- 博客(32)
- 资源 (2)
- 收藏
- 关注
RSS订阅原创 CMake Error: Could not find CMAKE_ROOT 解决办法
CMake Error: Could not find CMAKE_ROOT 解决办法
2023-03-09 08:28:15
2917
转载 pytorch 多机多卡DDP训练遇到ncclSystemError: System call (socket, malloc, munmap, etc) failed错误解决办法
export NCCL_SOCKET_IFNAME=enp4s0，此处enp4s0为每台机器的网卡名字，使用ifconfig查看，要是出现多个网卡名字，找到那个右IP地址、网关和掩码的那个名字，直接在终端输入以下命令，方便查看NCCL日志。
2022-08-17 09:33:07
3714
11
原创 selenium爬取必应高清大图
from selenium import webdriverfrom selenium.webdriver.common.keys import Keysimport timeimport osimport requestsimport urllibfrom bs4 import BeautifulSoupimport reimport functoolsfrom threading import Threaddef timeout(timeout): def deco(f.
2021-09-28 16:05:44
272
原创 TensorRT 7 动态输入和输出
这几天折腾了使用TensorRT加速一个BERT模型，在动态输入和输出这一块费了不少的劲，现在把这一块记录下来，算是自己的一点经验吧。。我的环境：torch = 1.5.0tensorrt =7.0.0.11我的思路是：（1）Torch模型转onnx（2）Onnx转TensorRT engine文件（3）TensorRT加载engine文件并实现推理一、Torch模型转onnxdef torch_2_onnx(model, MODEL_ONNX_PATH ): .
2021-03-18 16:20:18
4635
42
原创 string类之更改句子顺序
题目要求：输入一个句子，要求将句子每个单词顺序反过来例如：输入：pig loves dog输出：dog loves pig思路：写一个将单词反转的函数f，首先将整个输入反转变成god sevol gip，然后将每个单词用函数f反转，得到dog loves pig代码实现： #include<iostream> #include<string> using...
2018-05-10 21:30:38
506
原创 tensorflow中的axis的理解
最近在用tensorflow，其中用到一些函数中都有axis这个参数，下面是自己对tensorflow中的axis的一些理解：以tf.reduce_max(tensor,axis = 0)为例子axis=0表示每次拿出来的数是以tensor的第0维为单位，我们知道，以二维tensor为例子，第0维表示行，所以就是每次从每一行拿出来一个数来进行操作，所以最后得到的其实是每一列的最大值，axis=1则...
2018-05-04 19:54:14
2308
原创 牛客网在线编程之买苹果
题目描述小易去附近的商店买苹果，奸诈的商贩使用了捆绑交易，只提供6个每袋和8个每袋的包装(包装不可拆分)。 可是小易现在只想购买恰好n个苹果，小易想购买尽量少的袋数方便携带。如果不能购买恰好n个苹果，小易将不会购买。输入描述:输入一个整数n，表示小易想购买n(1 ≤ n ≤ 100)个苹果输出描述:输出一个整数表示最少需要购买的袋数，如果不能买恰好n个苹果则输出-1示例1输入20输出3思路：首先对...
2018-05-03 21:20:45
454
原创 tf.image.crop_and_resize()
这个函数操作相当于RoiPooling操作，函数原型是：def crop_and_resize(image, boxes, box_ind, crop_size, method=None, extrapolation_value=None, name=None):参数解释：image：表示特征图，最终得到的每个proposal的特征图从这个特征图上得到boxes：表示每个proposal的坐标（N...
2018-04-20 15:59:25
5667
7
原创 (剑指offer)请实现一个函数用来判断字符串是否表示数值（包括整数和小数)
例如，字符串"+100","5e2","-123","3.1416"和"-1E-16"都表示数值。 但是"12e","1a3.14","1.2.3","+-5"和"12e+4.3"都不是。思路：对每个字符进行判断，其中设置一个小数点的标志p和指数e的个数标志eflag和位置标志epos，分别用来表示字符串中e出
2018-04-04 09:37:05
477
原创 ubuntu14.04下 anaconda+python3.5+opencv3.1安装方法
首先需要安装anaconda，推荐这篇博客https://www.2cto.com/kf/201612/571112.html然后创建一个名字叫做opencv的环境，用下面的命令：conda create -n opencv python=3.5然后进入这个环境：source activate opencv添加清华源：conda config --add chann
2017-12-28 19:14:25
962
4
原创 可视化tensorflow中间层
如何可视化使用tensorflow框架的网络中间层呢，网上找的答案都是使用tensor board，但是我想的是将网络的中坚层用一张一张图片显示并保存下来，下面附上代码：#-*-coding:utf-8-*-#此函数用来可视化tensorflow中间层import _init_pathsfrom fast_rcnn.config import cfgimport argpars
2017-09-28 09:47:57
6911
2
原创 tf.InteractiveSession()与tf.Session()
tf.InteractiveSession():它能让你在运行图的时候，插入一些计算图，这些计算图是由某些操作(operations)构成的。这对于工作在交互式环境中的人们来说非常便利，比如使用IPython。tf.Session():需要在启动session之前构建整个计算图，然后启动该计算图。
2017-09-03 15:44:53
41891
9
原创 SSD(single shot multibox detector) default box的生成过程(prior_box_layer.cpp)
在SSD中，default box的生成是比较重要的一环，以下我将通过prior_box_layer.cpp函数来讲解default box的生成过程：#include #include #include #include #include "caffe/layers/prior_box_layer.hpp"namespace caffe {template
2017-07-15 09:48:15
3900
10
原创 ubuntu14.04安装opencv2.4.9以及遇到的问题
1 系统更新利用ubuntu自带的更新管理器或者sudo apt-get updatesudo apt-get upgrade2 安装必要的组件sudo apt-get install build-essential libgtk2.0-dev libjpeg-dev libtiff4-dev libjasper-dev libopenexr-dev cmakePyth
2017-06-15 16:37:29
1937
原创 faster rcnn训练过程出现loss=nan解决办法
在我训练faster rcnn的过程中，使用VOC2007数据集end2end训练方法，并没有出现loss=nan的问题，出现了loss=nan说明模型发散，此时应该停止训练，不然得到的模型也不能检测出物体。在我自己训练自己的数据（Kitti数据集转成voc数据集）的时候，出现一个RuntimeWarning: invalid value encountered in log targets_
2017-06-07 16:07:05
15858
10
原创 A-Fast-RCNN代码运行以及问题解决方法
最近读了A-Fast-RCNN: Hard Positive Generation via Adversary for Object Detection这篇论文，读了之后根据作者提供的代码，准备跑一跑作者的代码。但是作者给的代码只有ASDN网络部分的，ASTN网络部分的还没有给出来，先说说自己跑代码的时候遇到的一些坑以及代码的运行过程。 首先是从官网克隆代码：
2017-05-22 20:22:34
2632
13
原创 A-Fast-RCNN: Hard Positive Generation via Adversary for Object Detection
这篇论文作者在Fast RCNN的基础上，运用对抗生成网络GAN的思想，加入了两个对抗网络来加强Fast RCNN算法的鲁棒性，下面的内容是这篇文章的翻译，我已经修改过大部分的内容使得读起来比较通顺，接下来准备研究代码，根据作者的思想看看能否加入一点自己的东西。代码：https://github.com/xiaolonw/adversarial-frcnnA-Fast-RCNN:H
2017-05-16 18:21:04
3939
2
原创 神经网络优化算法详解（TensorFlow）
Tensorflow中的一些常用的优化算法的调用命令为：SGDoptimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=self.learning_rate)这个类是实现梯度下降算法的优化器。(结合理论可以看到，这个构造函数需要的一个学习率就行了)__init__(learning_rate,
2017-05-11 10:23:57
3340
原创 YOLO算法回归模型之回归的分析
Yolo系列的目标检测算法在速度上大大的加强使得它能够被用来处理实时任务，但是在精度上又不能和基于region的算法相媲美。 下面来说说Yolo是如何作为一个回归模型来进行目标检测和分类的。(仅仅是个人理解，勿喷) 回归问题的条件/前提：1） 收集的数据。（Yolo中的ground truth以及置信度）2） 假设的模型，即一个函数，这个函数里含有未知的参数，通过学习，可以
2017-05-10 15:55:00
4946
1
转载 神经网络之正则化
转载至：http://blog.csdn.net/Dandelionyu/article/details/459712091. 模型评估与模型选择在实际应用中，针对具体的监督学习问题，为了评估所训练出的模型是否有较好地泛化能力，可以把数据集切割成训练集和测试集两部分(注意使训练集和测试集中均含有各种类型的数据)。用训练集在各种条件下(如：不同的参数个数)训练模型，学习出其参
2017-05-10 14:51:00
7072
1
原创 ubuntu14.04 boot-repair
今天手贱将双系统中的win7系统重装了一个win10系统，结果就出现了ubuntu14.04进不去的问题，网上搜了一大堆说是ubuntu的引导被覆盖了，需要进入Ubuntu系统进行boot-repair就好了，尝试了一下果真成功了，下面给出操作过程。第一步：还是需要进入Ubuntu界面，但是并不需要安装（如果直接安装的话，以前在Ubuntu里面的文件可全部都没有了，所以万不得已
2017-05-07 19:56:53
6352
转载 tensorflow入门
以下博文转载于：http://www.infoq.com/cn/articles/deeplearning-tensorflow-actual-combat深度学习及TensorFlow简介深度学习目前已经被应用到图像识别，语音识别，自然语言处理，机器翻译等场景并取得了很好的行业应用效果。至今已有数种深度学习框架，如TensorFlow、Caffe、Theano、Torch、M
2017-05-05 16:37:46
812
转载 神经网络的优化算法选择
博文内容转载至：http://blog.csdn.net/ybdesire/article/details/51792925优化算法解决优化问题，有很多算法（最常见的就是梯度下降），这些算法也可以用于优化神经网络。每个深度学习库中，都包含了大量的优化算法，用于优化学习速率，让网络用最快的训练次数达到最优，还能防止过拟合。 keras中就提供了这样一些优化器[1]：
2017-05-04 21:11:15
4452
转载 tensorflow的张量（tensor）的理解
以下内容转载至：http://blog.csdn.net/pandamax/article/details/63684633自己通过网上查询的有关张量的解释，稍作整理。TensorFlow用张量这种数据结构来表示所有的数据.你可以把一个张量想象成一个n维的数组或列表.一个张量有一个静态类型和动态类型的维数.张量可以在图中的节点之间流通.阶
2017-05-04 11:31:08
5691
原创 (笔记本，双显卡)ubuntu14.04安装cuda8.0的经验
博文内容大多转载于：http://blog.csdn.net/masa_fish/article/details/51882183【环境】 笔记本：ThinkPad T450 X86_64 显卡：主显 Intel HD Graphics 5500 ； 独显 NVIDIA GT 940M 系统环境：Ubuntu14.04 64位、Windows7 64位 双系统 CUDA 版本：
2017-05-02 09:46:14
1181
转载 深度学习中的batch size
文章转载至：http://blog.csdn.net/ycheng_sjtu/article/details/49804041谈谈深度学习中的 Batch_SizeBatch_Size（批尺寸）是机器学习中一个重要参数，涉及诸多矛盾，下面逐一展开。首先，为什么需要有 Batch_Size 这个参数？Batch 的选择，首先决定的是下降的方向。如果数据集比较小，完全可
2017-04-21 16:57:54
1550
原创 FCN全卷积网络上采样理解
FCN全卷积网络将网络的全连接层变成卷积层之后整个网络变成了只有卷积层和池化层的网络，于是网络就称之为全卷积网络。全卷积网络一般是用来对图像进行语义分割的，于是就需要对图像上的各个像素进行分类，这就需要一个上采样将最后得到的输出上采样到原图的大小。 上采样的过程也类似于一个卷积的过程，只不过在卷积之前将输入特征插值到一个更大的特征图然后进行卷积。下面举例子说明这个过程。 上采样利用的是
2017-04-14 10:52:31
19349
4
原创 MultiNet论文阅读笔记
MultiNet论文阅读笔记刚开始接触这方面，有什么不懂的请大家不吝指教。这篇笔记只是作为自己学习的一个记录而已，请大家轻点喷。。论文地址：https://arxiv.org/abs/1612.07695代码地址：https://github.com/MarvinTeichmann（下面有一个KittiSeg是语义分割的代码，KittiBox是目标检测的代码）为了提高实现自
2017-03-29 15:06:49
5456
13
原创 YOLO 9000测试过程和主要代码解析。
本人纯属新手，要是有什么讲的不对的地方，请各位大神批评指正。yolo仅测试图片所需要的配置不是很高，没有装cuda，没有装opencv也能跑起来，在cpu模式下，测试一张图片需要6~7秒的时间。下面是跑yolo代码的过程：首先从官网克隆代码，以及下载预训练的模型（一个正常版本的和一个快速版本的），前提是你不想训练自己的模型的话。克隆：git clone https://github
2017-03-16 16:00:52
8778
9
翻译 You Only Look Once论文中文翻译
You Only Look Once统一的实时目标检测Abstract 我们提出YOLO，一种新的目标检测方法。以前的对目标检测的工作重新使用分类器来执行检测。相反，我们将目标检测框架为回归问题，空间分离的边界框和相关类概率。单个神经网络在一次评估中直接从完整图像预测边界框和类概率。 由于整个检测流水线是单个网络，因此可以直接优化端到端的检测性能。 我们的统一架构非常快。我们的基
2017-02-16 22:06:04
10273
6
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人