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onnxruntime(c++)

基于onnxruntime的C++版本CPU/GPU源码编译提示:基于onnxruntime的CPU/GPU源码编译,C++版本文章目录基于onnxruntime的C++版本CPU/GPU源码编译前言一、源码地址二、步骤1.基础环境搭建2.源码编译3.注意事项总结前言一、ONNX Runtime是什么?微软在开源中提供了大量框架和引擎。基于onnxruntime的C++版本CPU/GPU源码编译_

#c++#开发语言
codeformer:towards robust blind face restoration with codebook lookup transformer

刚好上班又到了我分享论文的时候,顺便分享给大家,有啥想法可以留言交流hhh,这个字幕机翻的有点蠢,大家将就看一下,下次不弄字幕了。vqgan和vqvae是一致的,通过编码器得到特征之后,通过最近邻匹配,训练解码器,这个流程训练好之后,丢掉编码器,只要解码器,但是做无监督生成的话,你就需要有一个对应的index表,这样才能从codebook中找出对应的embedding去得到解码器的输入,那么这个i

#transformer#深度学习#人工智能
bridging the gap between anchor-based and anchor-free detection via adaptive training sample select

ATSS 算法——揭秘anchor-free和anchor-based算法差异_AI之路-CSDN博客_atss算法论文:Bridging the Gap Between Anchor-based and Anchor-free Detection via Adaptive Training Sample Selection论文链接:https://arxiv.org/abs/1912.02424

#深度学习#计算机视觉#人工智能
Python中网络UDP通信的一个小例子

下面要介绍的是一个使用Python进行UDP通信的小例子,通过在虚拟机中开启程序,在windows中用网络调试助手往虚拟机的程序中发送信息,实现UDP通信。       首先在Windows中,使用网络调试助手                        可以看到我们选择协议是UDP,小程序会自动识别主机的ip地址和端口号,在目标主机上写上虚拟机的ip地址,端口号可以在程序中自定

win10和linux下安装imagemagick

ImageMagick 的安装及使用 - Rogn - 博客园https://www.cnblogs.com/lfri/p/11601211.htmlImageMagick 安装 window10与错误总结 - 少年依旧 - 博客园https://www.cnblogs.com/holden1/p/10123007.htmlImageMagick (Magick++ for C++) config

#linux#gnu
PSPNet tensorflow 版本代码测试时总是报 No checkpoint file found

在跑 PSPNet tensorflow版本的源码时,遇到这个问题,看了下代码 inference.py 中只需要更改 SNAPSHOT_DIR 中的地址即可,将预训练的四个文件(选的cityscapes)放到新建的model文件下,但是始终报上面那个错误,最终将生成的四个预训练文件中的 checkpoint.txt 中的 .txt 在pycharm 中去掉即可。 ...

from google.protobuf.pyext import _message,使用tensorflow出现 ImportError: DLL load failed

使用tensorflow跑的时候报了ImportError: DLL load failed的错误,原因有很多,往上看是一个 from google.protobuf.pyext import _message的错误,应该是protobuf版本的问题, 在自动安装了tensorflow时, protobuf安装的是最新版本3.6.1, 出现了不兼容的问题。更换为 protobuf 3.6....

ImportError: No module named 'tensorflow.python'

ImportError: No module named 'tensorflow.python出现这个错误之后,只需要 cmd 中重新输入:pip uninstall tensorflowpip uninstall tensorflow-gpupip install tensorflow-gpu即可,我之所以出现这个错误,是因为我把 tensoflow 卸了,只保留了 ...

tensorflow.python.framework.errors_impl.ResourceExhaustedError: OOM when allocating tensor with shap

报错:tensorflow.python.framework.errors_impl.ResourceExhaustedError: OOM when allocating tensor with shape[64,147,147,64]出现以上类似的错误,主要是因为模型中的batch_size值设置过大,导致内存溢出,batch_size是每次送入模型中的值,由于GPU的关系,一般设为1

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