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LINUX上pycharm远程解释器运行py程序在本地机器上显示plot命令画出来的图像

首先说下要有的软件,Xming(用来支持X11-forwarding的,不懂自己查)Xshell(ssh的一种客户端)pycharm(python项目的开发环境)首先把Xming安装好,记住Display number就好!!!然后把Xshell打开,在连接服务器之前进行如下设置先把x11转移勾上,选中X DISPLAY,后面的参数填localhost:0(因为我安装Xming时Display n

#python
linux平台修改pip源

方法一:临时修改# 在pip后指定源pip install ipython -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/方法二:永久修改# 找到~/.pip/pip.conf,如果不存在就创建# 加入[global]timeout = 10 # 设置超时,单位sindex-url =http://mirrors.aliyun.com...

教程 | 一步步从零开始:使用PyCharm和SSH搭建远程TensorFlow开发环境

作者:Erik Hallström机器之心编译参与:机器之心编辑部一般而言,大型的神经网络对硬件能力有着较高的需求——往往需要强劲的 GPU 来加速计算。但是你也许还是想拿着一台笔记本坐在咖啡店里安静地写 TensorFlow 代码,同时还能享受每秒数万亿次的浮点运算(teraFLOPS)速度?其实这个目标不难实现,使用 PyCharm 中的一个远程解释器,你就能通过远程的

#python#深度学习#机器学习 +2
linux平台修改pip源

方法一:临时修改# 在pip后指定源pip install ipython -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/方法二:永久修改# 找到~/.pip/pip.conf,如果不存在就创建# 加入[global]timeout = 10 # 设置超时,单位sindex-url =http://mirrors.aliyun.com...

【目标检测】Fast RCNN算法详解

Girshick, Ross. “Fast r-cnn.” Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision. 2015.继2014年的RCNN之后,Ross Girshick在15年推出Fast RCNN,构思精巧,流程更为紧凑,大幅提升了目标检测的速度。在Github上提供了源码。同样使用

tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits

tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(logits, labels, name=None)计算logits 和 labels 之间的稀疏softmax 交叉熵度量在离散分类任务中的错误率,这些类之间是相互排斥的(每个输入只能对应唯一确定的一个类)。举例来说,每个CIFAR-10 图片只能被标记为唯一的一个标签:一张图片可能是一

tensorflow最佳实践样例(纯粹为了熟悉语法)

下面是配置文件,建议单独弄一个文件,可以随时改。#!/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-# @Time: 2018/4/6 23:05# @Author: Zehan Song# @Site:# @File: configs.py# @Software: PyCharmimport warningscla...

tensorflow实现AIchallenger scene classification baseline

主要是为了写出pipeline,至于模型啥的都可以自己改的,有什么问题可以评论,不多说了,放代码#!/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-# @Time: 2018/4/7 16:18# @Author: Zehan Song# @Site:# @File: cnn.py# @Software: PyCharm...

tf.nn.top_k() tf.nn.in_top_k()

1..中文tf.nn.top_k(input, k, name=None)解释:这个函数的作用是返回 input 中每行最大的 k 个数,并且返回它们所在位置的索引。#!/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-import tensorflow as tfimport numpy as npinput

#python
ipython简要入门

简介ipython是一个增强的Python交互解释器,它提供了一下功能:动态对象自身:使用?或者??获取对象的文档注释,函数的原型定义,源代码等等。支持使用通配符*进行模块搜索支持代码自动补全支持历史命令其他魔法命令安装pip install ipython常用命令下面四个命令在ipython中最为常用命令描述?介绍ipython的常用特性%quickref快速引用helppython自带的帮助.

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