在训练的时候加入一定的噪声,可以降低过拟合
读取图像,要用wb选项
Linux出现unable to locate package,可能是apt get需要update
Ssh老是被refuse,但是服务器上没有黑名单,看样子是被防火墙挡了,但是不知道是哪里的防火墙,换个ip就好了
Pip更新版本老是失败,还是直接在官网上找,getpip文件更新好用
有six在,不能安装python包,在后面加这个就行: --ignore-installed six
2d卷积和3d卷积的区别:https://www.zhihu.com/question/266352189
tf.nn.conv2d中参数的含义:https://zhuanlan.zhihu.com/p/26139876
卷积神经网络中的参数计算:https://www.cnblogs.com/hejunlin1992/p/7624807.html
tf中rank,shape的区别:https://www.jianshu.com/p/9463340683c9
119*119是经过conv,relu,maxpool后的数据大小
pyenv构造虚拟环境:https://zhuanlan.zhihu.com/p/36402791
pyenv virtualenv遇到命令行中不能使用的问题:https://github.com/pyenv/pyenv-virtualenv/issues/36
再次重申,coding:utf8要放在文件的最开头!最开头!第一行或者第二行!
数组自动计算一维的时候,用None或者-1
pyenv在 linux上安装存在的一些问题:https://my.oschina.net/jansonlv/blog/1615216
python中传参时候的各种和*使用:https://blog.csdn.net/yhs_cy/article/details/79438706
torch中sequential,把几个操作连在一起:https://ptorch.com/news/57.html
torch中反卷积计算输出size的公式(ConvTranspose2d):https://zhuanlan.zhihu.com/p/39240159
https://zhuanlan.zhihu.com/p/33344222,论google的免费GPU有多良心:貌似每一次都要重新登录获得验证码
出现的bug:在upsample1的时候,输出维度为6,和之前门算出的维度8不一样 => 居然增大了img的size就行,一百五可以,122不行 => 501不行,这是什么鬼=>修改卷积操作的各种参数,kernel_size or padding or stride
老是出现OOM => 注意使用Variable的时机,等等 ,收效甚微=> 发现尺寸是(60,1,3,501,501),改成(1,60,3,501,501)就成功多跑了……
几番整理后=>尺寸问题,改成了(60,1,3,501,501)又可以了…………真是奇怪啊…………
之后还是要注意batch_size和input_num_seqs的区别,代码里面还是歧义的,但是还没有改
python出现『ValueError: insecure string pickle』问题:在save的时候,file在open之后要close
cv2.imwrite出现错误是因为path有误
pytorch ====> detach相关问题,要把target给detach啊,不要detach输出了,那网络还有什么意思!!!:https://blog.csdn.net/dhhcj/article/details/81180608 ,https://blog.csdn.net/u012436149/article/details/76714349
pytorch.conv2d过程验证:https://zhuanlan.zhihu.com/p/32190799
可参考文章--如何用RNN预测维基百科网络流量:https://www.leiphone.com/news/201712/zbX22Ye5wD6CiwCJ.html
batch_size的选择是把GPU占满
backword出现inf:对数据加上很小的噪声来保证不会出现inf(比如加上1e-5)
可能两个版本的python都要装,然后不要急着放数据集,用生成的数据集先看看机器能承受多大的数据(batch_size,kernel_size等),观察gpu的使用情况