随笔分类 - 深度学习实战
摘要:https://mp.weixin.qq.com/s/ujr8XubG9jpvM-zOGcZxRw 针对图像分类任务,提升准确率的方法路线有两条,一个是模型的修改,另一个是各种数据处理和训练的技巧(tricks)。图像分类中的各种技巧对于目标检测、图像分割等任务也有很好的作用, 因此值得好好总结。本
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摘要:
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摘要:数据溢出了,换大内存的服务器解决!
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摘要:因为安装了mmaction2,pip uninstall mmaction2就可以咯
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摘要:mvcc-full和mvcc不能同时安装,mvcc是mucc-full的精简版,不能用cuda 所以只安装前者, pip install mmcv-full -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu114/torch1.7.0/index.html
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摘要:例如:025-95_113-154&383_386&473-386&473_177&454_154&383_363&402-0_0_22_27_27_33_16-37-15.jpg 由分隔符'-'分为几个部分: 1) 025为区域, 2) 95_113 对应两个角度, 水平95°, 竖直113° 3
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摘要:数据增强(Data Augmentation)的目的与作用卷积神经网络能够鲁棒地将物体分类,即便物体放置在不同的方向上,这也就是所说不变性的性质,即使卷积神经网络被放在不同方向上,它也能进行对象分类。更具体的说,卷积神经网络对平移、视角、尺寸或照度(或以上组合)保持不变性。这就是数据增强的本质前提。
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摘要:https://www.jianshu.com/p/564ca3994482 https://blog.csdn.net/qq_23664173/article/details/83010348 https://www.cnblogs.com/xuexuefirst/p/8858274.html 1
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摘要:a,b=[c,d] a=c b=d 如果是a=[c],那么a就是等于list类型的,如果是a=[c,],那么a=c!!! 跑模型报错,原因是我这个模型是二分类的,所以我删了top5,还把逗号删了,导致返回值变成了一个list类型的
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摘要:tsm的dataloader,报错就是因为这个,原来的代码是image.open,我用的cv,转格式解决。 转换: 1.Image对象->np.adarray img = Image.open(path) img_array = np.array(img) 2.np.adarray->Image对象
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摘要:dataset = SimpleDataset() dataloader = DataLoader(dataset, num_workers=2, batch_size=3) for batch in dataloader: print(batch) 主进程初始化 dataloader = Data
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摘要:启动TensorBoard 输入下面的指令来启动TensorBoard python tensorflow/tensorboard/tensorboard.py --logdir=path/to/log-directory 这里的参数 logdir 指向 SummaryWriter 序列化数据的存储
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摘要:起初发现超过了内存,把batch_size改小 然后发现因为gpu利用率低被释放了,这才发现num_gpu是1... 最后把gpu和batchsize都改成8 速度瞬间快了,gpu利用率upup
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摘要:当前GPU的算力与当前版本的Pytorch依赖的CUDA算力不匹配(3080算力为8.6,而当前版本的pytorch依赖的CUDA算力仅支持3.7,5.0,6.0,7.0) 我的解决方法是重新到清华源网站上下载了pytorch,解决 链接是不同pytorch和gpu cuda cudnn版本匹配:
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摘要:不加-c soumith安装失败,加上就可以安装了,也许应该看一看anaconda的官方文档
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摘要:我这里是因为路径的问题,使用相对路径就可以解决了。 一开始还以为是斜杠和反斜杠的问题。
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摘要:# 激活环境 source activate # 退出环境 source deactivate先退出环境再次激活conda activate xxx
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摘要:1、可能是软链接的问题 2、在pycharm中设置环境变量 pycharm中,edit configurations: 设置环境变量 LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64/ 不知道为啥直接复制上去不行,直接把完整的放在这:PYTHONUNBUFFERED=1;L
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摘要:https://zhidao.baidu.com/question/171628709.html cd \ d:
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摘要:直接conda安不上 采用下面这个方法:https://blog.csdn.net/mawonly/article/details/87856530 下载网址:https://pypi.org/project/opencv-python/4.1.2.30/#files 注意环境变量的问题,一开始我的
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