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pycharm远程服务器debug 出现Cannot run the remote Python interpreter: Can‘t get remote credentials for

本机Win10使用pycharm对远程服务器的代码进行debug时出现Can’t run remote python interpreter: Can’t get remote credentials for deployment server…解决方法:setting-》project-》python interpreter-》show all,删掉多余的解释器,只留下用的那一个。...

#python#pycharm#服务器
论文笔记(一)《Intriguing properties of neural networks》

这里写自定义目录标题欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题,有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能,丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入欢迎使用Mar

#神经网络#深度学习#计算机视觉
NotImplementedError: Cannot convert a symbolic Tensor (while/add_8:0) to a numpy array.

将np.power()改成**就解决了,猜测是numpy包的原因。

#python
keras.utils.to_categorical()

作用:将标签转化为0nehot的形式。num_classes:标签类别个数。

#keras#python#深度学习
Sequential模型、Flatten层、Dense层

顺序模型核心操作是添加layers,有两种方法第一种:通过add()添加第二种;直接添加选择优化器(如rmsprop或adagrad)并指定损失函数(如categorical_crossentropy)来指定反向传播的计算方法调用fit函数将数据提供给模型。这里还可以指定批次大小(batch size)、迭代次数、验证数据集等等。使用evaluate方法来评估模型。...

#深度学习#python#人工智能
论文笔记(九)《UNLEARNABLE EXAMPLES: MAKING PERSONAL DATA UNEXPLOITABLE》

《不可学习样本:使个人数据不可利用》背景:免费的学习资料很多,但是引起了使用未经授权使用个人的数据进行商业训练的隐私担忧。贡献:提出了一种误差最小化噪声,它可以使训练示例不可学习。错误最小化噪声是有意产生的,以减少一个或多个接近于零的训练示例的错误,可以防止模型在训练过程中受到目标函数的惩罚,从而使模型认为没有“任何”可以从示例中学习。让深度学习无法利用个人未经授权的数据。误差最小化噪声可以基于样

#深度学习#计算机视觉#机器学习
linux

1.右键->open terminal,输入ifconfig,得到虚拟机的ip地址192.168.18.128,这里我用root账号有这个ip,非root用户没有出现ip.1.VMware创建Linux虚拟机可以参考:(Centos7)也可以用xshell等软件连接。这里以xshell为例。右键->open terminal,可以打开命令行。4.检查是否连接成功。2.打开xshell,新建,得到。

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#linux#运维#服务器
Anaconda的使用

一、介绍conda 是开源包(packages)和虚拟环境(environment)的管理系统。packages 管理: 可以使用 conda 来安装、更新 、卸载工具包 ,并且它更关注于数据科学相关的工具包。在安装 anaconda 时就预先集成了像 Numpy、Scipy、 pandas、Scikit-learn 这些在数据分析中常用的包。另外值得一提的是,conda 并不仅仅管理Python

#python#sklearn#深度学习
到底了