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cuda_runtime_api.h 找不到

export CUDA_HOME=$HOME/tools/cuda-9.0 # change to your pathexport CUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR=$CUDA_HOMEexport LD_LIBRARY_PATH="$CUDA_HOME/extras/CUPTI/lib64:$LD_LIBRARY_PATH"export LIBRARY_PATH=$CUDA_HOME/

Python import以及os模块

转自:http://jianpx.iteye.com/blog/486466http://blog.chinaunix.net/uid-27838438-id-4087978.htmlImport:1. import 实际上是python虚拟机把当前的globals()和locals()传进__builtins__.__import__内置函数了,所以实际上干活的是那个

Qt 调试Caffe

http://blog.csdn.net/xg123321123/article/details/528176581.下载并安装Qt Creator下载页面,推荐使用4.x版本,比如: Qt Creator 4.1.0 for Linux 64-bit下载的是run包,安装方法: cd到下载目录sudo ./qt-creator-opensource-linux-x86

Python os.makedirs try 以及 raise

转自:http://bookshadow.com/weblog/2014/10/02/python-mkdir-p/http://blog.csdn.net/mr_jj_lian/article/details/6786052mkdir为Linux操作系统中的创建目录命令,使用mkdir -p指令可以自动创建目标目录路径中尚不存在的上级目录(Windows操作系统也有同名的指令

安装distro ./test.sh 找不到路径

https://github.com/torch/distro./test.sh 显示找不到path,需要我们在./update.sh之后 source /root/.bashrc

mmdnn TensorFlow is outdated

不仅要更新 tf还要 pythonimport tensorflow as tfprint(tf.__path__) 将其export 到PYTHONPATH当中

python查看CNN训练模型参数

参照:http://blog.csdn.net/u011762313/article/details/49851795#!/usr/bin/env python# 引入“咖啡”import caffeimport numpy as np# 使输出的参数完全显示# 若没有这一句,因为参数太多,中间会以省略号“……”的形式代替np.set_printoptions(thresho

Ubuntu下查看显卡型号及NVIDIA驱动版本

查看GPU型号lspci | grep -i nvidia查看NVIDIA驱动版本sudo dpkg --list | grep nvidia-*http://gwang-cv.github.io/2017/08/07/Ubuntu%E4%B8%8B%E6%9F%A5%E7%9C%8B%E6%98%BE%E5%8D%A1%E5%9E%8B%E5%8F%B7%E5%8

LMDB使用说明

http://rayz0620.github.io/2015/05/25/lmdb_in_caffe/官方的extract_feature.bin很好用,但是输出的特征是放在LMDB里的。以前嫌LMDB麻烦,一直都图方便直接用ImageDataLayer来读原始图像。这次绕不过去了,就顺便研究了一下Caffe对LMDB的使用,一些心得写下来和大家分享一下。提取特征的内容下一篇再写。

深度学习基本概念

申明:本文非笔者原创,原文转载自:http://www.sigvc.org/bbs/thread-2187-1-3.html4.2、初级(浅层)特征表示        既然像素级的特征表示方法没有作用,那怎样的表示才有用呢?        1995 年前后,Bruno Olshausen和 David Field 两位

到底了