lingchuxiao的博客

2020-11-04 16:55:57.656543: I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_driver.cc:830] failed to allocate 11.00G (11811160064 bytes) from device: CUDA_ERROR_OUT_OF_MEMORY: out of memory 2020-11-04 16:55:57.662293: I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_driver.c

https://blog.youkuaiyun.com/heiheiya/article/details/91437196?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-title-2&spm=1001.2101.3001.4242

要在TF2中以兼容的模式使用，你需要把它当作一个包来安装。 安装方式： Download Zip。然后，python setup.py install 使用方法： #import tensorflow as tf import tensorflow.compat.v1 as tf #from tensorflow.contrib.slim.nets import vgg import tf_slim as slim ...

File "darknet2caffe.py", line 10, in <module> from cfg import * File "/home/admin1/darknet2caffe-master/cfg.py", line 1, in <module> import torch File "/home/admin1/.local/lib/python2.7/site-packages/torch/__init__.py", line 19, i..

Traceback (most recent call last): File "darknet2caffe.py", line 7, in <module> import caffe File "/home/admin1/caffe/python/caffe/__init__.py", line 1, in <module> from .pycaffe import Net, SGDSolver, NesterovSolver, AdaGradSolver,

在利用训练好的模型进行物体识别时，输入的图像进行数据转换时遇到问题： 接下来讲的是np.expand_dims函数的作用和用法，是用来调整数组维度的。 比如有一个二维数组data（1，2），但是你需要输入3维数组，然后你就需要把数据再加一维。但是需要选择加在哪一维。二维数组就有三个位置（0, 1，2）。注意axis的值是从0开始的 代码： import numpy as np a = np.array([[[1,2,3],[4,5,6]]]) print(a.shape) print('--------

ImportError: No module named torch image and video datasets and models for torch deep learning The torchvision package consists of popular datasets, model architectures, and common image transformations for computer vision. pip install torchvision

第一次在win10系统中安装caffe，一路跌跌撞撞，遇到各种坑，花了1天时间才将环境搭建好，现在记录一下，希望对各位读者也有帮助 关于环境： Visual Studio版本：vs2015，链接：https://pan.baidu.com/s/1xS0XrITmpj6-q5mvmPMv2A 提取码：bt18 Anaconda3：Anaconda3-5.3.1-Windows-x86_64，下载地址：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/a...

直接利用pip install opencv-python 安装速度慢得跟蚂蚁爬一样，还会经常掉线； 使用https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#opencv下载也相当费时间，会掉线； 在清华源下载whl文件安装流程比较复杂； 所以，使用pip命令，采用清华镜像源安装，快得飞起。 pip install opencv-python -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ...

ImportError: You need the TensorFlow (v1) module installed to use TensorBoard. 解决方法： tf.keras.callbacks.TensorBoard(log_dir=log_dir) 就可以了

TensorFlow报错：AttributeError: module ‘tensorflow_core._api.v2.train’ has no attribute 'Optimizer‘ 原因： TensorFlow版本更新到2.0，Optimizer方法调用方式改变 。 将tf.train.Optimizer，更改为tf.optimizers.Optimizer即可。

解决方案: 本人的keras==2.2.5 1.由于keras版本太高了，可将keras版本降至2.1.5； 2.在不改变版本的情况下，将 K.control_flow_ops.while_loop改为tf.while_loop。 以上两种方法均可以运行正常。

报错：TypeError: Tensor is unhashable if Tensor equality is enabled. Instead, use tensor.experimental_ref() as the key. `这是tensorflow版本的问题，tensorflow改版后，从V1到V2，很多的东西变化了，导致用V1写的代码，在V2的框架下会报错。 这个报错的解决办法： import tensorflow as tf tf.compat.v1.disable_v2_behavior(

RuntimeError: get_session is not available when using TensorFlow 2.0. yolov3中源代码有这样： self.sess = K.get_session() 报错显示tf2.0以上移除了这函数，网上大部分方法都是降低tf版本，解决如下： 将self.sess = K.get_session()改为 self.sess = tf.compat.v1.Session() ...