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Ubuntu 16.04 上 CUDA_10.0及cuDNN的安装

GPU:Geforce GTX1060驱动版本:418.56最开始打算装CUDA_10.1( nvidia与cuda需相匹配),但是在运行cuda.run后出现的用户许可证信息有问题,如图但是CUDA_10.1与驱动版本是相匹配的,也没有整明白为什么,最后选择了CUDA_10.0,安装成功。(cuda版本:cuda_10.0.130_410.48_linux.runcudnn版本:cudnn-10.0-linux-x64-v7.3.1.20.tgz)一、安装方式CUDA提供两种安装方式:

2020-05-19 23:05:23

tensorflow之迁移学习利用自带keras训练MobileNetV2分类模型

文章目录欢迎关注WX公众号:【程序员管小亮】专栏——TensorFlow学习笔记一、数据处理1.1_下载数据集1.2_数据预处理1.3_数据增强1.4_数据可视化二、构建模型2.1_可视化模型2.2_设置训练参数2.3_编译和训练模型2.4_可视化训练指标三、使用预训练的模型3.1_下载预训练模型3.2_添加分类层3.3_训练Mobile模型3.4_微调预训练网络推荐阅读参考文章下面我们准备使用 Keras 中预定义的经典卷积神经网络结构进行迁移学习。一、数据处理

2020-05-19 22:21:15

tensorflow各个版本的CUDA以及Cudnn版本对应关系

概述,需要注意以下几个问题:(1)NVIDIA的显卡驱动程序和CUDA完全是两个不同的概念哦!CUDA是NVIDIA推出的用于自家GPU的并行计算框架,也就是说CUDA只能在NVIDIA的GPU上运行,而且只有当要解决的计算问题是可以大量并行计算的时候才能发挥CUDA的作用。CUDA的本质是一个工具包(ToolKit);但是二者虽然不一样的。显卡驱动的安装:当我们使用一台电脑的时候默认的已经安装了NVIDIA的显卡驱动,因为没有显卡驱动根本用不了显卡嘛,但是这个时候我们是没有CUDA可以用的

2020-05-19 18:02:53

安装tensorflow GPU版本--tensorflow-gpu版本与CUDA版本对应关系

一、WIndows安装GPU版本tensorflow注意一下几个问题一般就不会出错(1)确定自己要安装哪个版本的tensorflow-gpu;(1)根据自己要装的tensorflow-gpu版本确定要下载的CUDA版本;(2)根据要安装的CUDA版本确定要下载的Cudnn版本。二、tensorflow-gpu版本与CUDA版本对应关系不同版本的tensorflow-gpu与CUDA对应关系如下表所示(图片有点旧了,python版本是2.7和3.3-3.8):对于版本号大于1.13的tenso

2020-05-19 17:03:03

TensorFlow之高层封装(TensorFlow-Slim、TFLearn、Keras、Estimator、tensorflow-thub)学习总结

说明:以下所有代码使用版本TensorFlow1.4.0或1.12.0版本import tensorflow as tfprint(tf.__version__)1.12.010.TensorFlow高层封装TensorFlow的高层封装有很多10.1 TensorFlow高层封装总览TensorFlow高层封装主要有4个:TensorFlow-SlimTFLearnKerasEstimator。TensorFlow-SlimTensorFlow-Slim是Google官方给

2020-05-19 10:53:32

最全的vim快捷键

最全的vim快捷键龙啸九天5202013-12-05 12:34:1980400收藏38展开曾经使用了两年多的Vim,手册也翻过一遍。虽然现在不怎么用vim了,曾经的笔记还是贴出来,与喜欢vim的朋友分享。索1. 关于Vimvim是我最喜欢的编辑器,也是linux下第二强大的编辑器。 虽然emacs是公认的世界第一,我认为使用emacs并没有使用vi进行编辑来得高效。 如果是初学vi,运行一下vimtutor是个聪明的决定。 (如果你的系统环境不是中文,而你想使用中文...

2020-05-12 10:11:06

语义分割、实例分割、全景分割的定义

Facebook提出全景分割,实现实例分割和语义分割的统一2018-01-05 18:04原文来源:arxiv作者:Alexander Kirillov、Kaiming He1、Ross Girshick、Carsten Rother、Piotr Dollar「雷克世界」编译:嗯~阿童木呀、KABUDA现如今,我们提出并研究了一种新的“全景分割”(Panoramic se...

2020-04-28 11:41:25

Python机器学习笔记:XgBoost算法

前言1,Xgboost简介  Xgboost是Boosting算法的其中一种,Boosting算法的思想是将许多弱分类器集成在一起,形成一个强分类器。因为Xgboost是一种提升树模型,所以它是将许多树模型集成在一起,形成一个很强的分类器。而所用到的树模型则是CART回归树模型。  Xgboost是在GBDT的基础上进行改进,使之更强大,适用于更大范围。  Xgboost一般和sk...

2020-04-13 10:39:30

fillna()函数详解

fillna()函数详解原创Denver_Liao 最后发布于2018-07-26 16:56:45 阅读数 29756 收藏展开inplace参数的取值:True、FalseTrue:直接修改原对象False:创建一个副本,修改副本,原对象不变(缺省默认)method参数的取值 : {‘pad’, ‘ffill’,‘backfill’, ‘bfill’, None}, def...

2020-04-13 10:38:24

pandas.DataFrame索引之 loc与iloc用法

pandas.DataFrame()的loc locloc与iloc ilociloc用法pandas.DataFrame() pandas.DataFrame()pandas.DataFrame()实际上是一个二维矩阵,loc locloc与iloc ilociloc方法都是用于从pandas.DataFrame() pandas.DataFrame()pandas.DataFrame()中选...

2020-04-13 10:35:59

datetime库 日期与时间

datetime是一个关于时间的库,主要包含的类有:  date 日期对象,常用的属性有year,month,day  time  时间对象,hour,minute,second,毫秒  datetime 日期时间对象,常用的属性有hour,minute,second,microsecond  timedelta 时间间隔,即两个时间点之间的长度日期(date...

2020-04-02 15:23:37

财务报表是用来排雷的-《手把手教你读财报》

财务报表是用来排雷的-《手把手教你读财报》耳小月关注0.122019.07.26 14:42:02字数 4,579阅读 206这本书是作者一步一步按照财务报表的要素来解释和分析的,通过通俗的语言和真实的按理来手把手教我们分析的,比普通教科书式的财务分析书籍可读性强很多,对财报一直没仔细读过的我竟然把整本书大致看完了,还写下了如下的读书笔记,简单归纳了书中我觉得比较重要的知识点。...

2020-03-27 19:36:58

通俗理解word2vec

独热编码独热编码即 One-Hot 编码,又称一位有效编码,其方法是使用N位状态寄存器来对N个状态进行编码,每个状态都有它独立的寄存器位,并且在任意时候,其中只有一位有效。举个例子,假设我们有四个样本(行),每个样本有三个特征(列),如图:我们的feature_1有两种可能的取值,比如是男/女,这里男用1表示,女用2表示。feature_2 和feature_3各有4种取值...

2020-01-14 10:29:29

文本相似度计算-度量方法

2. 文本相似度计算-距离的度量完整机器学习实现代码GitHub欢迎转载,转载请注明出处https://www.cnblogs.com/huangyc/p/9786731.html欢迎沟通交流: 339408769@qq.com0. 目录1. 前言 2. 相似度计算方式 2.1 余弦相似度 2.2 欧式距离 2.3 曼哈顿距离 2.4 闵可夫斯基距离 2.5...

2019-10-29 11:51:07

文本相似度计算-文本向量化

0. 目录1.前言 2. 文本向量化 2.1 词集模型和词代模型 2.2 n-gram 2.3 TF-IDF 2.4 word2vec 2.5 主题词模型 3. 总结1. 文本相似度计算-文本向量化2. 文本相似度计算-距离的度量3. 文本相似度计算-DSSM算法4. 文本相似度计算-CNN-DSSM算法回到顶部1.前言在自然语言处理过...

2019-10-29 11:48:15

分词算法综述

之前总是在看前沿文章,真正落实到工业级任务还是需要实打实的硬核基础,我司选用了HANLP作为分词组件,在使用的过程中才感受到自己基础的薄弱,决定最近好好把分词的底层算法梳理一下。1. 简介NLP的底层任务由易到难大致可以分为词法分析、句法分析和语义分析。分词是词法分析(还包括词性标注和命名实体识别)中最基本的任务,可以说既简单又复杂。说简单是因为分词的算法研究已经很成熟了,大部分的准确率都...

2019-10-29 11:35:20

TF-IDF介绍及应用

TF-IDF基本概念TF-IDF(term frequency–inverse document frequency)是一种用于信息检索与数据挖掘的常用加权技术。TF指词频,IDF指逆向文件频率。主要用于评估某个字词对于一篇文章或一个语料库里的一篇文章的重要性。字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加,但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下降。TF-IDF加权的各种形式常被搜寻引...

2019-10-29 11:20:56

Python--re模块的findall等用法

Python--re模块的findall等用法1)正则表达式含义. # 点可代表一切字符\ # 起转义作用[...] # 指代方括号中的任意字符\d # 指代数字0-9\D # 指代非数字\s # 指代一切空格,包括tab制表符、空格、换行等\S # 指代非空格\w # 指代大小写字母、数字和下划线\W # 指代非大小写字母、数字和下划线* # 匹配前面...

2019-10-18 11:48:54

文本检测模型综述

之前做车牌检测使用文本检测模型,如east、ctpn和textboxes,但是效果不是很好,需要针对车牌专门训练。后面就采用ssd和yolo进行车牌的检测,但是车牌有时是旋转的,使用ssd和yolo模型无法对车牌的四个点进行精确定位,而文本检测模型很多都能精确的回归文本四个点的位置,因此还是需要对文本检测模型进行一定的了解。首先介绍为什么直接使用ssd和yolo进行文字检测效果不理想,原因如下...

2019-06-11 17:09:56

虚拟环境中命令批量安装软件包方法

本文主要介绍在虚拟环境中如何在联网的情况下,通过pip批量安装软件包,步骤如下:j(1)命令: pip freeze >aa.txt 通过上面命令,将当前pip list 中列出来的软件包,全部写到aa.txt文件中。(2)命令: pip install -r aa.txt 切换到将要安装软件包的虚拟环境中,通过上面命令,对aa.txt中的软件包进行批量安装...

2019-05-29 20:19:41

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