感谢您提供堆栈跟踪。你得到的错误是我认为发生的😄它有时会发生在编译过程被进程锁定的忍者身上。要解决此问题，请尝试查看路径：~/.cache/torch_extensions/fused/~/.cache/torch_extensions/upfirdn2d/（或者你的火炬扩展缓存在哪里）在那里，看看你是否有一个以.lock或类似性质结尾的文件。如果是这样，请删除该文件并尝试重新运行该脚本。它可能不一定在我上面提到的确切路径中。你能试着用它找到它吗find / -name "torch_e

先给出两个报错的内容：d:\Anaconda3\envs\torch\lib\site-packages\torch\utils\cpp_extension.py:189: UserWarning: Error checking compiler version for cl: [WinError 2] 系统找不到指定的文件。d:\Anaconda3\envs\torch\lib\site-packages\torch\utils\cpp_extension.py:189: UserWarning:

在python运行stylegan2示例时,运行过程中,触发fused_bias_act.cu中的异常,可以看到fused_bias_act.cu中实际上是用c/c++写的实现代码.仔细看异常信息会发现这句话无法打开包括文件: “tensorflow/core/framework/op.h”:解决策略1.首先确保你安装了c/c++工具集,版本号可以有些不一致,这影响不大,在这里:2.确定你已经调整了工具集引用3.这里我取巧做了步骚操作,不合理但最简单:从[c.

tf1.13.1 及 tf2.0.0 相关依赖及版本　　　　硬件说明：显卡NVIDIA-GEFORCE-GTX-10601.驱动版本检查，并且更新显卡驱动【这一步很重要，你的驱动版本低了，cuda及cudnn就可能出错】错误：DLL load failed: 找不到指定的模块。cmd中输入：nvidia-smi 　　　　显卡驱动已经是最新的了。如果不是最新的显卡驱动，需要手动更新一下。补充：驱动version对应 cu...

style参考地址：https://github.com/NVlabs/stylegan生成gif参考地址：https://github.com/parameter-pollution/stylegan_paintingspaper地址：https://arxiv.org/abs/1812.04948"""generating cycle gif images"""import os...

苹果的第一篇人工智能领域的文章，一出来也是吸足了眼球，我看了下文章做了个ppt，跟大家分享一下。　　本文的目的是要训练一个改善网络，使得模拟器生成的合成图片经改善后能更贴近真实图片。 　　贡献1就是用了S+U（生成+无监督）的方法，贡献2则是网络损失函数的定义，贡献3是对标准GAN做了一定的改进，贡献4说的是效果上的突破。　　左图体现了整个网络结构，由原始生成器

贴一个TensorFlow 2017开发者大会的Mobile专题演讲移动和嵌入式TensorFlow这里面有重点讲到本文介绍的三个例子，以及其他的移动和嵌入式方面的TF相关问题，干货很多2017/01/17 更新今天上 Github，发现 Tensorflow 的 Android demo又更新了，除了基本的修改以外，又增加了一个图像风格迁移的安卓demo，而且

在翻译《ROS Robotics Projects》的深度学习一章的过程中，顺手在电脑里敲了下相关的命令，发现还是有一些小问题的，详细的操作步骤在此记录如下：《ROS Robotics Projects》由易科机器人实验室翻译，预计2017.10出版。1 安装TensorFlow可以在以下链接获取最新的Linux安装向导; https://www.tensorflo

今天介绍一种很有名的网络结构——ConvLSTM，其不仅具有LSTM的时序建模能力，而且还能像CNN一样刻画局部特征，可以说是时空特性具备。LSTM已经在语音识别、视频分析、序列建模等领域取得了非常精彩的进展，传统的LSTM网络由input gate, forget gate, cell, output gate, hidden五个模块组成，并且它们之间的关系可以由以下公式表示： 

1 相关背景维基百科对自动摘要生成的定义是, “使用计算机程序对一段文本进行处理, 生成一段长度被压缩的摘要, 并且这个摘要能保留原始文本的大部分重要信息”. 摘要生成算法主要分为抽取型(Extraction-based)和概括型(Abstraction-based)两类. 传统的摘要生成系统大部分都是抽取型的, 这类方法从给定的文章中, 抽取关键的句子或者短语, 并重新拼接成一小段摘要,

TensorForce 是一个构建于 TensorFlow 之上的新型强化学习 API。强化学习组件开发者 reinforce.io 近日发表了一篇博客文章介绍了 TensorForce 背后的架构和思想。项目地址：https://github.com/reinforceio/tensorforce本文将围绕一个实际的问题进行介绍：应用强化学习的社区可以如何从对脚本和单个案例的

Prisma这个应用，你可能很熟悉。这是一个能将不同的绘画风格，迁移到照片中，形成不同艺术风格的图片。今年4月，美国康奈尔大学和Adobe的一个研究团队Fujun Luan和Sylvain Paris等人，在arvix上通过论文“Deep Photo Style Transfer”，提出了一种叫做“深度摄影风格转换”的演化技术，能将一张照片的风格，迁移到另一张照片中，下图就是原论文中给出的

简介最近在研究如何打通tensorflow线下 python 的脚本训练建模, 利用freeze_graph工具输出.pb图文件，之后再线上生产环境用C++代码直接调用预先训练好的模型完成预测的工作，而不需要用自己写的Inference的函数。因为目前tensorflow提供的C++的API比较少，所以参考了几篇已有的日志，踩了不少坑一并记录下来。写了一个简单的ANN模型对Iris数据集分

一. CNN特征提取       通过上一篇文章的学习，我们已经知道，我们训练的目的在于寻找一种特征映射方法，使得映射后的特征 “类内距离最小，类间距离最大”，这种特征映射 可以看作是 空间投影，选择一组基，得到基于这组基的特征变换，与 PCA 有点像。       这一篇我们讲的就是基于 CNN的特征提取，特征提取过程也就是训练过程，训练结果就是 CNN 的参数。   

一. 问题的提出       Person Re-ID 全称是 Person Re-Identification，又称为 行人重检测 or 行人再识别，直观上可以通过两种思路进行比对，一种是 通过 静态图像（still-image）进行特征比对，另一种是通过视频的时序特征（temporal）进行 Video Re-Id。       不管是采用 图像特征比对的方法 还是 结合时序特

一、卷积神经网络模型知识要点卷积卷积1、卷积2、池化3、全连接4、梯度下降法5、softmax本次就是用最简单的方法给大家讲解这些概念，因为具体的各种论文网上都有，连推导都有，所以本文主要就是给大家做个铺垫，如有错误请指正，相互学习共同进步。二、卷积神经网络讲解    2.1卷积神经网络作用     大家应该知道大名鼎鼎的傅里叶变换，即一个波

GAN是一种典型的概率生成模型，其核心思想是：找出给定观测数据内部的统计规律，并且能够基于所得到的概率分布模型，产生全新的，与观测数据类似的数据。概率生成模型可以用于自然图像的生成。假设给定1000万张图片之后，生成模型可以自动学习到其内部分布，能够解释给定的训练图片，并同时生成新的图片。与庞大的真实数据相比，概率生成模型的参数个数要远远小于数据的数量。因此，在训练过程

TensorFlow与OpenCV，读取图片，进行简单操作并显示1 opencv读入图片，使用tf.Variable初始化为tensor，加载到tensorflow对图片进行转置操作，然后opencv显示转置后的结果[python] view plain copyimport tensorflow as tf  import cv2

最近在使用tensorflow完成句子相似度建模等任务时常常会用到各种距离的计算，而且有很多论文提出了Attention机制，所以这里就介绍一下如何使用tensorflow实现上述各种功能。这里首先假定我们的输入是两个四维的Tensor，然后我们需要计算的是其中某个维度的距离。比如说我们的输入是batch个句子，句长是sent_len, 每个词被表示成embed_size的词向量。所以我们

最近在做OCR相关的东西，关于OCR真的是有悠久了历史了，最开始用tesseract然而效果总是不理想，其中字符分割真的是个博大精深的问题，那么多年那么多算法，然而应用到实际总是有诸多问题。比如说非等间距字体的分割，汉字的分割，有光照阴影的图片的字体分割等等，针对特定的问题，特定的算法能有不错的效果，但也仅限于特定问题，很难有一些通用的结果。于是看了Xlvector的博客之后，发现可以端到端来实现

本文目标是利用TensorFlow做一个简单的图像分类器，在比较大的数据集上，尽可能高效地做图像相关处理，从Train，Validation到Inference，是一个比较基本的Example， 从一个基本的任务学习如果在TensorFlow下做高效地图像读取，基本的图像处理，整个项目很简单，但其中有一些trick，在实际项目当中有很大的好处， 比如绝对不要一次读入所有的 的数据到内存（尽管在Mn

tensorflow项目构建流程博客：http://blog.youkuaiyun.com/hjimce微博：黄锦池-hjimce   qq:1393852684一、构建路线个人感觉对于任何一个深度学习库，如mxnet、tensorflow、theano、caffe等，基本上我都采用同样的一个学习流程，大体流程如下：(1)训练阶段：数据打包-》网络构建、训练-》模型保存-》可视

谷歌发布object detection api（https://github.com/tensorflow/models）已经有一段时间了，这个api的发布，让我们不用自己再去为faster-rcnn、ssd、rfcn单独造轮子了。现记录一下以ssd_mobilenet这个模型的object detection api使用。一、安装TensorFlow、以及用到的库   

一. 找到最好的工具       “工欲善其事，必先利其器”，如果你想找一个深度学习框架来解决深度学习问题，TensorFlow 就是你的不二之选，究其原因，也不必过多解释，看过其优雅的代码架构和工程化实现之后，相信这个问题不会有人再提，这绝非 Caffe an so on 所能比拟的。       回到题头 － 目标检测，相信你一定看过这篇 Paper： Speed/accura

？ 谷歌开放了一个 Object Detection API: Supercharge your C写个简单的科普帖吧。熟悉TensorFlow的人都知道，tf在Github上的主页是：tensorflow，然后这个主页下又有两个比较重要的repo（看star数就知道了），分别是TensorFlow的源代码repo：tensorflow/tensorflow，还有一个t

这篇代码与上两篇博客紧密相连，在上篇博客的注意部分提到，feed_dict需要喂numpy.array这种数据，但是我自己用的方法生成队列批次的数据类型为张量，那么就没法喂到feed_dict里面了，所以查了各种Stack Overflow后发现，绕开feed_dict的形式，去掉占位符在图创建的时候，直接输入数据，就可以了。具体细节见下面代码。  为了博文的完整性，仍然本博客贴出完整代码其共分成...

第一片代码model_CT.py用于G和D的构造# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Tue Jul 24 20:33:14 2018E-mail: Eric2014_Lv@sjtu.edu.cn@author: DidiLv"""import tensorflow as tfimport numpy as np# pooling a...

小编来自水下机器人社区193369905，里面小编给出了很多资料在本贴中，小编“我”分享了如何使用python 代码(及 OpenCV)在Jetson TX2上抓取和显示摄像头影像，包括IP摄像头, USB 网络摄像头和Jetson板载摄像头.这个简单代码也同样可以在Jetson TX1上运行。1 准备工作需要在Jetson TX2上安装 GStreamer 支持的 python和OpenCV...

sudo ./pycharm.sh嗨，如果您有64位系统，则需要对驱动程序进行签名。此驱动程序未签名，因此您必须通过点击F8 F8 F8重新启动，直到看到启动设置。选择禁用驱动程序签名强制执行，然后您可以安装驱动程序这解决了我的问题。问候约翰内斯self.woshow(self.real_A_seg_sng)def woshow(self,img): #img = t...

交叉熵交叉熵可在神经网络(机器学习)中作为损失函数，p表示真实标记的分布，q则为训练后的模型的预测标记分布，交叉熵损失函数可以衡量p与q的相似性。交叉熵作为损失函数还有一个好处是使用sigmoid函数在梯度下降时能避免均方误差损失函数学习速率降低的问题，因为学习速率可以被输出的误差所控制。tensorflow中自带的函数可以轻松的实现交叉熵的计算。tf.nn.softmax_cro

ythonista 数据科学家 Elior Cohen 近日在 Medium 上发文解读了最常见的三大降维技术：PCA、t-SNE 和自编码器。为了帮助理解，他还为其中每种相关算法编写了代码（也发布在了 GitHub 上）。机器之心对本文进行了编译介绍。代码地址：https://github.com/eliorc/Medium/blob/master/PCA-tSNE-AE.ipynb

人脸检测方法有许多，比如opencv自带的人脸Haar特征分类器和dlib人脸检测方法等。对于opencv的人脸检测方法，有点是简单，快速；存在的问题是人脸检测效果不好。正面/垂直/光线较好的人脸，该方法可以检测出来，而侧面/歪斜/光线不好的人脸，无法检测。因此，该方法不适合现场应用。对于dlib人脸检测方法 ，效果好于opencv的方法，但是检测力度也难以达到现场应用标准。     

人体姿态估计是机器视觉的一个重要分支，在行为识别、人机交互、游戏、动画等领域有着很广阔的应用前景，是计算机视觉领域中一个既具有研究价值、同时又极具挑战性的热门课题。本篇主要对http://pose.mpi-inf.mpg.de/#deepcut，即MPII数据集中benchmark比较高的模型进行实验。主要是DeeperCut这篇文章。从上面网站上的前几行文

2017/02/23 更新贴一个TensorFlow 2017开发者大会的Mobile专题演讲移动和嵌入式TensorFlow这里面有重点讲到本文介绍的三个例子，以及其他的移动和嵌入式方面的TF相关问题，干货很多2017/01/17 更新今天上 Github，发现 Tensorflow 的 android demo又更新了，除了基本的修改以外，又增加了一

一、风格迁移简介风格迁移（Style Transfer）是深度学习众多应用中非常有趣的一种，如图，我们可以使用这种方法把一张图片的风格“迁移”到另一张图片上：然而，原始的风格迁移（点击查看论文）的速度是非常慢的。在GPU上，生成一张图片都需要10分钟左右，而如果只使用CPU而不使用GPU运行程序，甚至需要几个小时。这个时间还会随着图片尺寸的增大而迅速增大。这其中的原

前一帖生成音乐，本帖生成图片。本文使用TensorFlow实现论文《Conditional Image Generation with PixelCNN Decoders》，它是基于PixelCNN架构的模型，最早出现在《Pixel Recurrent Neural Networks》一文。使用的图片数据我本想使用ImageNet做为图片来源，就像论文中使用的。ImageN

TensorFlowSharp入门使用C#编写TensorFlow人工智能应用学习。TensorFlow简单介绍TensorFlow 是谷歌的第二代机器学习系统，按照谷歌所说，在某些基准测试中，TensorFlow的表现比第一代的DistBelief快了2倍。TensorFlow 内建深度学习的扩展支持，任何能够用计算流图形来表达的计算，都可以使用TensorFlow。

[python] view plain copyimport numpy as np  import tensorflow as tf    # Import MINST data  import input_data  mnist = input_data.read_data_sets("/tmp/data/", one_hot=True)  

TensorFlow对象检测API是一个建立在TensorFlow之上的开源框架，可以轻松构建，训练和部署对象检测模型。到目前为止，API的性能给我留下了深刻的印象。在这篇文章中，我将API的对象设定为一个可以运动的玩具。本文将用六个步骤突出API的性能并教你如何构建一个玩具探测器，你也可以根据这六个步骤扩展与实践你想要构建的任何单个或多个对象检测器。TensorFlow玩

使用API训练自己的数据使用API训练自己的数据说明实际使用总结说明本文仍然使用谷歌API提供的网络模型框架，有了框架，现在要解决的是如何让网络训练自己的数据，而数据要提供两个东西给配置文件：一是对应的TFrecord文件，二是对应的.pbtxt文件.pbtxt文件：很简单，照着object_detection/dat