如果官方源速度还可以，就不要换了，本来就是ubuntu cn#备份镜像源设置文件sudo cp /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak#编辑镜像源设置文件sudo gedit /etc/apt/sources.list#复制下面的所有内容替换掉原文件中的所有内容(一次只可以选一个镜像源，根据你的情况选)#阿里源deb http://mirro

Basic CNN传送门：https://www.bilibili.com/video/BV1Y7411d7Ys?p=10模型框架：代码import torchfrom torch.utils.data import DataLoaderfrom torchvision import transformsfrom torchvision import datasetsimport torch.nn

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Advanced CNN传送门：https://www.bilibili.com/video/BV1Y7411d7Ys?p=11基础的网络无法很大程度上限制了我们的发挥，高级的网络能够有效的提升训练模型的精度，本节采用了GoogLeNet中的Inception主干网络和ResNet残差主干网络，经过调试，训练精度均在99%以上。GoogLeNetInception Module代码import t

Multiple Dimension Input传送门：https://www.bilibili.com/video/BV1Y7411d7Ys?p=7数据集：Diabetes Dataset下载地址：链接：https://pan.baidu.com/s/1Rh-1Xv_NzHXJNGutSEU2Wg提取码：kfif一行代表一个样本，一列代表一个特征训练网络常见激活函数Full Convolutio

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问题解决：需要在anaconda环境下打开才可以如果配置了anaconda环境路径，可以直接在cmd中cd到logs文件，如果没有配置环境，就直接使用Anaconda Prompt即可一般log日志放在run下一层文件中，cd到日志的上一层，也就是run打开网络的anaconda虚拟激活环境运行tensorboard --logdir=./即可！ctrl+C点击http://localhost:6

模型集成(Model Ensemble)模型集成是融合多个训练好的模型，基于某种方式实现测试数据的多模型融合，这样来使最终的结果能够“取长补短”，融合各个模型的学习能力，提高最终模型的泛化能力。近年来，model ensemble已成刷榜神器。它可以应用在图像分割、分类、检测等领域。模型集成方法主要应用在几个模型差异性较大，相关性较小上。这样效果比较明显。常用的model ensemble方法有：

当我们在windows上安装好ubuntu子系统后，肯定是需要远程进行连接的，比如我想用filezilla通过sftp协议传输点文件上去之类的，或者我使用vscode直接通过ssh协议进行远程登录开发等等，那么还是需要一点额外的配置的，以及使用Windows终端连接时，均需要一些配置。需要传输文件时，通过sftp协议即可，此处以FileZilla为例, 打开连接向导，输入ip地址，用户名和密码，即