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原创 【Anaconda配置深度学习环境（Tensorflow或Pytorch或MindSpore）】
Anaconda配置深度学习环境（Tensorflow或Pytorch或MindSpore）1、Anaconda安装2、深度学习框架安装2.1、MindSpore安装2.2、Tensorflow安装创建tensorflow环境，指定python版本，在终端输入以下命令，等待安装成功。在终端输入以下指令，激活刚创建的tf2.1环境。终端输入以下指令，下载cudatoolkit=10.1终端输入以下指令，下载深度学习包。终端输入以下指令安装tensorflow2.1版本，-i后面是指
2021-11-22 17:12:28
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原创 【使用华为云MindSpore框架实现目标分类___实验报告(二)】
使用华为云MindSpore框架实现线性函数拟合___实验报告(一)华为云MindSpore框架是深度学习和机器学习过程中常用的框架之一，使用过程同Tensorflow，pytorch等框架技术类似，详细使用过程可参考官方API实验介绍本实验基于卷积神经网络实现五类花的识别，与传统图像分类方法不同，卷积神经网络无需人工提取特征，可以根据输入图像，自动学习包含丰富语义信息的特征，实验内容为搭建分类神经网络，实现网络的训练和预测过程。实验环境Pycharm工具MindSpore1.2.1-CPU
2021-11-19 23:06:08
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原创 【使用华为云MindSpore框架实现线性函数拟合___实验报告(一)】
使用华为云MindSpore框架实现线性函数拟合___实验报告(一)华为云MindSpore框架是深度学习和机器学习过程中常用的框架之一，使用过程同Tensorflow，pytorch等框架技术类似，详细使用过程可参考官方API实验介绍此次实验内容是使用MindSpore框架实现线性函数的拟合，该算法是机器学习领域经典的线性回归算法，目的是寻找到一根直线，力求这个线到达所有样本点的距离的和是最小的，也就是说让蓝色直线尽可能的与绿色直线重合。实验环境Pycharm工具MindSpore1.2.
2021-11-19 12:50:56
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原创 使用tensorflow搭建分类神经网络以及迁移学习（训练过程）
***************************************************码字不易，收藏之余，别忘了给我点个赞吧！***************************************************---------Start本文不涉及tensorflow环境配置过程，只讲解整个项目代码大致内容。至于每个函数的每个参数意义，同学们可以百度了解或私信我，见谅！数据集：二分类数据集，每个类别包含一个文件夹，文件夹中都保存了对应类别的图像数据。Norma
2022-04-12 23:45:20
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原创 使用Pycharm的debug调试功能
***************************************************码字不易，收藏之余，别忘了给我点个赞吧！***************************************************---------Start使用Pycharm的debug调试功能最近很多小伙伴在跑代码的时候，总会问我，程序怎么debug调试，怎么查看代码中的变量值。 由于不知道怎么解释debug流程，只能叫他们使用print打印输出中间变量，太难啦！debug调试操作
2022-04-12 22:43:03
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原创 将多类分割灰度标签图转RGB三通道图
灰度标签图：0,1,2,3,4分别代表：background,car,wheel,lights,window五个类别。显示全黑。代码：prediction代表读入的标签numpy数组（灰度图读入） prediction = cv.imread('test.png',flag=0) a1 = copy.deepcopy(prediction) a2 = copy.deepcopy(prediction) a3 = copy.deepcopy(pred
2022-03-14 11:22:31
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原创 DSC和HD医学图像分割评价指标
DSC和HD医学图像分割评价指标1. Dice相似系数(DSC)DSC(Dice Similarity Cofficient) 用于度量两个集合的相似度，取值范围为[0,1],值越大，表示两个集合越相似。常用在計算闭合区域的相似性。计算可调用medpy包dice = medpy.metric.binary.dc(pred, gt)*注意：Dice Loss= 1-Dice系数2. Hausdorff_95 (95% HD)豪斯多夫距离，计算两个集合之间的距离，值越小，代表两个集合的相似度越高
2022-03-14 11:08:07
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原创 TransUnet官方代码测试自己的数据集（已训练完毕）
首先参考上一篇的训练过程，这是测试过程，需要用到训练过程的权重。1. TransUnet训练完毕之后，会生成权重文件（默认保存位置如下），snapshot_path为保存权重的路径。权重文件2. 修改test.py文件调整数据集路径。训练和测试时的图像设置相同大小。配置数据集相关信息。手动添加权重。3. 设置DataLoader设置DataLoader中参数num_workers=0。4. 修改utils.py文件替换utils.py中的test_single_volum
2022-03-14 09:15:30
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原创 TransUnet官方代码训练自己数据集（彩色RGB3通道图像的分割）
官方代码：https://github.com/Beckschen/TransUNet目的：训练5个类别的汽车部件分割任务（测试在另一篇博客中）实现效果：1. github下载代码，并解压。项目里的文件可能跟你下载的不一样，不急后面会讲到！2. 配置数据集（尽最大努力还原官方数据集的格式）。通常自己手上的数据集分images和labels文件夹，分别存放着原始图像和对应的mask图像，如下图所示; mask图像中的像素有0,1,2,3,4 分别代表背景，车身，轮子，车灯，窗户，一共五个
2022-03-13 22:15:23
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原创 报错： AttributeError: Can‘t pickle local object ‘trainer_synapse.＜locals＞.worker_init_fn‘
AttributeError: Can’t pickle local object ‘trainer_synapse..worker_init_fn’解决方案：DataLoader的参数num_workers设置为0。 trainloader = DataLoader(db_train, batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=0, pin_memory=True, worker_
2022-03-13 16:05:14
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原创 【numpy常用函数】
numpy常用函数np.linspace(1,3,10)生成10个元素的等差数列，首项为1，尾项小于3np.arange(1,100,2)生成首项为1，尾项小于100，步长为2的等差数列np.random.randint(1,3,(3,4))生成3行4列的数组，元素取值[1,3)np.random.rand(4,5)生成4行5列的数组，元素取值[0,1)np.random.rand(5)生成5个数的数组，元素取值[0,1)[random.randint(0,1000
2021-12-14 17:36:19
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原创 【安装pycocotools，烦死了】
安装pycocotools，烦死了在linux系统中，若使用以下安装报错。pip install pycocotools安装pip install git+https://github.com/philferriere/cocoapi.git#subdirectory=PythonAPI（源码安装）且报错内容如下：建议使用conda进行安装:conda install -c conda-forge pycocotools也许分分钟安装成功。...
2021-12-14 17:34:56
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原创 【pyinstaller打包PyQT5程序成exe可执行文件】
pyinstaller打包PyQT5程序成exe可执行文件打包前提本地程序正常运行无BUG安装pyinstallerpip install pyinstaller保证pyinstaller安装的环境和程序运行环境一致，使用pip 安装。执行打包指令进入pycharm编辑器的控制台在控制台输入以下指令打包程序#water_test.py是程序的入口文件#--noconsole表示打包后的exe程序执行时不显示控制台pyinstaller water_test.py --no
2021-11-30 17:27:08
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原创 【本地Mindspore代码迁移至华为云ModelArts平台训练】
本地Mindspore代码迁移至华为云ModelArts平台训练前提：本地代码能正常运行1、上传代码和数据集至华为云OBS注册华为云OBS账号并使用AK登录。参考这篇文件OBS账号注册和登录修改MindSpore本地训练代码文件，新增以下代码，目的是动态获取在控制台上输入的路径，而不是写在代码里面的静态路径。 # 创建解析 parser = argparse.ArgumentParser(description="train flower",
2021-11-20 10:58:42
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原创 华为云MindSpore框架的下载和安装
华为云MindSpore AI框架CPU/GPU Linux/Windows下载安装进入MindSpore官网网址选择相应配置信息，目前GPU版本只支持linux操作系统。
2021-11-18 14:07:20
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原创 本地pytorch代码迁移至华为云ModelArts平台训练
本地pytorch代码迁移至华为云ModelArts平台训练上传代码和数据集至华为云OBS注册华为云OBS账号并使用AK登录。参考这篇文件OBS账号注册和登录修改pytorch本地训练代码文件，新增以下片段。 # 创建解析 parser = argparse.ArgumentParser(description="train flower", formatter_class=argparse.Argumen
2021-11-17 22:54:28
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原创 Java环境变量配置和后台运行指令
Java环境变量配置和后台运行指令一、Java环境变量配置进入环境变量配置页面右键我的电脑，点击属性，下拉右侧界面至底，点击高级系统设置点击环境变量点击新建系统变量(我已经配置ok，初次配置请新建)1、配置JAVA_HOME变量E:\Java\jdk1.7.02、配置Path变量选择Path变量，点击编辑。新建两个变量（我已配置ok，初次配置请点击新建）。%JAVA_HOME%\bin%JAVA_HOME%\jre\bin（若Path的变量值末尾没有；号，需先输
2021-11-15 16:57:33
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原创 Linux和Windows系统根据作业端口号查找和杀死进程
Linux和Windows系统根据作业端口号查找和杀死进程Linux系统1、根据端口号查找进程获取其PIDnetstat -ntulp |grep 端口号2、根据其PID杀死进程kill -9 PIDWindows系统1、根据端口号查找进程获取其PIDnetstat -aon|findstr “端口号”2、根据其PID杀死进程taskkill /T /F /PID 78963（第一个PID是字符，78963指进程的PID值）...
2021-11-15 16:10:27
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原创 基于华为云ModelArts平台利用MobileNetV2算法实现5类花卉分类
基于MobileNetV2算法实现5类花卉分类实验介绍本实验使用华为云ModelArts的预置算法MobileNetV2和AI Gallery的flowers-5-manifest图像数据集实现图像分类识别和在线推理。实验目的了解华为云ModelArts平台用于深度学习目标识别领域的基本解决方案。熟悉平台在深度学习分类任务的训练和推理过程。实验前提注册华为云官方账号并登录ModelArts控制台。下载OBS Browers+，注册账号并登录。学习参考ModelArts平台的官方文档（
2021-11-15 15:43:39
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空空如也
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