随笔分类 - 深度学习
摘要：首先安装一些依赖 sudo apt-get install -y build-essential checkinstall cmake pkg-config yasm git gfortran # 添加源，防止可能会出现的找不到所需安装的库的情况 sudo add-apt-repository -y
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摘要：TensorflowLite 语义分割安卓端Android端部署 TensorflowLite 图像分类安卓端Android端部署 TensorflowLite 目标检测安卓端Android端部署 https://edu.51cto.com/course/23363.html
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摘要：https://www.jianshu.com/p/54292d374584 https://blog.csdn.net/Zhanganliu/article/details/87191471
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摘要：VC++目录 包含目录 F:\caffewindows\scripts\build\include F:\caffewindows\scripts\build F:\vs2015\VC\include F:\vs2015\VC\atlmfc\include C:\Program Files (x86
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摘要：https://blog.csdn.net/atlantistin/article/details/89215268?utm_source=distribute.pc_relevant.none-task
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摘要：https://blog.csdn.net/silence2015/article/details/78649734
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摘要：h5_to_pb.py from keras.models import load_model import tensorflow as tf import os import os.path as osp from keras import backend as K #路径参数 input_pat
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摘要：pytorch-python源码生成windows的应用程序（.exe），报错OSError: could not get source code Failed to execute script https://blog.csdn.net/eric41050808/article/details/
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摘要：https://blog.csdn.net/watermelon12138/article/details/97624733
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摘要：https://blog.csdn.net/malvas/article/details/90776327
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摘要：https://www.jianshu.com/p/84c0e2f7f1a5
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摘要：网上有很多关于tensorflow lite在安卓端部署的教程，但是大多只讲如何把训练好的模型部署到安卓端，不讲如何训练，而实际上在部署的时候，需要知道训练模型时预处理的细节，这就导致了自己训练的模型在部署到安卓端的时候出现各种问题。因此，本文会记录从PC端训练、导出到安卓端部署的各种细节。欢迎大家
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摘要：根据tensorflow中的conv2d函数，我们先定义几个基本符号 1、输入矩阵 W×W，这里只考虑输入宽高相等的情况，如果不相等，推导方法一样，不多解释。 2、filter矩阵 F×F，卷积核 3、stride值 S，步长 4、输出的特征图高宽为 new_height、new_width 当然还有其他的一些具体的参数，这里就不再说明了。 我们知道，padding的方式在tensorflow里分
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摘要：https://blog.csdn.net/qq_33200967/article/details/82773677
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摘要：fixed 参数： base_lr: 0.01 base_lr: 0.01 lr_policy: "fixed" lr_policy: "fixed" max_iter: 400000 max_iter: 400000 step 参数： base_lr: 0.01 base_lr: 0.01 lr_
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摘要：https://blog.csdn.net/jdx0909/article/details/84727523 https://blog.csdn.net/luoyexuge/article/details/81784458
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摘要：#include <fstream> #include <utility> #include <Eigen/Core> #include <Eigen/Dense> #include <iostream> #include "tensorflow/cc/ops/const_op.h" #include "tensorflow/cc/ops/image_ops.h" #include "tensor
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摘要：CMakeLists.txt内容如下 目录结构如图所示
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摘要：tensorflow1.11 bazel 0.15.2 protobuf 3.6.0 eigen 3.3.5 编译tensorflow ./configure 我需要的是ＣＰＵ环境调用 所以一路都是ＮＯ 有显卡的执行 sudo bazel build --config=opt --config=cu
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