最近使用github上的一个开源项目训练基于CNN的翻译模型,使用THEANO_FLAGS='floatX=float32,device=gpu2,lib.cnmem=1' python run_nnet.py -w data/exp1/,运行时报错,打印"The image and the kernel must have the same type. inputs(float64), kerns(float32)"的错误,然后使用THEANO_FLAGS='floatX=float

在训练keras时,发现不使用GPU进行计算,而是采用CPU进行计算,导致计算速度很慢. 用如下代码可检测tensorflow的能使用设备情况: from tensorflow.python.client import device_lib print(device_lib.list_local_devices()) 查看是否只有CPU可用,发现不是,有GPU可用,但是为什么GPU利用率极低并且只有一个GPU在使用,另一个GPU利用率为0, 发现在启动时有一行报错: Could not load

ADAS车辆在行人安全方面得分很低 ADAS vehicles score poorly on pedestrian safety 对于热衷于自动驾驶汽车(AV)的狂热者来说,一个现在病毒性的视频片段(如下所示),最初在CES期间在Flir展台放映,应该是一个警醒. AV开发人员在自动驾驶系统方面取得的进步让驾驶员感到鼓舞,这是一个很好的理由,但是任何对当前自主技术的现状过于着迷的人都应该冷静一下,AVs在保证车外人员安全方面存在的重大问题. 为什么ADAS车辆,假设配备了行人检测自动紧急刹车(

补充:https://bmcbioinformatics.biomedcentral.com/articles/10.1186/1471-2105-15-276 如果用arima的话,还不如使用随机森林... 原文地址:https://medium.com/open-machine-learning-course/open-machine-learning-course-topic-9-time-series-analysis-in-python-a270cb05e0b3 数据集样子: y ti

“创建全文索引 启动服务 在SQL Server配置管理工具中,找到'SQL Full-text Filter Daemon Launcher'服务用本地用户启动. 创建全文目录 打开需要创建全文目录的数据库-存储-全文目录-右键新建全文目录 用语句创建全文目录  CREATE FULLTEXT CATALOG [FD_HouseSearch]WITH ACCENT_SENSITIVITY = ON AS DEFAULT AUTHORIZATION [dbo] 此外还可以通过存储过程创建全文目录

万里风云三尺剑,一庭花草半床书 聊聊最近很火的5G B站有个up主  老师好我叫何同学  优秀啊,点赞. 他做了一个5G测速的视频火啦 视频链接:https://www.bilibili.com/video/av54737593 可以看到他很用心在做视频, 对于视频的转场和BGM 等等都恰到好处,看着很舒适,内容也够.赞 CS知识 计算机 按照使用范畴来划分1.服务器(server) 24小时不间断运行提供服务的机器 比如卖飞机票,酒店预定 提供门户站点相关服务(sina) 电子商务(ebay,

但凡做TOC业务的多多少少都会用到Deeplink,这是一个重要的运营手段.但用了Deeplink却没有达到预期的目标,打开率不尽人意,你有没有想过到底是什么原因? 在Deeplink这条路上,我们当时踩了不少坑,所以提供几种场景,如有需要可以对照看一下自己的项目是否也存在相同的问题. 1.受其他APP的影响,一次拉起失败. 在正常测试过程中,一次拉起是完全没有问题的,但测试毕竟条件单一,没有模拟到商用环境的所有情况,尤其是被其他产品影响的这种情况,基本上是只有到了商用环境才能够发现的. ①其他

在开始正文之前,先解释一下,这里提到的打开率指的是点击了Deeplink之后正常打开了APP和点击量的比值. 开始正文: 但凡做TOC业务的多多少少都会用到Deeplink,这是一个重要的运营手段.但用了Deeplink却没有达到预期的目标,打开率不尽人意,你有没有想过到底是什么原因? 在Deeplink这条路上,我们当时踩了不少坑,所以提供几种场景,如有需要可以对照看一下自己的项目是否也存在相同的问题.   1.受其他APP的影响,一次拉起失败. 在正常测试过程中,一次拉起是完全没有问题的,但

当初在学MFC时,最经典的入门实例就是绘图程序,其作用相当于Console Application 下的Hello World了吧. 如今入手QT,不免怀旧,于是也写了一个绘图程序,虽然简单,却也是入门必备啊. 环境 OS : Ubuntu 11.04 IDE :Qt Creator 2.2.1 Qt : 4.7.4 (32bit) Complier: gcc 1.  新建一个空白Qt工程 文件--> 新建工程或项目-->其它项目-->空的Qt项目 比如命名为Qt_Instance_Ex

Github地址: https://github.com/wuranxu 使用说明 1. 安装配置Mongo数据库 下载地址 mongo是用来存放元素定位的,截图如下: 通过case_id区分每个case的元素定位 里面提供了value, method和text字段,分别作用是定位的值,定位的方法和要输入的文本内容. 2. 安装Redis 因为被墙,所以给个CSDN下载地址 戳我下载 下载后解压,运行redis-server.exe就行 装Redis的原因, 是因为现在想第一个case初始化(包

按照下面的步骤, 问题解决. =========================== Per Microsoft DDK, Microsoft storport.sys maintains a device queue for each device it controls and the storport interface allows the underlying miniport to set the maximum queue depth of the device queue. Th

结构化数据的预处理 前面所展示的一些示例已经很让人兴奋.但从总体看,数据类型还是比较单一的,比如图片,比如文本. 这个单一并非指数据的类型单一,而是指数据组成的每一部分,在模型中对于结果预测的影响基本是一致的. 更通俗一点说,比如在手写数字识别的案例中,图片坐标(10,10)的点.(14,14)的点.(20,20)的点,对于最终的识别结果的影响,基本是同一个维度. 再比如在影评中,第10个单词.第20个单词.第30个单词,对于最终结果的影响,也在同一个维度. 是的,这里指的是数据在维度上的不同.

转自http://www.infocool.net/kb/Python/201611/209696.html#原文地址 第一步,准备 从train_faster_rcnn_alt_opt.py入: 初始化参数:args = parse_args() 采用的是Python的argparse 主要有–net_name,–gpu,–cfg等(在cfg中只是修改了几个参数,其他大部分参数在congig.py中,涉及到训练整个网络). cfg_from_file(args.cfg_file) 这里便是代用

Faster R-CNN Fast-RCNN基本实现端对端(除了proposal阶段外),下一步自然就是要把proposal阶段也用CNN实现(放到GPU上).这就出现了Faster-RCNN,一个完全end-to-end的CNN对象检测模型. 论文提出:网络中的各个卷积层特征(feature map)也可以用来预测类别相关的region proposal(不需要事先执行诸如selective search之类的算法),但是如果简单的在前面增加一个专门提取proposal的网络又显得不够优雅,所

RCNN: 直接使用object proposal 方法得到image crops 送入神经网络中,但是crops 的大小不一样,因此使用 ROI Pooling,这个网络层可以把不同大小的输入映射到一个固定尺度的特征向量,这个ROI pooling 类似普通的pooling, 但是图像大小不固定.比如某个ROI区域坐标为 (x1,y1,x2,y2) ,那么输入size为 (y2−y1)∗(x2−x1) ,如果pooling的输出size为 pooled_height∗pooled_width 

精通Web Analytics 2.0 : 用户中心科学与在线统计艺术 第十章:针对潜在的网站分析陷阱的最佳解决方案 是时候去处理网站分析中最棘手的一些问题了,然后获得属于你的黑带,这是成为分析忍者的最后一步. 本章介绍了您想要成为一名数据驱动型分析师和营销人员所会面临的一些障碍. 它不是关于工具; 而是关于正确的思维模式和方法,以及不同的思路和固有的决策成本 —— 从平凡到战略. 你将会在几乎每一个数据驱动的日子里,使用本章中讨论的策略:如果你恰当地使用它们,这些方法将会确保你大获全胜. 章节

https://blog.csdn.net/fuqiuai/article/details/79456971 相关文章: 数据挖掘领域十大经典算法之—K-Means算法(超详细附代码)        数据挖掘领域十大经典算法之—SVM算法(超详细附代码)        数据挖掘领域十大经典算法之—Apriori算法        数据挖掘领域十大经典算法之—EM算法        数据挖掘领域十大经典算法之—PageRank算法        数据挖掘领域十大经典算法之—AdaBoost算法(超

废话不多说,上车吧,少年 paper链接:Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks &创新点 设计Region Proposal Networks[RPN],利用CNN卷积操作后的特征图生成region proposals,代替了Selective Search.EdgeBoxes等方法,速度上提升明显: 训练Region Proposal Networks与检测网络[Fast R

人脸检测及识别python实现系列(5)——利用keras库训练人脸识别模型 经过前面稍显罗嗦的准备工作,现在,我们终于可以尝试训练我们自己的卷积神经网络模型了.CNN擅长图像处理,keras库的tensorflow版亦支持此种网络模型,万事俱备,就放开手做吧.前面说过,我们需要通过大量的训练数据训练我们的模型,因此首先要做的就是把训练数据准备好,并将其输入给CNN.前面我们已经准备好了2000张脸部图像,但没有进行标注,并且还需要将数据加载到内存,以方便输入给CNN.因此,第一步工作就是加载并

深度学习 (DeepLearning) 基础 [4]---欠拟合.过拟合与正则化 Introduce 在上一篇"深度学习 (DeepLearning) 基础 [3]---梯度下降法"中我们介绍了梯度下降的主要思想以及优化算法.本文将继续学习深度学习的基础知识,主要涉及: 欠拟合和过拟合 正则化 以下均为个人学习笔记,若有错误望指出. 欠拟合和过拟合 要理解欠拟合和过拟合,我们需要先清楚一对概念,即偏差和方差. 偏差和方差是深度学习中非常有用的一对概念,尤其是可以帮助我们理解模型的欠拟合

转:https://blog.csdn.net/p23onzq/article/details/79609629 在GPU出现以前,显卡和CPU的关系有点像“主仆”,简单地说这时的显卡就是画笔,根据各种有CPU发出的指令和数据进行着色,材质的填充.渲染.输出等. 较早的娱乐用的3D显卡又称“3D加速卡”,由于大部分坐标处理的工作及光影特效需要由CPU亲自处理,占用了CPU太多的运算时间,从而造成整体画面不能非常流畅地表现出来. 例如,渲染一个复杂的三维场景,需要在一秒内处理几千万个三角形顶点和光