据此我们可以看出来,首先如果我们的网络模型一直变的话,那肯定是不能设置cudnn.benchmark=True的。因为网络结构经常变,每次 PyTorch 都会自动来根据新的卷积场景做优化:这次花费了半天选出最合适的算法出来,结果下次你结构又变了,之前就白做优化了。不仅如此,还得要根据这个新的结构继续做选择最高效的算法组合,又花...
1.梯度下降(Gradient Descent Algorithm)¶ 代码说明: 1.求损失函数(训练集mse/abs随机样本) 2.and求梯度函数 3.梯度下降公式w = w -学习率 * 梯度函数`` import matplotlib.pyplot as plt #准备数据 x_data = [1.0, 2.0, 3.0] y_data = [2.0, 4.0, 6.0] #猜测任意权重 w = 1 #定义线性函数:...
4、伽马变换 伽马变换是调整图像增强(不是数据增强)的常用操作,详细介绍请看我之前文章:https://zhuanlan.zhihu.com/p/71772321。当gamma_value=0.1时,希望得到下面的变换结果: 这里以gamma变换为例介绍如何使用TF.adjust_gamma进行图像的数据增强,代码如下: def gamma_and_save(image_path, target_dir, gamma_val...