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DeOldify 旧照片旧视频着色项目简介

1.github官网下载源码2.配置深度学习环境3.下载模型4.照片上色代码from deoldify import devicefrom deoldify.device_id import DeviceId#choices:CPU, GPU0...GPU7device.set(device=DeviceId.GPU1)from deoldify.visualize import *plt.sty

#python#深度学习#tensorflow +1
python 深度学习环境安装(tensorflow-gpu)

本文主要通过Anaconda来配置tensorflow-gpu环境,介绍了如何新建虚拟环境,下载cuda,cudnn,tensorflow-gpu,以及判断是否安装成功,最后介绍了在pycharm中新建项目来配置虚拟环境。

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#python#tensorflow#深度学习
Docker 部署深度学习 运行deeplabV3

本文介绍了docker容器配置深度学习环境,运行deeplabv3项目,提交容器,保存镜像的操作

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#docker#深度学习
python 深度学习环境安装(tensorflow-gpu)

本文主要通过Anaconda来配置tensorflow-gpu环境,介绍了如何新建虚拟环境,下载cuda,cudnn,tensorflow-gpu,以及判断是否安装成功,最后介绍了在pycharm中新建项目来配置虚拟环境。

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#python#tensorflow#深度学习
卷积神经网络 迁移学习

迁移学习前言一、经典的卷积神经网络二、迁移学习的目标三、好处四、步骤五、代码前言在深度学习训练的过程中,随着网络层数的提升,我们训练的次数,参数都会提高,训练时间相应就会增加,我们今天来了解迁移学习一、经典的卷积神经网络在pytorch官网中,我们可以看到许多经典的卷积神经网络。附官网链接:https://pytorch.org/这里简单介绍一下经典的卷积神经发展历程1.首先可以说是卷积神经网络的

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#python#深度学习#人工智能 +1
Docker 部署深度学习 运行deeplabV3

本文介绍了docker容器配置深度学习环境,运行deeplabv3项目,提交容器,保存镜像的操作

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#docker#深度学习
卷积神经网络 一些参数计算

次数,参数,输出张量的size

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#python#pytorch
深度学习 pytorch cifar10数据集训练

1.加载数据集,并对数据集进行增强,类型转换官网cifar10数据集附链接:https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html读取数据过程中,可以改变batch_size和num_workers来加快训练速度transform=transforms.Compose([#图像增强transforms.Resize(120),transforms.RandomHor

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#python#深度学习#pytorch
python 深度学习环境安装(tensorflow-gpu)

本文主要通过Anaconda来配置tensorflow-gpu环境,介绍了如何新建虚拟环境,下载cuda,cudnn,tensorflow-gpu,以及判断是否安装成功,最后介绍了在pycharm中新建项目来配置虚拟环境。

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#python#tensorflow#深度学习
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