昔颜1121-优快云博客

原创 RNN、LSTM、GRU详解

在深度学习领域，序列数据（如语音识别、机器翻译、文本生成等）广泛应用于自然语言处理（NLP）、时间序列预测、语音和视频处理等任务中。针对序列数据，循环神经网络（RNN, Recurrent Neural Network）及其改进版本——长短时记忆网络（LSTM, Long Short-Term Memory）和门控循环单元（GRU, Gated Recurrent Unit）成为处理时序任务的核心模型。RNN 是一种具有记忆能力的神经网络，能够处理序列数据（如文本、音频、时间序列信号）。

2025-03-05 16:00:01 783

原创自动下载torch，torchvison，torchaudio

可以根据自己的conda环境自动安装配置相关的torch环境

2025-03-05 15:52:28 285 1

原创 PaddleOCR 文本识别模块

确保您已经安装了 PaddleOCR 和相关依赖项。为了提高训练速度，可以使用 PaddleOCR 提供的预训练模型，之后将其用于微调。PaddleOCR 的配置文件用于指定模型结构、数据路径和训练参数。如果训练中断，可以通过加载检查点模型继续训练。以下是完整的训练步骤，训练一个文本识别模型。确保标签文件中路径和图片名称一致。下载后，将解压后的文件夹（如。

2024-12-13 22:52:48 1279 1

原创 PaddleOCR 模块功能说明

（文本检测）（文本识别）（方向分类）（端到端OCR）（关键信息抽取）（超分辨率重建）（表格识别）

2024-12-13 22:30:53 637

原创 docker run failed at “python3: can‘t open file“

docker显示不能打开相关文件，先查看是否指定的文件是错的。通过 ls 命令查看路径指向是否正确。

2024-11-01 16:19:02 266 1

原创 Docker镜像问题

由于镜像源连接受到限制，可以使用 VPN 工具，确保能够直接访问 Docker Hub 官方库。连接后重试拉取镜像。页面，获取你的专属加速器 URL（如。在 Docker Desktop 的。镜像构建你的 Docker 镜像。可以在有稳定网络连接的环境中下载。文件传输到目标机器。

2024-11-01 16:15:39 828 2

原创 Windows：docker桌面版部署相关自己的镜像

将python:3.8镜像打包成python3.8.tar，主要是因为需要部署给另外一台电脑使用，我将它放在了。E:\linux\ 的目录下，使用docker直接调用就行。最后编写Dockerfile文件。

2024-11-01 15:50:51 385 1

原创 YOLOv5—6.1训练好的模型之后进行模型部署

将 YOLOv5 训练好的模型进行部署，通常包括以下步骤：模型导出、推理部署、并在实际应用中使用。下面详细介绍如何进行这些步骤。

2024-08-29 15:24:19 1032 2

原创 YOLOv5 模型训练自身的数据集

这是启动 YOLOv5 训练脚本的命令。--data data/Blood/blood_data.yaml（指向你自身的数据集的yaml文件）--data参数指定数据集配置文件的路径。这个 YAML 文件描述了训练和验证数据集的位置、类别数量以及类别名称等信息。是这个配置文件的路径，假设你的数据集是关于血液相关的图像分类。--cfg models/yolov5s.yaml（ yolov5自身的网络参数）--cfg参数指定模型配置文件的路径。这个 YAML 文件描述了 YOLOv5 模型的架构。

2024-08-28 10:53:16 1090