白雪少年

方法1读取pb文件,　然后将graph保存到log文件中，然后使用tensorboard就能打开import tensorflow as tffrom tensorflow.python.platform import gfilepath = './'model = 'tnn.pb'graph = tf.get_default_graph()graph_def = graph.as_graph_def()graph_def.ParseFromString(gfile.FastGFile(p

用法1：代码：from tqdm import tqdmimport timefor i in tqdm(range(100)): time.sleep(0.01)结果：用法2代码：from tqdm import trangeepoch = 10n_batches = 10000with tqdm(total=n_batches, desc='Train epoch %d' % epoch) as train_enum: for batch_num in rang

问题描述最近在一台服务器上训练模型，奈何卡有点少，为了更有销效率的调参，将网络和环境都迁移到一台8卡的服务器上，本以为会开启疯狂调参模式，没想到问题来了。GPU每秒加载4-5M的模型数据，我的模型和数据集一共差不多是8500M左右，这谁顶得住呀。想办法经过我的各种科学思考（网上乱查），都没找到解决办法。于是我慌了，换了一个在该服务器上的环境试了下，发下1秒读取8000M，稳得不行。观察两个环境得差异发现新服务器得cuda是cuda10.0，原来服务器得cuda是cuda8.0，所以导致了我将cuda

StarGAN v2文章目录StarGAN v2摘要一.介绍二.StarGANv21.网络结构2.loss设置三.实验结果展示四.总结Reference摘要优秀的图像-图像转换模型需要学习不同视觉域之间的映射，要同时满足以下属性：1）生成图像的多样性和 2）在多个域上的可扩展性。因此提出了star-GAN v2和动物数据集AFHQ一.介绍域：可以分组为视觉上独特的类别的不同组图片风格：每组图片中的每张图片都有独特的外观，这称之为风格。比如，可以根据性别将人分为男性和女性两个域，而人物的装扮，

转载链接1.互怼的艺术：从零直达 WGAN-GP2.变分自编码器VAE：原来是这么一回事 | 附开源代码正文1 前言 GAN，全称 Generative Adversarial Nets，中文名是生成对抗式网络。对于 GAN 来说，最通俗的解释就是“造假者-鉴别者”的解释，如艺术画的伪造者和鉴别者。一开始伪造者和鉴别者的水平都不高，但是鉴别者还是比较容易鉴别出伪造者伪造出来的艺术画。但...