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安装tensorflow GPU版本--tensorflow-gpu版本与CUDA版本对应关系

一、WIndows安装GPU版本tensorflow注意一下几个问题一般就不会出错(1)确定自己要安装哪个版本的tensorflow-gpu;(1)根据自己要装的tensorflow-gpu版本确定要下载的CUDA版本;(2)根据要安装的CUDA版本确定要下载的Cudnn版本。二、tensorflow-gpu版本与CUDA版本对应关系不同版本的tensorflow-gpu与CUDA对应关系如下表所

caffe源码分析--SyncedMemory类代码研究

数据成员:void*cpu_ptr_;数据在cpu的指针void*gpu_ptr_;数据在gpu的指针size_tsize_;数据的大小SyncedHeadhead_;表示数据的状态,有四种状态,分别是未初始化,数据在cpu中,数据在gpu中,数据在cpu和gpu中都有enumSyncedHead{ UNINITIALIZED,HEAD_AT_CPU,

生成对抗网络Generative Adversarial Nets(译)

仅供参考,如有翻译不到位的地方敬请指出。论文地址:Generative Adversarial Nets 论文翻译:XlyPb(http://blog.csdn.net/wspba/article/details/54577236)摘要我们提出了一个通过对抗过程估计生成模型的新框架,在新框架中我们同时训练两个模型:一个用来捕获数据分布的生成模型G,和一个用来估计样本来自

Caffe 安装错误记录及解决办法

1)Fatal error : 'tr1/tuple' file not found出现该问题有两种情况,可以先尝试下面的链接:https://github.com/BVLC/caffe/issues/1358 如果不行,那说明是 Makefile文件除了问题。一般来说,按照 https://github.com/BVLC/caffe/pull/1740里的 33a56e0 那个po

Python机器学习笔记:XgBoost算法

前言1,Xgboost简介  Xgboost是Boosting算法的其中一种,Boosting算法的思想是将许多弱分类器集成在一起,形成一个强分类器。因为Xgboost是一种提升树模型,所以它是将许多树模型集成在一起,形成一个很强的分类器。而所用到的树模型则是CART回归树模型。  Xgboost是在GBDT的基础上进行改进,使之更强大,适用于更大范围。  Xgboost一般和sk...

tensorflow之迁移学习利用自带keras训练MobileNetV2分类模型

文章目录欢迎关注WX公众号:【程序员管小亮】专栏——TensorFlow学习笔记一、数据处理1.1_下载数据集1.2_数据预处理1.3_数据增强1.4_数据可视化二、构建模型2.1_可视化模型2.2_设置训练参数2.3_编译和训练模型2.4_可视化训练指标三、使用预训练的模型3.1_下载预训练模型3.2_添加分类层3.3_训练Mobile模型3.4_微调预训练网络推荐阅读参考文章下面我们准备使用

语义分割、实例分割、全景分割的定义

Facebook提出全景分割,实现实例分割和语义分割的统一2018-01-05 18:04原文来源:arxiv作者:Alexander Kirillov、Kaiming He1、Ross Girshick、Carsten Rother、Piotr Dollar「雷克世界」编译:嗯~阿童木呀、KABUDA现如今,我们提出并研究了一种新的“全景分割”(Panoramic se...

#深度学习
OpenCV学习:fastAtan2函数解密

OpenCV学习:fastAtan2函数解密高中数学中各种正弦函数,余弦函数总是把人搞得头大,但是具体应用时你会发现,其实你只需要搞清楚一个2π空间内函数分布即可。下面分析OpenCV中fastAtan2函数是怎么处理的方向问题。fastAtan2函数在OpenCV中用户非常广,比如在SIFT描述子求取过程中需要计算特征点的方向,此时OpenCV的源码中就是使用的fastAta

修改版-------Caffe转NCNN并移植Android配置记录

实验目的:将caffe模型转成ncnn可以实现在移动端运行深度学习模型,主要使用:https://github.com/Tencent/ncnn实验环境:1、系统环境    Mac OS Mojave系统    编译好的caffe源码(可以参考我之前的博客:https://blog.csdn.net/sinat_28731575/article/details/78958348)...

TensorFlow之高层封装(TensorFlow-Slim、TFLearn、Keras、Estimator、tensorflow-thub)学习总结

说明:以下所有代码使用版本TensorFlow1.4.0或1.12.0版本import tensorflow as tfprint(tf.__version__)1.12.010.TensorFlow高层封装TensorFlow的高层封装有很多10.1 TensorFlow高层封装总览TensorFlow高层封装主要有4个:TensorFlow-SlimTFLearnKerasEstimator。

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