摘要：参考文章：(8条消息) cuda+cudnn+tensorflow2.4安装血泪史_MAYYYYYYA的博客-CSDN博客 这里以安装tensorflow2.4.0为例子，其他需要你自己找到对应的版本 1、首先查看cuda版本 nvidia-smi 右上角会显示最高的版本，安装的cuda不能超过此版
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摘要：1、已经安装了scipy，但是无法调用 'Image transformations require SciPy. '、'Install SciPy.' name 'scipy' is not defined 解决方法： pip3 -V python3 -m scipy python3 -m pip
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摘要：1、查看keras版本 import keras print(keras.__version__) # 在2.6版本后就没 load_img(), img_to_array() 这两个方法了，会发现这两个方法是 images_utils 的方法属性。 解决方案： from keras.utils i
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摘要：1、二维旋转矩阵的推导 1.1、几何推导方式 旋转矩阵（Rotation Matrix)的推导 - 知乎 (zhihu.com) 1.2、极坐标推导方式 (7条消息) 二维旋转矩阵推导_whoNamedCody的博客-CSDN博客_推导二维图形绕点p(x,y)顺时针旋转角后的变换矩阵 tips：方式
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摘要：坑1：不是所有的C++都是ubuntu下的linux运行的，也可以使用windows下的visual studio来运行。 坑2：opencv环境配置？ 由于涉及到opencv，因此先去官网进行了下载，具体安装步骤见软件安装的文章。 安装完成后需要进行环境配置：电脑—属性—高级系统设置—环境变量（俩
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摘要：1、池化层Pooling 1.1、降采样，减少计算负荷、内存使用、参数数量（防止过拟合），减少图像的数据量，提升识别效率（将线条组合起来，就可以识别局部图像） 主要是针对全连接层的参数减少，将全连接层上传神经元个数变少，特征图大小变小 1.2、减少输入图片大小也使得神经网络可以经受一点图片平移，不受
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摘要：1、下载地址：gaoxiang12/slambook (github.com) 整个都下载下来，放到和虚拟机交互的文件夹地址。 2、安装依赖项（在终端进行安装） 参考：(6条消息) 视觉SLAM十四讲第二版踩坑总结_slender-的博客-CSDN博客_视觉slam十四讲第二版和第一版区别 # op
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摘要：优点： 1、连续使用小的卷积核来替代一个大的卷积核，生成同样的结果，但是参数量会变少，参数量越少越不容易过拟合 2、一般卷积conv后会接relu进行非线性变换，连续两次卷积会有两次非线性变换，增加了非线性变换，layer层数就越多，网络越深，而网络越深，就可以拟合更加复杂的数据 解释： conv3
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摘要：1、model.fit_generator() 首先，利用keras，搭建顺序模型，完成搭建后，我们需要将数据送入模型进行训练，送入数据的方式有很多种，models.fit_generator()是其中一种方式。 具体说，model.fit_generator()是利用生成器，分批次向模型送入数据的
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摘要：1、导包 1 from tensorflow.keras.callbacks import ModelCheckpoint 2、介绍 在训练机器学习模型时，经常需要缓存模型。 ModelCheckpoint是Pytorch Lightning中的一个Callback，它就是用于模型缓存的。 它会监视
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摘要：导包：from torch.utils.data import DataLoader DataLoader是Pytorch中用来处理模型输入数据的一个工具类。组合了数据集（dataset） + 采样器(sampler)，并在数据集上提供单线程或多线程(num_workers )的可迭代对象。 1、重
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摘要：Os库提供通用的、基本的操作系统交互功能！ Os库是python标准库，包含几百个函数 常用路径操作、进程管理、环境参数等几类 路径操作：os.path子库，处理文件路径及信息 进程管理：启动系统中其他程序 环境参数：获得系统软件硬件信息等环境参数 1、路径操作 2、进程管理 3、环境参数
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摘要：为了方便下次复现试验结果 1 random_seed = 42 2 torch.manual_seed(random_seed)
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摘要：导包：import os 1、显示目录下的文件：os.listdir(路径) 1 # 显示目录下文件 2 data_dir = "F:/.../fruits-360" # 路径 3 print(os.listdir(data_dir)) 2、用于路径拼接文件路径，可以传入多个路径：os.path.j
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