的问题:(好吧,这块受训练水平的影响,还是借鉴另一篇博客的翻译:神经网络六大坑) 1,you d ...
.tensorflow.python.framework.errors impl.InternalError: CUDA runtime implicit initialization on GPU: failed. Status: out of memory 具体查询进程号的指令为 nvidia smi 如果想要kill掉某个进程,指令为 kill PID PID是nvidia smi语句查询 ...
2020-03-31 17:11 0 640 推荐指数:
的问题:(好吧,这块受训练水平的影响,还是借鉴另一篇博客的翻译:神经网络六大坑) 1,you d ...
在前面的博客人工神经网络入门和训练深度神经网络,也介绍了与本文类似的内容。前面的两篇博客侧重的是如何使用TensorFlow实现,而本文侧重相关数学公式及其推导。 1 神经网络基础 1.1 单个神经元 一个神经元就是一个计算单元,传入$n$个输入,产生一个输出,再应用于激活函数。记$n$维 ...
win10 + pycharm + CPU 介绍背景 要求用卷积神经网络对不同水分的玉米进行 ...
在我的上一篇随笔中,采用了单层神经网络来对MNIST进行训练,在测试集中只有约90%的正确率。这次换一种神经网络(多层神经网络)来进行训练和测试。 1、获取MNIST数据 MNIST数据集只要一行代码就可以获取的到,非常方便。关于MNIST的基本信息可以参考我的上一篇随笔 ...
前面两篇随笔实现的单层神经网络 和多层神经网络, 在MNIST测试集上的正确率分别约为90%和96%。在换用多层神经网络后,正确率已有很大的提升。这次将采用卷积神经网络继续进行测试。 1、模型基本结构 如下图所示,本次采用的模型共有8层(包含dropout层)。其中卷积层 ...
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为什么要加速神经网络,数据量太大,学习效率太慢。越复杂的神经网络 , 越多的数据,需要在训练神经网络的过程上花费的时间也就越多。原因很简单,就是因为计算量太大了。可是往往有时候为了解决复杂的问题,复杂的结构和大数据又是不能避免的,所以需要寻找一些方法, 让神经网络训练变得快起来。为了便于理解 ...
神经网络训练的过程可以分为三个步骤 1.定义神经网络的结构和前向传播的输出结果 2.定义损失函数以及选择反向传播优化的算法 3.生成会话并在训练数据上反复运行反向传播优化算法 神经元 神经元是构成神经网络的最小单位,神经元的结构如下 一个神经元可以有多个输入和一个输出,每个神经 ...