我在深圳 2018-06-24 旧书店淘一淘

先把前两天的补一下,周五是团建!得好好记下来,先是羽毛球再是电影再是烧烤,呦吼

周末颓废的状态是改不掉的,不过今天在地图上找到了一家很近的旧书店!

在深大边上的旧书店,就是八排书架有七排半都是国家高等教育教材QAQ,不然就是考研托福雅思词汇书听力写作口语宝典什么的

但是还是挑到了很多有意思的书啊

回来之后就把那本名侦探柯南看完了

Caffe 深度学习模型训练全过程

经过一星期的折腾,终于搞明白大致怎么使用caffe了,一下按序罗列下训练过程以及期间使用的某些技巧

未完成,有待继续学习

数据准备与处理

数据文件

lmdb 数据库 mnist_train_lmdb & mnist_test_lmdb

均值文件 imagenet_mean.binaryproto 生成均值文件命令 compute_image_mean [train_lmdb] [mean.binaryproto]

Data层

参考:caffe | Layers

caffe 主要是讲一下caffe对不同的数据类型的处理(二)

从图像转换为数据库

参考:Caffe 入门[……]

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我在深圳 2018-06-19 Defeated by Caffe

从早上到公司就开始装Caffe

弄了一上午到处报环境error,中午吃饭的时候都有点丧

然后就开始恶补homebrew,make相关的东西,把环境清了一下,尽量干干净净的重装

还是有很多error,不断的google,主要参考了github,stack overflow,google 网上论坛

所以今天的人生经验是,今天的人生经验是什么东西看的多了,都能混个眼熟,有点感觉

终于在八点半多下班前装好了,然后实际能不能跑还没测

记录了自己安装的过程,其中的艰辛以及各种error我说不出来 Caffe CPU-only Installation on macOS 10.13.5 High[……]

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Caffe CPU-only Installation on macOS 10.13.5 High Sierra 2018-06-19

安装环境:macos,没有英伟达GPU,没有anaconda python

声明:不保证能生效,仅记录自己的过程

踩了点坑,记录下安装过程

先安装依赖项目

brew install --fresh -vd snappy leveldb gflags glog szip lmdb opencv hdf5
brew install --build-from-source --with-python --fresh -vd protobuf
brew install --build-from-source --fresh -vd boost boost-python

然后[……]

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深度学习&卷积神经网络学习笔记(一)基础

设计

全连接神经网络

没有良好的不变性

解决方法:一般是大量数据+增加层数/让不同位置有不同权值

卷积神经网络

  • 局部连接:感受野(窗口)、局部线性组合:filter(kernel)
  • 空间共享:参数减少、权值共享
  • stride、Feature Map
  • depth维度上fully-connected,权值不共享
  • Zero padding
  • 多filters:新的depth维度
  • 非线性激活函数:sigmoid、ReLU等
  • 卷积层的输入与输出
  • Vectorization
  • pooling:Max pooling等,去除feature map中的冗余信息
  • 最后:全连接层
  • 特征抓取层(自动学习特[……]

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我在深圳 2018-06-12 深度学习&卷积神经网络入门

今天就正式入职啦!但是似乎员工卡还没来得及办权限,得明天,所以蹭了两顿饭。

跟导师交接了下我的第一个项目是人体姿势识别,照着论文复现就可以了。

重温了一下吴恩达老师的机器学习课程,发现真的是受益无穷,很多概念都是接触过的。

然后就是新的学习模式:卷积神经网络 CNN,跟传统的浅层NN还是有区别的。

不过似乎主要是在NN设计上进行了改进,更贴近生物视觉,training上还是使用反向传播BP的思想,不过得对于激活函数ReLU等和pooling做对应的处理。

导师似乎也很忙,下午没看见过几次,自己也有点腼腆,不过帮我搬来了电脑,谢谢!

于是就自己组装了电脑。

座位左边两位实习生,[……]

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我在深圳 2018-06-11 深圳&腾讯,来啦

虽然是在零点之前降落的飞机,但折腾到酒店已经是快两点了。

早上随便吃了早餐,去了一个公园散步,突然飞来一口锅。

正宗潮汕牛肉火锅不错啊,八合里海记。

下午到了公司安排的酒店,把锅给填了,也就是HHHOJ有伪ACM赛制了。

晚上6点过终于来到腾讯新大厦啦,见到了dali姐。

5层一餐晚饭,22层运动健身房,39层办公室,一路上dali姐很nice,夸我比较外向?我一直以为自己很内向。

所以第一天的人生经验是,多笑多说谢谢乖巧一点,多叫哥哥姐姐。

两件衣服,两个公仔。

逛完后忍不住又去健身房玩了大概半个小时。

所以这就是第一天,明天入职!

打卡,今天干了啥

  • 运动、健身

  • [……]

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