2
my_list = [ ... ]
new_list = my_list

这样的操作并不会获得一个my_list的副本,而是会让new_list也“指向”my_list,共享内容。

1
2
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4
my_list = [ 1 ,2 ,3 ]
new_list = my_list
new_list[0] = 0
print(new_list, my_list)
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center loss 论文学习

2018-02-28 | ML | |
center loss框架从网络的的框架来看,center loss的主要工作是下图中的“Discriminative Features”。 普通的网络框架,在反向传播的过程中,根据类别标签,会将不同的类别划分开。如“Separable Features”所示,一开始两种颜色是混杂的,通过改变网络参数,让不同颜色能被分类器分开,就达到了目的。而这个过程中,只对不同类有要求,同一类没有进行约束。center loss则是让类内的输出结果更加集中。 为了展示实际的效果,作者在mnist上进行了测试,下图是softmax分类器前面增加的一层的参数,其维度为2,这样就可以进行可视化的显示。 $$F=WX$$ $X$是上一层的输出,维度为800(根据论文计算得到),$F$为施加center loss的全连接层的输出,维度为2。那么权重参数$F$为{800,2}的矩阵。在没有采用center loss时,不同类别的输出图像是一种花瓣,其特点是同一类的方差较大。可以找到分界线将不同类别区分开,虽然花瓣外尖端与其他类间距很大,花瓣中心的区分很小,很容易造成错误,如橘色区域,红线表示分类线。 如何让同一 ...
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DeepCompression思考

2018-01-15 | ML | |

网上很少有Deepcompress的实现源码,前一段时间使用TensorFlow实现了一下,还是有些问题值得注意。

TensorFlow的局限性


TensorFlow支持的是一种静态图,当模型的参数确定之后,便无法继续修改。这对于逐阶段、分层的训练带来了一定的困难。

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愿善良能被温柔以待

2018-01-01 | 感 | |

时间上相隔一年,空间上相距两千公里,每年此时,似乎都应该总结一番。在前一天,脑海中就蹦出了这样的一句话:愿善良能被温柔以待。

2018

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清华源apt-get update 0%

2017-12-28 | Code | |

本来以为是个小问题,结果查了半天没解决= =

系统环境:Ubuntu 16.04.3 LTS(基于docker)

切换apt为清华源


Ubuntu 镜像使用帮助:
Ubuntu 的软件源配置文件是/etc/apt/sources.list。将系统自带的该文件做个备份,将该文件替换为下面内容,即可使用 TUNA 的软件源镜像。

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Yan Joy

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