08 2019 档案
摘要：Tensorflow可在训练时制定占用那几个gpu，但如果想真正的使用多gpu训练，则需要手动去实现。 不知道tf2会不会改善一下。 具体参考：https://wizardforcel.gitbooks.io/tensorflow-examples-aymericdamien/6.2_multigp
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摘要：https://www.cnblogs.com/xsbx/p/10172728.html
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摘要：CentOS7服务器安装GPU显卡驱动和CUDA简单方法 1、https://blog.csdn.net/guohaosun/article/details/82749029 M60按上述方法安装失败（其他版本显卡成功过） 可能是缺少kernel： yum install gcc kernel-de
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摘要：两个框架对poolin的处理方式不同，这就导致在转模型时容易踩雷 tensorflow通过“VALID”和“SAME”参数来控制 caffe 通过pad值来控制 参考：https://blog.csdn.net/andylei777/article/details/78921616 转模型时遇到值不
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摘要：深度分离卷积一般使用的是3*3的卷积核，这篇论文在深度分离卷积时使用了多种卷积核，并验证了其有效性 1、大的卷积核能提高模型的准确性，但也不是越大越好。如下，k=9时，精度逐渐降低 2、 mixConv及其实现 挺简洁的，可直接替换深度分离卷积 3、有效性 4、MixConv设计 （1）G 的选择
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摘要：围绕四个点构造模型 1、扩大感受野 使用5*5卷积替换3*3来扩大感受野，在深度分离卷积中，pw与dw计算比为d/k^2，d为输出通道，k为 dw的卷积核，即增加dw的卷积核所带来的计算并不大。 在MobilenetV2中，使用了逆残差结构（两头小，中间大），但blazeblock中又回到了两头大、
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摘要：列出当前kernel: jupyter kernelspec list 删除已有环境：jupyter kernelspec remove NAME 安装新kernel ipython kernel install --name NAME” “python -m ipykernel install -
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