高维线性回归注：t.my_ones_packages是我自己根据《动手学深度学习》目前学习过程中出现的所有自定义函数进行集中得到的文档。《动手学深度学习》也向读者提供了一个包含所有自定义函数的包“d2lzh”大家可以自行下载 侵删链接如下 :link. 提取码: un5p 时间设置是永久的如果失效可以联系我更新import t.my_ones_packages as mopfrom...

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时隔几个月，再次重回炼丹领域，还是啥也不会。。。不知道什么原因，原本的torch1.6.0+cu101(好像是101忘记了)出现了莫名其妙的问题，所有关于torch.nn下的函数和包全部报错，只好重装。查询本机的cuda版本.登录pytorch官网，选择对应版本的torch进行安装，如笔者的版本是11.1，就安装对应的版本。pytorch官网因为使用的pip安装，所以直接复制下面的文本，在cmd中

abstract        近些年，视频目标分类与检测领域为了达到更高的准确率，不断融合各种复杂的处理方式，最终的网络结构也变得越来越复杂。本文提出一个名为ConvNet的结构，该结构比较简洁，且可以有效的进行目标跟踪和分类。本文的contribute：ConvNet可以同时进行目标分类和跟踪，使用多任务目标进行基

共享给大家resnet50_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5的bai度云链接.提取码: tvnu链接是永久链接，失效了可以评论，我会及时进行更新。

abstractdeep feature flow是一个针对视频目标识别快速且准确的框架，只在稀疏的关键帧上运行卷积子网络，并通过flow field 把它们的特征图传播到其他帧。introduce因为图像内容的变化比视频内容的变化要慢很多，所以冗余且连续的数据可以被用于减少额外的计算。基于CNN的方法有一个通用的结构——多数层都是卷积层。有大量的计算；中间的卷积特征图有着与输入图像同样大小的空间

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问题原因：学习率设置太高，一个epoch直接收敛，所以损失不会下降。又没有设置防止过拟合的比如学利率一开始设置为1，因为下降太快，那么很有可能在一个epoch旧完全收敛。所以看到的validation数值并不下降，第一个epoch就已经处于谷底了。最常见的原因：过拟合。主要包括：数据量小，网络复杂，learning rate 比较高，又没有设置任何防止过拟合的机制解决方法：简化模型，且进行数据增强

使用keras时出现AttributeError: module ‘tensorflow.python.framework.ops’ has no attribute '_TensorLike’的问题在进行深度学习的过程中，第一次使用keras时出现可如题的错误，经过多方查找，发现是tensorflow中的keras和keras之间存在兼容性问题。解决方法是使用tensorflow.keras替代

使用keras时出现AttributeError: module ‘tensorflow.python.framework.ops’ has no attribute '_TensorLike’的问题在进行深度学习的过程中，第一次使用keras时出现可如题的错误，经过多方查找，发现是tensorflow中的keras和keras之间存在兼容性问题。解决方法是使用tensorflow.keras替代