Linux command 安装Anaconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/?C=M&O=D (首先从清华源下载安装包) ./Anaconda3-2021.11-Linux-x86_64.sh # ubuntu、ContOS等 source ~/.bashrc # 激活 conda -V # 检查是否安装成功 Linux Ubuntu Conda 虚拟环境 激活 1、未进入虚拟环境时: 直接 conda activate env_name 2、在虚拟环境中时 执行两次source deactivate命令 (或两次 conda deactivate命令) conda -h # 查看帮助 conda config -h conda config --show-sources # 查看镜像源 conda create -n env_name python=version_number # 修改镜像源 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ vim ~/.condarc # 直接编辑配置文件 channels: - https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ - https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/ - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ - defaults # 安装包 pip install pkg_name==xxx wsl使用

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学习百度的PaddlePaddle框架时,看到第一个线性回归的例子,对其中的fluid.layers.fc()函数使用有点困惑,查看官方API文档,感觉写的也不是特别清晰(可能是我理解的不好),经过一些思考后感觉应该是理解了,这里做一下总结。 下面是部分代码: # 定义X数值 train_data=numpy.array([[1.0], [2.0], [3.0], [4.0]]).astype('float32') # 定义期望预测的真实值y_true y_true = numpy.array([[2.0], [4.0], [6.0], [8.0]]).astype('float32') # 定义输入数据类型 x = fluid.data(name="x", shape=[None, 1], dtype='float32') y = fluid.data(name="y", shape=[None, 1], dtype='float32') # 搭建全连接网络 y_predict = fluid.layers.fc(input=x, size=1, act=None) fluid.layers.fc接口如下 paddle.fluid.layers.fc(input, size, num_flatten_dims=1, param_attr=None, bias_attr=None, act=None, name=None) 参数说明: input :多维Tensor或多个Tensor组成的list,输入Tensor的shape至少是2。 size: 全连接层输出单元的数目,即输出Tensor的特征维度。 num_flatten_dims(int):在计算时,输入首先会被扁平化(flatten)为一个二维矩阵,之后再与权重(weights)相乘。参数 num_flatten_dims 决定了输入Tensor的flatten方式。 param_attr:指定权重参数属性的对象。默认值为None,表示使用默认的权重参数属性。 bias_attr:指定偏置参数属性的对象。默认值为None,表示使用默认的偏置参数属性。 act:应用于输出上的激活函数,如tanh、softmax、sigmoid,relu等。 name(str,可选):一般无需设置,默认值为None。 fluid.layers.fc函数重点是前三个参数,输入Tensor的shape至少是2是理解这个API的核心,具体是不管输入Tensor的shape是多少,都会根据num_flatten_dims扁平化为二维矩阵,其中第一维是batch_size,第二维是输入Tensor的特征维度,计算时与一个权重矩阵相乘,输出shape为 [batch_size,size]的Tensor。 例如, 假设X是一个五维的Tensor,其shape为(2, 3, 4, 5, 6), 若 num_flatten_dims=3,则扁平化的矩阵shape为: (2x3x4,5x6)=(24,30) ,最终输出Tensor的shape为 (24,size) 。

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一直想学习一下百度的paddle框架,按照官方教程安装时,感觉步骤写的太繁琐,于是根据之前安装其他框架的经验进行尝试,使用最简单的anaconda方式进行安装,很快成功,记录一下过程。 一、 安装准备 anaconda CUDA10.0、cudnn paddlepaddle-gpu离线包(选择红色框选中的) url:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/Paddle/ 二、安装步骤 1.创建虚拟环境 conda create -n paddle_env python=3.5 2.激活环境 activate paddle_env 3.安装paddle框架 conda install paddlepaddle-gpu-1.6.2-py35_gpu_cuda10.0_windows.tar.bz2 (注意:使用pip install 命令安装会报错,原因还不清楚) 4.安装环境验证 使用python进入python解释器,输入import paddle.fluid,再输入 paddle.fluid.install_check.run_check()。如果出现“Your Paddle Fluid is installed succesfully!”,说明成功安装。 (说明:输入import paddle.fluid可能会报错,提示找不到某些包,pip install 进行安装即可) 比如提示找不到‘nltk’包 pip 命令安装

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