随笔分类 - 深度学习
摘要：[转载注明来源：https://www.cnblogs.com/wioponsen/p/16499442.html](https://www.cnblogs.com/wioponsen/p/16499442.html) ### 0 要求 系统更新到2004以上， 我这里用的 21H2 cpu虚拟化启
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摘要：ref: https://cloud.tencent.com/developer/article/1800935 feature 形状为 [b,c,h,w] BN 在 [b, h, w] 上做归一化 LN 在 [c, h, w] 上做归一化 IN 在 [h, w] 上做归一化 GN 将 c 分 gr
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摘要：2020年的这篇文章思路感觉是更有效的： Learning with Privileged Information for Efficient Image Super-Resolution (ECCV 2020) https://cvlab.yonsei.ac.kr/projects/PISR/ 第
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摘要：ref: [1] https://www.codenong.com/12248132/ [2] https://vimsky.com/examples/detail/python-attribute-socket.SIO_KEEPALIVE_VALS.html def set_keep_alive(
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摘要：问题描述： Could not load dynamic library 'libcusolver.so.10'; dlerror: libcusolver.so.10: cannot open shared object file: No such file or directory CUDA11
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摘要：检查CUDA 和 cudnn版本是否正确且匹配 尝试在代码前增加以下代码可以解决（本人机器解决） ref: https://blog.csdn.net/qq_35407318/article/details/107822918 physical_devices = tf.config.experim
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摘要：ref:https://blog.csdn.net/u014365862/article/details/79397919 import tensorflow as tf reader = tf.train.NewCheckpointReader("./model.ckpt") variables
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摘要：原因： tensorflow使用的转换规范和OpenCV使用的不一致，使用OpenCV的转换矩阵即可实现一致的转换结果。 def rgb_to_yuv(images): rgb_to_yuv_kernel = [[0.299, -0.169, 0.500], [0.587, -0.331, -0.4
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摘要：ref: https://github.com/daquexian/onnx-simplifier/issues/94#issuecomment-706077511 run onnxsim with --skip-optimizer fuse_consecutive_concats example:
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摘要：申明：转载注明出处 https://www.cnblogs.com/wioponsen/p/14570312.html 方式一 使用torch.nn.functional.unfold def space_to_depth(in_tensor, down_scale): n, c, h, w = i
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摘要：论文： https://arxiv.org/pdf/1804.02815.pdf 主页：http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/projects/SFTGAN/ 代码：https://github.com/xinntao/SFTGAN 贡献点： 提出了SFT层 In this pap
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摘要：替换代码： import tensorflow as tf 修改为： import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior()
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摘要：关于Wasserstein GAN的讲解，深入浅出，很棒，收藏！ 【知乎】令人拍案叫绝的Wasserstein GAN 代码实现： https://github.com/martinarjovsky/WassersteinGAN
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摘要：代码 def data_iterator(tfrecords, batch_size=2, shuffle=True, train=True, num_parallel_reads=3): # 声明TFRecordDataset dataset = tf.data.TFRecordDataset(t
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