Similarity_learning # 相似性学习(Similarity learning )有监督机器学习,它与回归和分类密切相关,但目标是从实例中学习一个相似函数,以衡量两个对象的相似程度或相关程度。
Key:
(1). Pose-driven, body part alignment, combine whole feature and body part feature, focus on alignment of part model,
(2). Combine image label and human attributes classes, do classification with attributes and identity learning
起因是被assgin了一个新的任务…..要死.
参考资料:
参考资料:
多标签图像分类任务的评价方法-mAP
wiki_Sensitivity and specificity
False Positives和False Negative等含义
先粗略读了2遍orz.可能不够严谨,先写一些high-level的理解。
终于忙完学校的事情可以干正事了orz
这里会记录一些第一遍看paper的过程中遇到的一些影响理解的概念,不过大多不会深究,只算做粗浅的理解。
先记录一下PCA实战需要用到的安装包(arch下,python2环境) # python2-scikit-learn # python2-numpy
先说下自己目前很笼统的理解:
反向传播是用来快速计算梯度的一种方法;
参考资料:
tf_doc_Reading data
TENSORFLOW INPUT PIPELINE EXAMPLE
tensorflow:理解tensorflow中的输入管道
第二个参考资料是第一个的翻译版本,翻译的水平一般,建议看原文,不是很长。
在这里存个备份,还有些问题没有解决。
raise ValueError(“GraphDef cannot be larger than 2GB.”)
记录一些思路好了。现在是没有生成.meta文件,爆掉应该是因为所有的变量都加载到了默认图里。
参考资料:
What is the TensorFlow checkpoint meta file?
TensorFlow: Restoring variables from from multiple checkpoints
合并模型的时候发现.meta一直在累加,而其他数据文件没有改变。因此来探究一下checkpoint的几个文件的含义。
参考资料:
programmers_guide/variables
tf/Variable
之前感觉对tensorflow 的variable的理解不是很深刻…跑个模型啥的倒不会有什么问题,但是涉及分布式,模型并行之类的,感觉有些地方还是要理解得仔细一点比较好。
tensorflow-session官方文档
说下我自己的理解:
session中文一般叫会话,可以理解成op执行时候需要的一层虚拟化的封装。
是在使用分布式tensorflow遇到的一个错误
报错如下:
InvalidArgumentError (see above for traceback): Cannot assign a device for operation ‘save/Rest│| 2 GeForce GTX 1080 On | 0000:08:00.0 Off | N/A | oreV2_888’: Operation was explicitly assigned to /job:worker/task:0/device:CPU:0 but available │| 24% 39C P8 12W / 180W | 0MiB / 8114MiB | 0% Default | devices are [ /job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0, /job:localhost/replica:0/task:0/gpu:0 ]. Make sure the device specification refers to a valid device.
感觉资料不是很多,先收集资料好了。
tf-distributed官网文档
SO-between-graph和in-graph的区别
inception.README.md
SyncReplicasOptimizer
SO_How does ps work in distribute Tensorflow?
update:在多个nodes(机)上跑。。。tf默认是异步更新的。。。同步的话。。大概需要syncreplicasoptimizer?
update:supervisor的缺点是遇到问题只会抛异常,所以现在有一个better的管理工具,MonitoredSession
其实这算法巨简单。。。。让我想到了均分纸牌(noip200?
还是大致说一下:
Adding a New Op # * [目录](https://www.tensorflow.org/extend/adding_an_op#top_of_page) * [定义运算的接口](https://www.tensorflow.org/extend/adding_an_op#define_the_ops_interface) * [实现运算的核心部分(kernels)](https://www.tensorflow.org/extend/adding_an_op#implement_the_kernel_for_the_op) * [多线程cpu kernels](https://www.tensorflow.org/extend/adding_an_op#multi-threaded_cpu_kernels) * [GPU kernels](https://www.tensorflow.org/extend/adding_an_op#gpu_kernels) * [构建运算库](https://www.tensorflow.org/extend/adding_an_op#build_the_op_library) * [用系统编译器编译你的运算(TensorFlow binary installation)](https://www.tensorflow.org/extend/adding_an_op#compile_the_op_using_your_system_compiler_tensorflow_binary_installation) * [使用bazel编译你的运算(TensorFlow source installation)](https://www.tensorflow.org/extend/adding_an_op#compile_the_op_using_bazel_tensorflow_source_installation) * [在 Python 中使用你的运算](https://www.tensorflow.org/extend/adding_an_op#use_the_op_in_python) * [验证你添加的运算可以工作](https://www.tensorflow.org/extend/adding_an_op#verify_that_the_op_works) * [在你的运算中添加高级特性](https://www.tensorflow.org/extend/adding_an_op#building_advanced_features_into_your_op) * [条件检查和验证](https://www.tensorflow.org/extend/adding_an_op#conditional_checks_and_validation) * [Op registration](https://www.tensorflow.org/extend/adding_an_op#op_registration) * [GPU Support](https://www.tensorflow.org/extend/adding_an_op#gpu_support) * [用python 实现梯度](https://www.tensorflow.org/extend/adding_an_op#implement_the_gradient_in_python) * [Shape functions in C++](https://www.tensorflow.org/extend/adding_an_op#shape_functions_in_c) 对于要添加原生tensorflow中没有定义的运算的需求,首先建议在python层面,能不能将需要的op用其他原生的op拼凑起来。
这篇文章不会涉及tensorflow的具体使用,而是专注于介绍tensorflow的架构,目的是让开发者能够对tensorflow现有框架进行自定义的扩展。
参考资料: # 维基百科_长短期记忆(LSTM)
Understanding LSTM Networks
[译] 理解 LSTM 网络