上篇文章介绍了 TensorFlow 环境的搭建,这篇介绍 demo 运行 参考链接 参考链接2 1. 下载 TensorFlow object detection API 相关文件 点击跳转下载文件 readme 中也有相关配置描述 文件路径不要出现中文,进入到虚拟环境下,先下载一些预设 package 1 activate tensorflow 2 3 pip install -r requirements.txt 2. 文件初始化 1 cd Faster-RCNN-TensorFlow-P…

参考链接 1. 找到合适自己的版本,下载安装Anaconda 点击跳转下载安装 Anaconda,双击下载好的 .exe 文件安装,只勾选第一个把 conda 添加到 PATH 路径.…

1.Ubuntu https://www.cnblogs.com/EasonJim/p/7112413.html https://blog.csdn.net/jesse_mx/article/details/61425361 安装后启动不了,直接进入windows.解决方案: https://www.cnblogs.com/lymboy/p/7783756.html https://jingyan.baidu.com/article/5553fa82cd48a765a23934ae.html 2…

最近入手一台GTX 1070的笔记本,手痒想在win10上试下GPU跑模型,所以就有了接下来的安装GPU版mxnet的坎坷历程,经过多重试验终于搞定了python和R安装mxnet,现将主要点记录如下: 本人主要参考这2篇博文: https://my.oschina.net/qinhui99/blog/845249 http://blog.csdn.net/u010414386/article/details/53304177 1.安装vs2013或vs2015 如果安装的是vs2013,则需要…

推荐博客:https://www.linuxidc.com/Linux/2017-11/148629.htmhttps://blog.csdn.net/yggaoeecs/article/details/79163789 此教程主要借鉴自: GPU版:http://www.linuxidc.com/Linux/2016-12/138870.htm CPU版:http://www.linuxidc.com/Linux/2016-09/135034.htm 1   电脑配置及软件说明 1)    …

[引言] 最近在用可变卷积的rfcn 模型迁移训练自己的数据集, MSRA官方使用的MXNet框架 环境搭建及配置:http://www.cnblogs.com/andre-ma/p/8867031.html 一 参数修改: 1.1  ~/Deformable-ConvNets/experiments/rfcn/cfgs/resnet_v1_101_voc0712_rfcn_dcn_end2end_ohem.yaml  文件中修改两个参数 (yaml文件包含对应训练脚本的一切配置信息和超参数)…

很久之前在windows7 32位上配置过GPU版的opencv,可参考http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/9831837 Windows7 64位CUDA7.5的配置可以参考:http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/53892997这里是在CUDA7.5已正确安装后的操作步骤: 1.      从https://github.com/opencv/opencv/relea…

实验室原来有一台装Ubuntu Server系统的服务器,安装有tensorflow,在使用过程中经常出现断网.死机.自动关机等毛病,忍无可忍,决定重装系统 配置如下:Dell工作站,Xeon-E5 2代 8线程处理器 x2,共32个逻辑核,quadro k4000 显卡 x1, 16 GB 内存,1TB 硬盘,双网卡. 打算安装 CentOS 7.4 1708 x64 一. CentOS的安装 教育网用户可从各个高校的镜像站下载CentOS 7,如清华大学开源软件镜像站 公网用户可选择阿里云镜…

1.Torch构建简单的模型 # coding:utf-8 import torch class Net(torch.nn.Module): def __init__(self,img_rgb=3,img_size=32,img_class=13): super(Net, self).__init__() self.conv1 = torch.nn.Sequential( torch.nn.Conv2d(in_channels=img_rgb, out_channels=img_size, ke…

近年来,深度学习可谓是机器学习方向的明星概念,不同的模型分别在图像处理与自然语言处理等任务中取得了前所未有的好成绩.在实际的应用中,大家除了关心模型的准确度,还常常希望能比较快速地完成模型的训练.一个常用的加速手段便是将模型放在GPU上进行训练.然而由于种种原因,R语言似乎缺少一个能够在GPU上训练深度学习模型的程序包. DMLC(Distributed (Deep) Machine Learning Community)是由一群极客发起的组织,主要目标是提供快速高质量的开源机器学习工具.近来流…