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使用 pycharm 远程运行server 上代码

需要在服务器上调试程序。参考使用PyCharm进行远程开发和调试,结果在增加远程 python 环境的时候,配置的 ssh deplotment一直报错。project level deployment servers are not currently supported. please create one of two links above.暂时还没有解决,先用 ssh 连接着。添

pytorch runtime error: CUDNN_STATUS_MAPPING_ERROR

将训好的模型的参数赋值给另外一个网络,在测试赋值是否正确的时候,在output = model(input)一直报错:runtime error: CUDNN_STATUS_MAPPING_ERROR多方调试无果。参考failed to enqueue CUDNN_STATUS_MAPPING_ERRORIn Cudnn documentation about this particu

pycharm 专业版激活

参考教程,激活,1. 在激活界面,选择 Activate new license with License server (用license server 激活),2. 在 License sever address 处填入 http://xidea.online3. 点击 Activate 进行认证4. done!

#pycharm
caffe ubuntu下ctrl+C不能保存模型

caffe ubuntu下ctrl+c不能保存模型

#caffe
深度学习数据集集锦

计算机视觉MNIST标签:学术基准 经典 较旧合理性测试(sanity check)最常用的数据库。规格为 25x25、中心的、B&W 手写数字。用 MNIST 测试非常容易,但不要因为你的模型在 MNIST 运行良好,就认为它事实上可用。地址CIFAR 10 & CIFAR 100标签:经典 较旧32x32 彩色图像。虽然用得人比以前少了很多,但仍然能用它做有趣的合理性测试。地址ImageNet

#深度学习
深度学习数据集集锦

计算机视觉MNIST标签:学术基准 经典 较旧合理性测试(sanity check)最常用的数据库。规格为 25x25、中心的、B&W 手写数字。用 MNIST 测试非常容易,但不要因为你的模型在 MNIST 运行良好,就认为它事实上可用。地址CIFAR 10 & CIFAR 100标签:经典 较旧32x32 彩色图像。虽然用得人比以前少了很多,但仍然能用它做有趣的合理性测试。地址ImageNet

#深度学习
查看 linux系统中的 CUDA,CUDNN 版本 号

查看 CUDA 版本:cat /usr/local/cuda/version.txt查看 CUDNN 版本:cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

深度学习数据集集锦

计算机视觉MNIST标签:学术基准 经典 较旧合理性测试(sanity check)最常用的数据库。规格为 25x25、中心的、B&W 手写数字。用 MNIST 测试非常容易,但不要因为你的模型在 MNIST 运行良好,就认为它事实上可用。地址CIFAR 10 & CIFAR 100标签:经典 较旧32x32 彩色图像。虽然用得人比以前少了很多,但仍然能用它做有趣的合理性测试。地址ImageNet

#深度学习
深度学习数据集集锦

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#深度学习
nvidia-smi命令解读

经常会用到nvidia-smi命令来查看gpu的使用情况,具体的命令释义为:参考教程1,第一行为机器的当前时间,第二行为驱动的版本号,第三行是GPU名字,持续模式,Bus-Id,Disp.A,第四行是具体的使用情况,1)Fan:N/A是风扇转速,从0到100%之间变动,这个速度是计算机期望的风扇转速,实际情况下如果风扇堵转,可能打不到显示的转速。有的设备不会返回转速,因为

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