最近跟师兄一起做一个东西，需要用到CNN，于是找到了Caffe，实验跑起来了，于是也应实验室的人要求写一份配置文档，还想叫我写Caffe的文档。。可是不懂写啊，而且Caffe也不是很复杂，自己看就好了。   Caffe是实现卷积神经网络算法的一个框架，主打速度，可以在CPU或者GPU上运行，而且可以随意切换，具体可以看官网。配置的教程也是按照官网给出的教程。一. 需要准备的

Pytorch踩坑记录之GPU训练模型Case-1. 确定机器的cuda是否可用、GPU的个数a)torch.cuda.is_available()# check cuda是否可用b) nvidia-smi# 窗口 print 显卡信息c)torch.cuda.device_count()...

PyTorch入门学习（五）：Data ParallelismPyTorch中使用了张量类型，而不用numpy的array，就是为了可以在GPU上运行代码，那我们怎么样才能使用GPUs来加速运行呢。其实非常简单，几条语句就可以完成了，来看一下哦～基本语句模型放到一个GPU上运行model.gpu()将张量放到GPU上mytensor = my_tensor.gpu()注:...

device_id = torch.cuda.device_count()device = torch.cuda.get_device_name(range(device_id))if torch.cuda.device_count()>1:model = nn.DataParallel(model)model = model.to(device)elif train_on_gpu:mode

找到 python main.py -c ZHECKPOINT/test-cargo50/test-cargo50.jsonc --skip，选中然后点绿色播放键（开始调试）在对应的代码块中添加args，如下图（注意参数之间需要用字符串分割开，用空格是不行的）安装完成后执行下面的指令，这条指令根据各自的情况进行修改。文件，该文件则配置了你的debug配置。侧边栏中点击绿色三角则启动debug程序。

TorchScript简介TorchScript是PyTorch模型的一种中间形式，可以在高性能环境（例如C ++）中运行。一个简单示例如下：import torch#import torchvisionclass MyCell(torch.nn.Module):def __init__(self):super(MyCell, self).__init__()def forward(self, x

深度学习调参有哪些技巧？深度学习的效果很大程度上取决于参数调节的好坏，那么怎么才能最快最好的调到合适的参数呢？

数据采集与预处理由于数据经常有着不同的来源，需要对数据做进一步集成处理或整合处理，将来自不同数据集的数据收集、整理、清洗、转换后，生成到一个新的数据集，为后续查询和分析处理提供统一的数据视图。所用工具有Data Flux、Data Stage及Informatica Power Center等。数据存储与管理传统的数据存储和管理以结构化数据为主，而大数据往往是半结构化和非结构化数据为主...

/usr/local/arm/opencv-3.4.0/opencv_contrib-3.4.0/modules/xfeatures2d/include/opencv2/xfeatures2d.hpp:42:10:fatal error: /opencv2/xfeatures2d.hpp: No such file or directory#include "/ope...

引言传统的2D目标检测，是得到目标物体的类别，以及图像平面内的包围盒，因此包含的参数为类别c，包围盒的中心(x,y)，长宽(length, width)。而3D检测的任务是得到目标物体的类别(Classification)以及带朝向的3D包围盒(Oriented 3D Bounding Boxes)，因此，其包含类别c，位置(x, y, z)，size(length, widith, height