liunux下配置深度学习程序方便，windows下用起来更习惯。windows下直接利用虚拟机是不太容易对GPU进行虚拟，利用docker就可以。这里简单介绍了在win主机下如利用docker，配置虚拟机环境，并和主机开启ssh连接配置。

尝试windows下使用docker_desktop安装深度学习的GPU环境，结果很失败，GPU调用不了。我一共尝试两种方式调用GPU。

原文链接：https://blog.csdn.net/xys430381_1/article/details/88355956一、如何理解concat和add的方式融合特征在各个网络模型中，ResNet，FPN等采用的element-wise add来融合特征，而DenseNet等则采用concat来融合特征。那add与concat形式有什么不同呢？事实上两者都可以理解为整合特征图信息。只不过co

原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/31536538一、gfile模块是什么gfile模块定义在tensorflow/python/platform/gfile.py，但其源代码实现主要位于tensorflow/tensorflow/python/lib/io/file_io.py，那么gfile模块主要功能是什么呢？我们看到gfile.py里有那么一句简单的话“.

报这个错的原因是，opencv在读取或者存取图片时，原数组的类型超过的opencv原本支持的类型，报错为Unsupported depth of input image.比如如下代码：input_out=input_*255output1=input_outoutput2 = cv2.cvtColor(output1, cv2.COLOR_YCR_CB2RGB)程序中inp...

原文链接：https://blog.csdn.net/u014636245/article/details/98071626PixelShuffle是一种上采样方法，可以对缩小后的特征图进行有效的放大。可以替代插值或解卷积的方法实现upscalePixelShufflePixelShuffle(像素重组)的主要功能是将低分辨的特征图，通过卷积和多通道间的重组得到高分辨率的特征图。这一方法最...

单卡多GPU训练报错处理思路

原文链接：https://blog.csdn.net/leviopku/article/details/82380118tensorflow中用来拼接张量的函数tf.concat()，用法:tf.concat([tensor1, tensor2, tensor3,...], axis)先给出tf源代码中...

原理介绍keras是一种基于模块的高级深度学习开发框架，它并没有仅依赖于某一种高速底层张量库，而是对各种底层张量库进行高层模块封装，让底层库完成诸如张量积、卷积操作。目前，Keras提供了三种后端实现：TensorFlow后端，Theano后端和CNTK后端。TensorFlow是Google开发的开源符号张量操纵框架。Theano是由蒙特利尔大学的LISA Lab开发的开源符号张量操纵框...

apex是nvdia的半精度运算库，能够增加运算速度，减小现存占用。apex的仅支持带有tensor core的GPU，即RTX显卡。apex的安装方式如下：git clone https://github.com/NVIDIA/apexcd apexpip install -v --no-cache-dir --global-option="--cpp_ext" --global-option=