机器学习笔记 - 杂记一

1、colab 上挂载云盘，切换到指定目录

#挂载云盘
from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive/')
 
#是否可用cuda
import torch
torch.cuda.is_available()
 
#切换目录
import os
os.chdir('/content/drive/My Drive/AlexNet')
 
#查看目录内容
!ls

2、压缩包直接解压到google drive

挂在云盘之后，可以直接用命令进行解压，但是解压之后需要注意的是，需要等待并确认文件是否已经移动到google drive内。因为之前测试过一个压缩包，内含10000个文件，发现解压完在google drive内是慢慢增加的，所以猜测是从colab的服务器copy到云盘内的。

!unzip /content/drive/MyDrive/RSNA_224_224/test224.zip -d /content/drive/MyDrive/RSNA_224_224_test/ >train.log

3、反向传播

即通过神经网络得到预测结果，把预测结果跟标注Label进行比对，发现误差；然后得到神经网络里每个神经元权重导数；接着通过算法得到每个神经元导数，再更新神经元的权重以得到更好的神经元网络，周而复始迭代训练，使得误差减少。游戏规则是：小粉兔只能通过“高、低”来告诉小蓝人数字范围，直到猜到或无限趋近正确数字。这里的小蓝人代表输出层节点，左侧数字为输入信号，右侧数字为输出结果。小粉兔反馈小蓝人误差，然后小蓝人通过误差进行参数优化（绿线），几