随风i的博客

本文结合开源的tesseract OCR库共尝试三种方法实现了字符型验证码识别与填充提交浏览器插件（非通用型，具体得根据自己网页内容改造，可借鉴本文方法存在浏览器的内容安全策略（CSP）阻止加载外部脚本，本文通过js调用flask实现的外部服务规避此问题假设验证码表单如下，全文通用，此后不再重复提及。

生成对抗网络（Generative Adversarial Network，简称GAN）是一种由Ian Goodfellow等人在2014年提出的深度学习模型。GAN由两个相互对抗的神经网络组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。这两个网络通过博弈论的思想进行训练，生成器试图生成逼真的数据，而判别器负责辨别数据是真实的还是由生成器生成的。

不细讲了，自己去百度，miniconda自带python，可以通过conda创建虚拟python环境，安装Pytorch的话建议python版本大于3.8，完成后注意配置环境变量。这里找torch，根据 CUDA版本，Python版本，系统类型及架构选择对应的torch。下载完成后，在虚拟python环境中，终端找到torch文件下载目录，通过下述命令完成安装。查看自己CUDA版本，Nvidia控制面板中找，不再赘述。根据查看的版本，下载。这里知道CUDA版本，Python版本，系统类型及架构，直接在。

Abstract: CNN通常都是在固定资源预算下开发设计，如果有更多的可用资源再将模型结构放大以获取更高的精度。这篇文章系统性的研究了模型的缩放并且仔细验证了网络深度，宽度，分辨率之间的平衡可以使网络获得更好地性能表现。基于此发现，提出了一个新的网络缩放方法----利用一个简单且高效的复合系数来完成对深度/宽度/分辨率所有维度的统一缩放。文中通过MobileNets和ResNets对这种方法的高效性进行了展示。 更进一步说，文中使用神经网络结构搜索设计一个新的baseline网络，并且将模...

安装好对应版本的CUDA和cudnn后，安装框架pytorch时出现错误：CondaHTTPError: HTTP 000 CONNECTION FAILED for url <https://conda.anaconda.org/pytorch/linux-64/current_repodata.json>重新配置数据源即可，root@ubuntu:~$ vim ~/.condarcroot@ubuntu:~$ cat ~/.condarc更新数据源来源：..

在Ubuntu终端中运行tensorboard时，输入指令：tensorboard --logdir=./*** --port=8008出现错误：PermissionError: [Errno 13] Permission denied: '/tmp/.tensorboard-info/pid-6436.info原因/tmp/.tensorboard-info/ 文件夹被其他用户创建，导致我这边没有访问权限。解决方案创建一个TMPDIR的环境变量,tensorboard会把他作..

打开Windows命令窗口，输入指令：jupyter notebook --generate-config juputer notebook将会生成日志文件： 文件位置：C:\Users\username\.jupyter，一般会再这，具体根据自己anaconda的配置路径，实在找不到，可以去我上一篇文章下载everything直接搜索。找到该文件后，打开大概在26...

在配置深度学习tensorflow-gpu框架时产生执行事务错误：ERROR conda.core.link:_execute(502): An error occurred while uninstalling package 'defaults::scipy-1.1.0-py36hfc37229_0'.这是因为当前用户没有权限访问anaconda文件夹，直接用命令sudo c...

tensorflow运行过程中出现问题：原因：显存不足所造成。解决方案：在代码最前方加入代码import osos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"config = tf.ConfigProto(allow_soft_placement = True)gpu_options = tf.GPUOptions(per_process_gp...

错误如图所示：在定义计算图定义最前方加入语句：tf.reset_default_graph()即可，由于错误中显示变量已经存在，利用这个可以清空default graph以及nodes。

在使用python3以上版本写cifar10代码时，出现下述解码错误：UnicodeDecodeError: 'ascii' codec can't decode byte 0x8b in position 6: ordinal not in range(128)将pickle.load(file)在打开文件的过程中指定其编码方式为 “encoding='iso-8859-1”即可...