跑深度学习使用screen的正确姿势

在安装好screen工具后:

yum install -y screen 

1.创建一个新的窗口

screen -S AP-CNN

该命令即创建一个名为AP-CNN的作业,创建完成后会自动进入一个新的窗口。
在这里插入图片描述

在该窗口执行代码跑起来后。
在这里插入图片描述

2.按下ctrl + a (不松手)再按d 键后,会返回到主界面,然后,服务器就可以关掉了,回去睡觉!

最后、

screen -r 作业名

即可回到创建的新的窗口。
发现,程序跑到这里了!

### 屏幕相关内容的深度学习模型或应用场景 #### 自然场景文字识别 (Scene Text Recognition) 自然场景文字识别是一种重要的深度学习应用,专注于从图像或视频中提取屏幕上的文字信息。这种技术广泛应用于屏幕截图分析、OCR(光学字符识别)、以及增强现实中的实时文本处理等领域[^2]。通过卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN),可以有效检测并识别屏幕上的复杂字体和布局。 #### 基于深度学习的屏幕内容理解 屏幕内容的理解仅限于文字识别,还包括对屏幕上显示的对象、图标、按钮等内容的分类与定位。例如,在自动化测试领域,可以通过深度学习模型来识别移动设备屏幕上的UI组件,并模拟用户的点击操作。这类应用通常依赖目标检测算法,如YOLO或Faster R-CNN,用于精确定位屏幕上的特定区域[^3]。 #### 移动端屏幕交互优化 移动端应用程序开发中,深度学习被用来提升用户体验。例如,将PyTorch训练好的模型转换为适合Android平台运行的小型化框架(如NCNN)。这使得可以在手机上直接执行复杂的计算任务,比如实时屏幕内容分析或手势识别。GitHub项目提供了详细的部署指南,开发者可以根据需求调整模型结构以适应同的硬件环境。 #### 大规模数据集驱动的应用创新 对于初学者来说,《大模型应用场景落地》一书提供了一个全面的学习路径图谱,涵盖了从理论基础到实际项目的各个环节[^1]。利用这些资源可以帮助构建针对屏幕内容定制化的解决方案,无论是教育还是工业生产都能找到相应的切入点。 ```python import torch from torchvision import transforms, models # 加载预训练模型 model = models.resnet18(pretrained=True) # 定义输入变换 transform = transforms.Compose([ transforms.Resize(256), transforms.CenterCrop(224), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]), ]) # 输入样本 input_tensor = transform(screen_capture_image).unsqueeze(0) # screen_capture_image 是截取的屏幕画面 output = model(input_tensor) predicted_class = output.argmax(dim=1).item() print(f"Predicted class index: {predicted_class}") ``` 上述代码片段展示了如何使用ResNet架构进行简单的屏幕内容分类任务。具体实现可能需要根据业务场景进一步调优。
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