小编Abh*_*ahi的帖子

在Caffe,我正在尝试实现一个用于语义分割的完全卷积网络.我想知道是否有一个特定的策略来设置'solver.prototxt'以下超参数的值:

• test_iter
• test_interval
• iter_size
• max_iter

是否取决于训练集的图像数量？如果是这样,怎么样？

我正在尝试在Caffe上训练一个网络.我的图像大小为512x640.批量大小为1.我正在尝试实施FCN-8.

我目前在具有4GB GPU内存的Amazon EC2实例(g2.2xlarge)上运行此操作.但是当我运行求解器时,它会立即抛出错误

Check failed: error == cudaSuccess (2 vs. 0)  out of memory
*** Check failure stack trace: ***
Aborted (core dumped)

Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

有人可以帮助我从这里开始吗？

我是Caffe的新手.我正在尝试实现用于语义分割的完全卷积神经网络(FCN-8s).我有图像数据和标签数据,它们都是图像.这是用于按像素预测的.

我尝试使用ImageData作为数据类型,但它要求一个整数标签,这不适用于这种情况.请建议如何给Caffe一个2D标签.我应该更喜欢LMDB而不是ImageData吗？如果是这样,我该怎么办？对于像这样的情况,我找不到任何好的教程/文档.

我在玩 Spring reactor，我看不出concat和mergeoperator之间有什么区别

这是我的例子

    @Test
    public void merge() {
        Flux<String> flux1 = Flux.just("hello").doOnNext(value -> {
            try {
                Thread.sleep(1000);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        });
        Flux<String> flux2 = Flux.just("reactive").doOnNext(value -> {
            try {
                Thread.sleep(2000);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        });
        Flux<String> flux3 = Flux.just("world");
        Flux.merge(flux1, flux2, flux3)
                .map(String::toUpperCase)
                .subscribe(System.out::println);
    }

    @Test
    public void concat() {
        Flux<String> flux1 = Flux.just("hello").doOnNext(value -> {
            try {
                Thread.sleep(1000);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        });
        Flux<String> …

我有一个包含大量元素的列表.处理此列表时,在某些情况下,我希望将列表分区为较小的子列表,在某些情况下,我希望处理整个列表.

private void processList(List<X> entireList, int partitionSize)
{
    Iterator<X> entireListIterator = entireList.iterator();
    Iterator<List<X>> chunkOfEntireList =   Iterators.partition(entireListIterator, partitionSize);
    while (chunkOfEntireList.hasNext()) {
        doSomething(chunkOfEntireList.next());
        if (chunkOfEntireList.hasNext()) {
            doSomethingOnlyIfTheresMore();
        }
    }

我正在使用com.google.common.collect.Iterators来创建分区.这里的文档链接 因此,在我想要将大小为100的列表分区的情况下,我打电话给

processList(entireList, 100);

现在,当我不想创建列表的块时,我想我可以将Integer.MAX_VALUE作为partitionSize传递.

processList(entireList, Integer.MAX_VALUE);

但这会导致我的代码内存不足.有人可以帮我吗？我错过了什么？什么是迭代器在内部做什么,我该如何克服这个问题？

编辑:我还要求内部的"if"子句只有在需要处理更多列表时才能执行某些操作.即我需要迭代器的hasNext()函数.