摘要：
>>> li = ['a', 'b', 'c'] >>> li.extend(['d', 'e', 'f']) >>> li ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f'] >>> len(li) 6 >>> li[-1] 'f' >>> li = ['a 阅读全文
摘要：
img = cv2.imread(test_data_dir)img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) 阅读全文
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https://bbs.cvmart.net/articles/5441 https://www.aiuai.cn/aifarm1967.html 阅读全文
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find / -name cudnn_version.h 2>&1 | grep -v "Permission denied" cat 上面找到的cudnn_version.h https://blog.csdn.net/eaxy_z/article/details/108615548 阅读全文
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dump: 将数据写入json文件中 1 with open("../config/record.json","w") as f: 2 json.dump(new_dict,f) 3 print("加载入文件完成...") load:把文件打开，并把字符串变换为数据类型 1 with open(". 阅读全文
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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 阅读全文
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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 阅读全文
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： 阅读全文