故事尾音

1. Ebedding 代表什么？
   我们需要搞清楚的是是否 NLP 的一切都需要 Ebedding。比如陌生的符号、变量、数字、未登录词等。

2. Ebedding 的形式是否是” 向量”？
   词可以 Ebedding 为向量，但是句子文章也这样表示就显得太单薄了，有没有更好的结构？

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引用

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{% cq %}
人生乃是一面镜子，
从镜子里认识自己，
我要称之为头等大事，
也只是我们追求的目的！
{% endcq %}

人生乃是一面镜子，
从镜子里认识自己，
我要称之为头等大事，
也只是我们追求的目的！

准备

准备大体按照官方文档进行。

更新

2018 年 10 月 29 日更新。

使用 conda 安装 GPU 加速版本的 TensorFlow 时，将自动安装 GPU 支持所需的 CUDA 和 CuDNN 库。不需要再额外安装这些库了。而且与 pip 安装相比，conda 安装可以带来超过 8 倍的 CPU 速度提升。因此推荐通过 conda 安装 TensorFlow。

前言

服务器在升级维护，打算先在本机上做 Mask RCNN，之前一直懒得去折腾这些，这次一次搞清楚了，记录一下。
总体参照的是下面这篇博客：
https://blog.csdn.net/aaronjny/article/details/79330727

第一步：检查

我自己电脑上是有 GPU 的，查看方式是安装 nvidia-smi

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sudo apt-get install nvidia-smi

直接在终端运行 nvidia-smi 输出 GPU 信息。

然后检查有没有 gcc，gcc —version, 输出 gcc 版本

What is Mask RCNN

• Faster RCNN + Masks

• Developed by Facebook AI Research(FAIR)

  

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卷积神经网络

卷积神经网络主要包括 3 层，即：卷积层、池化层以及全连接层。本文讲分别细致介绍这三层的作用和计算来复习一下卷积神经网络。本文采用简单的 LeNet 来讨论这些问题，模型的结构如下。

任务比较

图像分类，检测及分割是计算机视觉领域的三大任务。

这张图清楚说明了 image classification, object detection, semantic segmentation, instance segmentation 之间的关系。摘自 COCO dataset (https://arxiv.org/pdf/1405.0312.pdf)

• 图像分类的任务是给图像分类，打标签，让机器明白图片是什么 (what)，通常一张图片对应一个类别
• 目标检测的任务是检测物体的位置，并用框标记出来，让机器明白物体在哪里 (where)，可以识别一张图片中的多个物体。
• 语义分割的任务是实现像素级别的分类，同一类用一种颜色表示
• 实例分割的任务是不但要进行分类，还要区别开不同的实例（这里的实例指的是具体的单个对象）

Seq2Seq 是指一般的序列到序列的转换任务，特点是输入序列和输出序列是不对齐的，比如机器翻译、自动文摘等等。