本blog用於記錄在深度學習實驗中一些需要注意的一些小陷阱、小trick。防止自己再次入坑。
本貼長期更新1. 生成的資料集儲存成npy檔案時過大
在深度學習中，如果我們只有少量資料，則會採用資料擴充方法。比如一張影象擴充成20張。這樣的過程匯帶來儲存空間的不足。後來發現，在numpy中如果不注意的話，經過一定的運算後的陣列型別往往是float型別，而浮點型別要比int型需要更多的儲存空間，為此我專門做過實驗，例如乙個2800*216*64的矩陣，分別按照unit8,float32,float64的型別儲存，其大小分別為36.9mb,147mb,295mb。對於沒有必要使用浮點型的矩陣可以轉換成int型，對於影象而言，uint8就完全足夠了，可以節省很多空間。
#numpy中矩陣型別檢視，假設矩陣為image
# import numpy as np
[in:] image.dtype #列印該矩陣的資料型別
[out:] dtype('float64')
[in:] image = image.astype(np.uint8) #型別轉換
[in:] image.dtype
[out:] dtype('unit8')
更新於2018-05-05
VB中那些小控制項 日期時間控制項
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Oracle學習之 一些小技巧
1 with with可以建立乙個臨時表，為之後的sql重複使用。類似於view，但是view是虛表建立後一直存在。with pd as select from hb product select from pd 2 date date型別可以用date 格式而不用寫to date select f...
Linux中的一些小技巧
1 修改登陸密碼 在開機介面時按e 在linux boot vmlinux 3.2.0 23.splash vt handoff 的後面 加以空格 再加上 rw init bin bash 按 f10 在出現的編輯介面中輸入 passwd 使用者名稱 輸入新的密碼，關閉重啟 進入linux 後，再用...