深度学习进阶(二)--神经网络结构算法以及梯度下降法

来源:互联网 发布:ubuntu挂起后无法唤醒 编辑:程序博客网 时间:2024/06/05 18:29

总结一下今天的学习过程

注:感觉最近状态很不好,精神头有点不足,没有一开始的激情了,就比如说今天的学习,感觉不是很积极

一是继续捣鼓了GPU的配置环境,还是不怎么OK,也许是测试或验证的方式不对

二是看了神经网络结果以及梯度下降算法的简单原理,结合一个GitHub的项目

neural-networks-and-deep-learning,学习了代码

下面是在Python3中遇到的一些问题以及解决总结,因为GitHub上是用的Python2环境

算法代码下载
https://github.com/mnielsen/neural-networks-and-deep-learning

1,改变成自己的Python环境

2. importerror no module named cpickle
cPickle module in  Python2  has been replaced by an improved module pickle in Python3. So simply use pickle.
解决:
# import cPickle
import pickle

#training_data, validation_data, test_data = cPickle.load(f)
training_data, validation_data, test_data = pickle.load(f, encoding="bytes")

3,TypeError: object of type 'zip' has no len()、'zip' object is not subscriptable

Try using list(zip(…) where you have zip(…) – Julien Jun 27 ‘16 at 4:02
根据代码进行修改,前缀list
tr_d, va_d, te_d = load_data()
    training_inputs = [np.reshape(x, (784,1))forxintr_d[0]]
    training_results = [vectorized_result(y)foryintr_d[1]]
   #training_data =zip(training_inputs, training_results)
    training_data = list(zip(training_inputs, training_results))
    validation_inputs = [np.reshape(x, (784,1))forxinva_d[0]]
   #validation_data =zip(validation_inputs, va_d[1])
    validation_data = list(zip(validation_inputs, va_d[1]))
    test_inputs = [np.reshape(x, (784,1))forxinte_d[0]]
   #test_data =zip(test_inputs, te_d[1])
    test_data = list(zip(test_inputs, te_d[1]))
   return (training_data, validation_data, test_data)

4,NameError: name 'xrange' is not defined
xrange( )函数时在python 2.x中的一个函数,在Python 3中,range()的实现方式与xrange()函数相同,所以就不存在专用的xrange( )

将network中的xrange换成range



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