gulingfengze的博客

废话不多说，直奔主题！一.安装驱动1.去官网下载驱动，这个根据自己的显卡去搜索，比如我的卡是RTX2070：然后点击“搜索”按钮，出现界面：这里提示对应的驱动版本，点击下载就好了，下载的是一个xxx.run文件，我的是：NVIDIA-Linux-x86_64-418.56.run 。2.删除之前的驱动，不管有没有装过，执行一次下面命令就好：sudo apt-get remove ...

1. 安装anaconda3Python3.6.x 版本2. 安装VS2015VS下载地址： Visual StudioVS2017没测试，应该也没问题3. 安装MSYS2、BazelMSYS2下载地址： MSYS2 installerBazel下载地址： Bazel将下载的bazel名字改为bazel.exe ，并将该bazel.exe添加到msys64\usr\bin中(根据自...

1.下载NCCL官网下载地址根据想要安装的nccl版本以及自己cuda版本选择对应下载项，以我自己安装的情况为例，选择下载：Download NCCL v2.3.7, for CUDA 10.0, Nov 8 & Dec 14, 2018nccl下载安装分本地安装(Local installers (x86))和网络安装(Network installers (x86))， 这里我们...

0. 环境准备安装bazel 0.19.1 （本文测试版本)Anaconda3 python 3.6.5 （本文测试版本)CUDA10/cuDNN7.5.0 (本文测试版本)显卡2070（本文测试版本）tesorflow 1.13.1 （本文测试版本）1. 基本配置下载tensorflow源码tensorflow源码（切换到v1.12.0版本 — 本文测试版本），进入到tensor...

步骤：安装bazel注意：一定要下载合适的版本，否则会出现各种莫名其妙的错误下载tensorflow源码git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow.gitcd tensorflow编译 configure./configure配置会话示例参考：./configureYou have bazel 0.19....

cmd打开执行以下命令即可： pip install "git+https://github.com/philferriere/cocoapi.git#egg=pycocotools&subdirectory=PythonAPI"

系统：win10cuda版本：9.0cudnn版本：7.4.2python：Anaconda3tensorflow（gpu）：1.13.0使用pip安装tensorflow时候提示正确安装，但是执行命令：import tensorflow as tf后，报DLL load failed错误，网上查找了很多博客并尝试，最终也是参考博客：https://blog.youkuaiyun.com/gu...

#题目：异或运算#0^0=0#0^1=1#1^0=1#1^1=0import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt#输入数据--这里偏置定为1X = np.array([[1,0,0],[1,0,1],[1,1,0],[1,1,1]])#标签--期望输出Y = np.array([-1,1,1,-1])#权值初始化，1行3列，取-1到

单层感知器#题目：假设平面坐标系上有三个点，点（3，3）和（4，3）标签为1，（1，1）标签为-1，构建神经网络来分类。#思路：要分类的数据是2维数据，所以只需要2个输入节点，可以把神经元的偏置值也设置成一个节点，这样就需要3个输入节点。# 输入数据有3个（1，3，3），（1，4，3），（1，1，1）--这里将偏置值定位1# 数据对应的标签为（1，1，-1）--可以理解为期望的输出#

线性神经网络： 线性神经网络与感知器的主要区别在于感知器的激活函数只能输出两种可能值（-1或1），而线性神经网络的输出可以取任意值，其激活函数是线性函数。 线性神经网络采用Widrow-Hoff学习规则（最小均方规则），即LMS（Least Mean Square）算法来调整网络的权值和偏置值。结构图如下。这里使用purelin激活函数进行模型训练，这样可以得到一个更好的效果。输出结果的时候还是

1.准备训练数据之前的文章中VOC2007格式数据集制作已经说明了VOC2007数据集的制作方法，而Tensorflow Object Detection API使用是TFRecord文件数据格式，所以我们还需要将其转为TFRecord格式。我们首先来创建一个dataset文件夹和trainModels文件夹，为了不影响原API源码的目录结构，我们假设在C:\Development\下创建...

之前文章目标检测API 已经介绍过API的基本使用，这里就不赘述了，直接上本次内容的代码了，添加的内容并不多。将测试的test.mp4原文件放到models-master\research\object_detection路径下，并创建一个detect_video.py文件，代码内容如下：import osimport cv2import timeimport argparseim...

1.前序前几天师弟问我如何做自己的VOC2007数据集的事情，当时跟他说网上资料很多，让他自己查查，但不知道什么原因和我说还是没搞好。自己想想也是，不熟悉的东西即便在别人眼里看似很简单，到了自己跟前也变得深奥到天际。所以这里方便大家一起学习就写了这篇博客，供大家和师弟参考，如有错误的地方还请大家指教。 在做目标检测时，我们需要准备好自己的数据集，将其制作为VOC2007格式的数据集，这里可以...

1.前置工作安装Tensorflow，要求1.4及以上版本。安装pillow、jupyter、matplotlib、lxml。下载Tensorflow Object_detection API框架：框架下载Protobuf，下载地址：Protobuf 这里说下window环境下protobuf的编译。下载Protobuf后解压缩，然后将其文件bin的路径配置到环境变量中，然后以管理...

迁移学习的内容这里就不说它了，这里有篇文章推荐给大家：数据不够怎么训练深度学习模型？不妨试试迁移学习 。内容基本上来源《TensorFlow:实战Google深度学习框架》和这篇博文【TensorFlow】迁移学习（使用Inception-v3） ，这里对三位作者表示感谢！1.数据集与模型下载数据集下载 inceptionV3模型 ，密码：ilab2.训练代码import...

Tensorflow的目标检测API中除了提供基本的目标检测之外还提供了物体的实例分割。API中提供的实例分割算法是Mask R-CNN，网上很多关于该算法的讲解，这里就不献丑了，直接看看如何使用，上代码：import numpy as np import os import six.moves.urllib as urllib import sys import tarfil...

反向传播（Back Propagation，简称BP）神经网络解决了多层神经网络的学习问题，广泛应用于分类识别、图像识别、压缩、逼近以及回归等领域，其结构如下所示。 另外介绍及格激活函数：sigmoid、tanh和softsign。神经网络中的激活函数，其作用就是引入非线性。 Sigmoid：sigmoid的优点是输出范围有限，数据在传递的过程中不容易发散，求导很容易（y=sigmoid(