https://www.cnblogs.com/alexanderkun/p/8149059.htmlhttps://www.cnblogs.com/alexanderkun/p/8149059.html

1. 安装conda前往官网安装conda选择合适的python版本安装下载完成后双击安装包，按照流程安装。安装完毕后在终端输入命令行检测是否安装成果conda安装成功2. 安装虚拟环境及相应依赖包deeplearning： 自定义的虚拟环境numpy： python数值计算包matplotlib: 支持python画图pandas...

在论文中进行各类方法的比较时，要求使用同样的数据集。而为了公平的比较，网络的输入大小通常都是224*224的大小，那为什么呢？我们都知道，一个图像分类模型，在图像中经历了下面的流程。从输入image->卷积和池化->最后一层的feature map->全连接层->损失函数层softmax loss从输入到最后一个卷积特征feature map，就是进行信息抽象的过程，然后就

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在终端执行下面的命令，即可解决sudo rm /private/var/db/mds/system/mds.install.locksudo rm /private/var/db/mds/system/mds.locksudo killall -1 installd

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pytorch两个基本对象：Tensor（张量）和Variable（变量）其中，tensor不能反向传播，variable可以反向传播。tensor的算术运算和选取操作与numpy一样，一次你numpy相似的运算操作都可以迁移过来。Variablevariable是一种可以不断变化的变量，符合反向传播，参数更新的属性。pytorch的variable是一个存放会变化值的地理位置，里面的值会不停变化

CIDEr:常用语图像字幕生成，CIDEr 是 BLEU 和向量空间模型的结合。它把每个句子看成文档，然后计算 TF-IDF 向量（只不过 term 是 n-gram 而不是单词）的余弦夹角，据此得到候选句子和参考句子的相似度，同样是不同长度的 n-gram 相似度取平均得到最终结果。优点是不同的 n-gram 随着 TF-IDF 的不同而有不同的权重，因为整个语料里更常见的 n-gram 包含了

在论文中进行各类方法的比较时，要求使用同样的数据集。而为了公平的比较，网络的输入大小通常都是224*224的大小，那为什么呢？我们都知道，一个图像分类模型，在图像中经历了下面的流程。从输入image->卷积和池化->最后一层的feature map->全连接层->损失函数层softmax loss从输入到最后一个卷积特征feature map，就是进行信息抽象的过程，然后就