<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[nuohanfengyun的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/nuohanfengyun</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; nuohanfengyun]]></copyright><item><title><![CDATA[centos下编译 tensorflow models运行报错cannot import name anchor_generator_pb2]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/nuohanfengyun/article/details/106548354</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/nuohanfengyun/article/details/106548354</guid><author>nuohanfengyun</author><pubDate>Thu, 04 Jun 2020 15:48:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[环境centos7，tensorflow models1.12

初次运行python object_detection/builders/model_builder_test.py遇到的问题：cannot import name 'anchor_generator_pb2'

问题原因：models\research\object_detection\protos 路径下的 .proto 文件需要编译成 .py 文件才可以运行。在未编译之前，模块导入就会报错。于是需要执行：protoc object_de]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[window10环境下安装pycocotools报错及解决办法]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/nuohanfengyun/article/details/105988496</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/nuohanfengyun/article/details/105988496</guid><author>nuohanfengyun</author><pubDate>Fri, 08 May 2020 09:50:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[安装pycocotools时，首先遇到的是错误1，经过一番折腾终于解决。但又出现错误2，唉接着解决。。。

在windows下可能会出现以下错误：

错误1：



解决办法：

因为没有Visual C++ 编译环境。解决方式：
安装Build Tools for Visual Studio 2017 （2015版及以后就行，不需要安装整个vs）



安装过程我都选择了默认安装，安装成功，问题...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[使用labelme运行labelme_json_to_dataset xxx.json报错TypeError: only integer scalar arrays can be converted]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/nuohanfengyun/article/details/105973104</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/nuohanfengyun/article/details/105973104</guid><author>nuohanfengyun</author><pubDate>Thu, 07 May 2020 15:16:20 +0800</pubDate><description><![CDATA[最近刚开始使用labelme，使用labelme_json_to_dataset 000000000095.json进行json到data的转换，但是一直报错



上网查应该就属于数据类型存在问题，我们找到C:\Users\AppData\Roaming\Python\Python36\site-packages\PIL\Image.py会看到


putpalette方法的data参数为a l...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[SVD（奇异值分解）记录]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/nuohanfengyun/article/details/101350023</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/nuohanfengyun/article/details/101350023</guid><author>nuohanfengyun</author><pubDate>Wed, 25 Sep 2019 10:38:36 +0800</pubDate><description><![CDATA[转载自https://www.cnblogs.com/endlesscoding/p/10033527.html

奇异值分解在数据降维中有较多的应用，这里把它的原理简单总结一下，并且举一个图片压缩的例子，最后做一个简单的分析，希望能够给大家带来帮助。

1、特征值分解（EVD）

实对称矩阵

在理角奇异值分解之前，需要先回顾一下特征值分解，如果矩阵A是一个m×m的实对称矩阵（即），那么它可以被...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【Tensorflow】tf.clip_by_value()的使用]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/nuohanfengyun/article/details/101284145</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/nuohanfengyun/article/details/101284145</guid><author>nuohanfengyun</author><pubDate>Tue, 24 Sep 2019 14:40:27 +0800</pubDate><description><![CDATA[tf.clip_by_value(A, min, max)：输入一个张量A，把A中的每一个元素的值都压缩在min和max之间。
小于min的让它等于min，大于max的元素的值等于max。

例如：


import tensorflow as tf;  
import numpy as np;  
  
A = np.array([[1,1,2,4], [3,4,8,5]])  
  
with...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【Tensorflow】slim.repeat和stack的使用]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/nuohanfengyun/article/details/101281988</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/nuohanfengyun/article/details/101281988</guid><author>nuohanfengyun</author><pubDate>Tue, 24 Sep 2019 14:07:26 +0800</pubDate><description><![CDATA[一：常规做法

在搭建网络时，TF-Slim 提供 repeat 和 stack，允许用户重复执行相同的 操作，方便网络构建，例如：


net = ...
net = slim.conv2d(net, 256, [3, 3], scope='conv3_1')
net = slim.conv2d(net, 256, [3, 3], scope='conv3_2')
net = slim.conv...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【Tensorflow】tf.concat()的使用]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/nuohanfengyun/article/details/101272054</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/nuohanfengyun/article/details/101272054</guid><author>nuohanfengyun</author><pubDate>Tue, 24 Sep 2019 11:10:37 +0800</pubDate><description><![CDATA[转载自原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/leviopku/article/details/82380118

tensorflow中用来拼接张量的函数tf.concat()，用法:

tf.concat([tensor1, tensor2, tensor3,...], axis)

先给出tf源代码中的解释:


  t1 = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
  ...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【Tensorflow】slim.arg_scope（）的使用]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/nuohanfengyun/article/details/101267085</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/nuohanfengyun/article/details/101267085</guid><author>nuohanfengyun</author><pubDate>Tue, 24 Sep 2019 11:07:49 +0800</pubDate><description><![CDATA[转载自【fishing-pan：https://blog.youkuaiyun.com/u013921430】

slim.arg_scope（）函数的使用

  slim是一种轻量级的tensorflow库，可以使模型的构建，训练，测试都变得更加简单。在slim库中对很多常用的函数进行了定义，slim.arg_scope（）是slim库中经常用到的函数之一。


@tf_contextlib....]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【Tensorflow】tf.variable_scope函数]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/nuohanfengyun/article/details/101270498</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/nuohanfengyun/article/details/101270498</guid><author>nuohanfengyun</author><pubDate>Tue, 24 Sep 2019 11:07:31 +0800</pubDate><description><![CDATA[转载自：https://blog.youkuaiyun.com/qq_41058594/article/details/85165025

在学习Tensorflow进阶实例这本书时候出现了tf.variable_scope,当时很蒙圈，现在就来总结一下：

tf.variable_scope函数
variable_scope类
用于定义创建变量（层）的操作的上下文管理器。
此上下文管理器验证（可选）val...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[转载的Fast RCNN总结]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/nuohanfengyun/article/details/82216010</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/nuohanfengyun/article/details/82216010</guid><author>nuohanfengyun</author><pubDate>Thu, 30 Aug 2018 09:24:17 +0800</pubDate><description><![CDATA[原文地址：http://blog.youkuaiyun.com/qq_17448289/article/details/52871461

一、基于Region Proposal（候选区域）的深度学习目标检测算法

Region Proposal（候选区域），就是预先找出图中目标可能出现的位置，通过利用图像中的纹理、边缘、颜色等信息，保证在选取较少窗口（几千个甚至几百个）的情况下保持较高的召回率（IoU，In...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Fast-RCNN总结]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/nuohanfengyun/article/details/82215899</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/nuohanfengyun/article/details/82215899</guid><author>nuohanfengyun</author><pubDate>Thu, 30 Aug 2018 09:21:08 +0800</pubDate><description><![CDATA[原文地址：http://blog.youkuaiyun.com/qq_17448289/article/details/52871461

一、基于Region Proposal（候选区域）的深度学习目标检测算法

Region Proposal（候选区域），就是预先找出图中目标可能出现的位置，通过利用图像中的纹理、边缘、颜色等信息，保证在选取较少窗口（几千个甚至几百个）的情况下保持较高的召回率（IoU，In...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[矩阵求导公式【转】]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/nuohanfengyun/article/details/81510994</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/nuohanfengyun/article/details/81510994</guid><author>nuohanfengyun</author><pubDate>Wed, 08 Aug 2018 16:44:22 +0800</pubDate><description><![CDATA[矩阵求导公式【转载自】http://blog.sina.com.cn/s/blog_6c17a3a00100qg5w.html

基本公式：今天推导公式，发现居然有对矩阵的求导，狂汗--完全不会。不过还好网上有人总结了。吼吼，赶紧搬过来收藏备份。

Y = A * X --&amp;gt; DY/DX = A'
Y = X * A --&amp;gt; DY/DX = A
Y = A' * X * B --&amp;gt...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[faiss简介及示例]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/nuohanfengyun/article/details/81101746</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/nuohanfengyun/article/details/81101746</guid><author>nuohanfengyun</author><pubDate>Wed, 18 Jul 2018 17:17:24 +0800</pubDate><description><![CDATA[转载自：https://blog.youkuaiyun.com/kanbuqinghuanyizhang/article/details/80774609

简介

faiss是为稠密向量提供高效相似度搜索和聚类的框架。由Facebook AI Research研发。 具有以下特性。

1、提供多种检索方法
	2、速度快
	3、可存在内存和磁盘中
	4、C++实现，提供Python封装调用。
	5、大部分算法...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[facebook Faiss的基本使用示例]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/nuohanfengyun/article/details/81100760</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/nuohanfengyun/article/details/81100760</guid><author>nuohanfengyun</author><pubDate>Wed, 18 Jul 2018 16:40:48 +0800</pubDate><description><![CDATA[转载自： https://blog.youkuaiyun.com/sparkexpert/article/details/68922307

对faiss进行基本的案例学习，具体步骤如下：

step1：构造实验数据



step2：为向量集构建IndexFlatL2索引，它是最简单的索引类型，只执行强力L2距离搜索



step3：进行简单的k-近邻搜索



结果如下：

NOTE：

1.程序输出为...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Faiss教程：基础]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/nuohanfengyun/article/details/81100420</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/nuohanfengyun/article/details/81100420</guid><author>nuohanfengyun</author><pubDate>Wed, 18 Jul 2018 16:26:24 +0800</pubDate><description><![CDATA[原文作者：@houkai
转载自：https://www.cnblogs.com/houkai/p/9316136.html


目录
聚类PCA降维ProductQuantizer(PQ)
标量量化器（每一维度量化）选择索引的策略

Faiss对一些基础算法提供了非常高效的实现：k-means、PCA、PQ编解码。



聚类

假设2维tensor x：


ncentroids = 1024...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Faiss教程：入门]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/nuohanfengyun/article/details/81100386</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/nuohanfengyun/article/details/81100386</guid><author>nuohanfengyun</author><pubDate>Wed, 18 Jul 2018 16:25:21 +0800</pubDate><description><![CDATA[原文作者：@houkai
转载自：https://www.cnblogs.com/houkai/p/9316129.html


目录


Faiss处理固定维度d的数据，矩阵每一行表示一个向量，每列表示向量的一项。Faiss采用32-bit浮点型存储。

假设xb为数据集，维度为nb×dnb×d；xq是查询数据，维度为nq×dnq×d


import numpy as np
d = 64   ...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Faiss教程：GPU]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/nuohanfengyun/article/details/81100354</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/nuohanfengyun/article/details/81100354</guid><author>nuohanfengyun</author><pubDate>Wed, 18 Jul 2018 16:24:02 +0800</pubDate><description><![CDATA[原文作者：@houkai
转载自：https://www.cnblogs.com/houkai/p/9316176.html


目录


Fassi通过CUDA支持GPU，要求3.5以上算力，float16要求CUDA7.5+

通过index_gpu_to_cpu可以将索引从GPU复制到CPU，index_cpu_to_gpu 和 index_cpu_to_gpu_multiple可以从CPU...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Faiss教程：索引(1)]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/nuohanfengyun/article/details/81100322</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/nuohanfengyun/article/details/81100322</guid><author>nuohanfengyun</author><pubDate>Wed, 18 Jul 2018 16:22:39 +0800</pubDate><description><![CDATA[原文作者：@houkai
转载自：https://www.cnblogs.com/houkai/p/9316155.html


目录
索引方法汇总Cell-probe方法
和LSH的关系复合索引预处理和后处理
Faiss id mapping
预变换
IndexRefineFlat
IndexShards

索引是faiss的关键知识，我们重点介绍下。



索引方法汇总

有些索引名，我就不翻...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Faiss教程：索引(2)]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/nuohanfengyun/article/details/81100189</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/nuohanfengyun/article/details/81100189</guid><author>nuohanfengyun</author><pubDate>Wed, 18 Jul 2018 16:18:28 +0800</pubDate><description><![CDATA[原文作者：@houkai
转载自：https://www.cnblogs.com/houkai/p/9316172.html


目录
索引的I/O与复制index_factory自动调参特殊的操作



索引的I/O与复制

所有的函数都是深复制，我们不需要关心对象关系。

I/O函数：

write_index(index, &quot;large.index&quot;): 写索引到文件
	Index * in...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Tensorflow一些常用基本概念与函数]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/nuohanfengyun/article/details/80751856</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/nuohanfengyun/article/details/80751856</guid><author>nuohanfengyun</author><pubDate>Wed, 20 Jun 2018 19:52:47 +0800</pubDate><description><![CDATA[转载自：https://blog.youkuaiyun.com/lenbow/article/details/521527661、tensorflow的基本运作为了快速的熟悉TensorFlow编程，下面从一段简单的代码开始：import tensorflow as tf
 #定义‘符号’变量，也称为占位符
 a = tf.placeholder(&quot;float&quot;)
 b = tf.placeholder(&quot;f...]]></description><category></category></item></channel></rss>