08 2018 档案
摘要:caffe2 环境的搭建以及detectron的配置 建议大家看一下这篇博客 "https://tech.amikelive.com/node 706/comprehensive guide installing caffe2 with gpu support by building from so
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摘要:SSD Tensorflow 工程角度配置 [TOC] Download from the github 完成以后查看 . ├── caffe_to_tensorflow.py ├── checkpoints │ ├── ssd_300_vgg.ckpt.data 00000 of 00001 │
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摘要:在Ubuntu16.04 CUDA9.0 cuDNN8.0的环境下安装caffe2 本博客比较简单,cuda9.0 cudnn8.0部分请看上一篇博客,其中详细讲了: 如何安装驱动 安装cuda 安装cudnn 安装tensorflow 本教程主要参考来自 "Caffe2官方说明文档" For GP
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摘要:Tensorflow1.5.0+cuda9.0+cudnn7.0+gtx1080+ubuntu16.04 [TOC] 0. 前记 之前的博客已经写过如何进行Tensorflow1.5.0+cuda8.0+cudnn6.0+gtx1080的环境搭建了,由于最近需要安装caffe2,所以考虑对环境进行升
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摘要:Cuda 9.2 CuDnn7.0 官方文档解读 [TOC] 本篇博客主要是解读官方的文档,预先的条件等,不涉及配置 如果想要安装的话,请看我下一篇博客 准备工作(下载) Cuda Toolkit 9.2下载 "地址" 国内下载慢,加速方法见之前博客:独家git加速 cuDNN 下载 "地址" 用g
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摘要:解决 Faster R CNN 图片中框不在一张图片上显示的问题 [TOC] 发现问题 在使用demo.py的时候,选取测试用的图片,放到demo,然后修改demo.py中对应的图片名称,然后进行测试: 发现 :图片中被框出来的部分并没有完全到一张图片上去,经过多张图片的测试,可以发现,并不是一张图
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摘要:YOLO配置文件理解 "转载自" darknet对应代码 找到cfg文件解析的代码,选择detector demo 作为入口 darknet.c文件 main 函数开始 Detector.c文件 run_detector函数 parse_net_options函数 learning_rate为初始学
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摘要:Yolo v3的使用方法 参考自@zhaonan 安装darknet 下载库文件 git clone https://github.com/pjreddie/darknet cd darknet 修改Makefile GPU=1 #0或1 CUDNN=1 #0或1 OPENCV=0 #0或1 OPE
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摘要:pytorch CycleGAN and pix2pix [TOC] 环境要求 Linux(ubuntu 16.04) python3.5 Nvidia GPU 1080 Cuda8.0 Cudnn6.0 pytorch "搭建比较简单,看这个博客" 安装 Install PyTorch 0.4,
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摘要:pickle and cPickle pickle和cPickle是python对象的转储文件,保存的是python对象 他们分别是python2和python3的对应部分,建议引入的时候采用以下方法: 他们分别遵从不同的协议: Pickle使用不同的 方法将您的数据转换为二进制流。 在Python
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摘要:Pytorch 安装 Pytorch安装真的太让人省心了,在anaconda的环境下进行安装,只需要一个命令 具体命令请查看官网 "pytorch" 找到适合你的版本进行安装 本机环境: anaconda3 Ubuntu16.04 Cuda8.0 使用的命令为:
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摘要:pix2pix tensorflow搭建过程 [TOC] 对抗神经网络 1. 环境搭建 参考: "https://www.cnblogs.com/pprp/p/9463974.html" 官方详细介绍: "https://affinelayer.com/pix2pix/" 这篇博客中详细介绍了如何搭
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摘要:Docker 安装 Docker 中的三个概念:镜像,容器,仓库 1. 镜像(image):Docker 镜像就是一个只读的模板,镜像可以用来创建 Docker 容器。Docker 提供了一个很简单的机制来创建镜像或者更新现有的镜像,用户甚至可以直接从其他人那里下载一个已经做好的镜像来直接使用。 镜
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摘要:ubuntu卸载opencv并重装opencv3.0.0 一、 卸载opencv2.4.9: Going to the "build" folder directory of opencv from terminal, and execute the following: 1. $ sudo mak
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摘要:转载: "https://blog.csdn.net/MahoneSun/article/details/80809042" CUDA、tensorflow与cuDNN的版本匹配问题 一、问题现象 CUDA、tensorflow 与 cuDNN有版本匹配的问题,经常出现安装了某一版本的 CUDA 后
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摘要:转载自: "https://blog.csdn.net/mahonesun/article/details/80808930" 一、设置网络 机器有两张网卡,将当前正在使用的“有线连接1”配置为以下的设置 IP使用 192.168.2.251 掩码:255.255.248.0 网关:192.168.
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摘要:Faster RCNN TensorFlow Python3.5 在Ubuntu16.04下的配置方法 [TOC] 安装过程 1. 深度学习环境Tensorflow的安装 参考这一篇博客: "https://www.cnblogs.com/pprp/p/9463974.html" 2. 安装pyth
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摘要:深度学习环境搭建:Tensorflow1.4.0+Ubuntu16.04+Python3.5+Cuda8.0+Cudnn6.0 Reference https://zhuanlan.zhihu.com/p/31430631?utm_source=com.tencent.tim&utm_medium=
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摘要:Anaconda中常用的用法 conda 是开源包(packages)和虚拟环境(environment)的管理系统。 packages 管理: 可以使用 conda 来安装、更新 、卸载工具包 ,并且它更关注于数据科学相关的工具包。在安装 anaconda 时就预先集成了像 Numpy、Scipy
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摘要:参考: "https://codereview.stackexchange.com/questions/26271/import izip for different versions of python" A common idiom that I use for Python2 Python3
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摘要:author:pprp date:18/8/12 1. AttributeError: Module Pip has no attribute 'main' solution:降低pip的版本 2. AttributeError: '_NamespacePath' object has no att
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摘要:Interspecies Knowledge Transfer for Facial Keypoint Detection关键点检测 " " " " Github地址: "Interspecies Knowledge Transfer for Facial Keypoint Detection(迁移
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摘要:解决anaconda中已经安装了opencv3,但无法import的问题 你可能遇见的问题: 1. ImportError: No module named cv2 2. ImportError: libz a147dcb0.so.1.2.3: cannot open shared object f
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摘要:转载 "https://blog.csdn.net/qq_37541097/article/details/79045595" Ubuntu16.04 自带python2.7和python3.5两个版本,默认为python2.7,我使用的是3.5,所以首先将默认的python版本改为3.5. 在终端
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摘要:git clone 独家方法 最近需要下载网上很多github库,所以git clone 4kb/s 的速度可以把人逼疯,为了加速git clone才有了这篇博客 网上有很多加速的方案 比如 "blog1" "blog2" 还有很多,其中很大一部分加速方案都是建立在代理的基础上,如果对这个不熟悉的人
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摘要:apt get update无法正常使用 解决方法 "参考博客" [问题描述] 前几天执行apt相关命令(如apt get update),都会长时间停在``等待报头'',超时后,显示连接超时。 换了快速指南上提到的所有源,但是依然没有效果 今天执行的时候,打印出了如下信息: 代码: "全选" 上网
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摘要:[TOC] 首先ctrl + alt + F1进入字符界面 1. 删除原有驱动 2. 安装依赖 3. 禁用nouveau驱动: 编辑 /etc/modprobe.d/blacklist nouveau.conf 文件,添加以下内容: 关闭nouveau: 4. reboot 重启后,执行:lsmod
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摘要:reference: "csdn" 必要依赖包安装 安装pip和easy install 安装caffe及python依赖 编译caffe 在打开的Makefile.config文件中做如下修改; 1).将USE_CUDNN := 1取消注释; 2).INCLUDE_DIRS := $(PYTHON
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