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RSS订阅原创 docker: Error response from daemon: could not select device driver ““ with capabilities: [[gpu]]
docker: Error response from daemon: could not select device driver "" with capabilities: [[gpu]]解决方案1.安装nvidia驱动2.安装NVIDIA Container Runtime3.验证在docker创建容器加 --gpus all 的时候：docker run -itd --rm --name spvconv1 --gpus all -v /syy:/home/lcbryant/syy royoko
2021-11-09 20:50:35
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原创 vscode远程连接服务器+X11插件图形化界面
vscode远程连接服务器+X11插件图形化界面0.操作步骤1.配置vscode+ssh远程连接服务器（1）在服务器端查看IP地址和端口号（2）在本地vscode安装Remote-SSH插件（3）配置免密连接2.在本地安装Xming（1）开启Xming服务（2）修改Xming配置3.配置本地vscode Remote-SSH与服务器连接相关的设置（1）在本地vscode中安装Remote X11(SSH)插件（2）在远程服务器配置4.在服务器要使用GUI的工程中设置.vscode/launch.json (
2021-09-01 19:30:32
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原创 （三）mmclassification图像分类——模型训练
（三）mmclassification图像分类——模型训练和测试1.模型训练1.1使用预训练模型1.2使用自己的数据训练1.2.1制作数据集1.2.2修改模型参数（configs文件）(1)models(2)datasets(3)schedules(4)新建mobilenet_v2_b32x8_car.py2.模型测试三级标题四级标题1.模型训练1.1使用预训练模型因为imagenet非常大，所以我选择先用cifar进行模型训练。cifar模型：链接：链接: https://github.com
2021-05-19 19:02:13
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原创 （二）mmclassification图像分类——简单测试
（二）mmclassification图像分类——单张图像测试mmclassification简介configs里的__base__文件夹下的modelsconfigs里的__base__文件夹下的datasetsconfigs里的__base__文件夹下的schedules单张图像的测试结果方法一：把配置写在py文件里方法二：使用命令行指定配置参数训练工具mmclassification简介mmclassification文件夹下面有个mmcls子文件夹，里面有个models文件夹，放着backb
2021-05-19 13:42:59
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原创 （一）mmclassification环境配置
（一）mmclassification环境配置环境准备1.安装CUDA配置cuda环境变量切换cuda的软链接2.安装cuDNN检查cuDNN是否装好3.安装pytorch4.安装mmcvmmcv github网址安装mmcv-full5.安装mmclassificationmmclassification官网安装教程环境准备cuda10.2cudnn8.2.0pytorch1.7.0mmcv1.3.4mmclassification0.11.01.安装CUDA这方面博文很多，随便找一个：
2021-05-19 13:04:45
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空空如也
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