原创 Linux的chmod命令,對一個目錄及其子目錄所有文件添加讀寫權限
1、給一個文件添加任何用戶都可讀寫以及執行權限: sudo chmod 777 tmp_file 2、對一個目錄(tmp_DIR)及其子目錄所有文件添加權限 命令: 777或者u+x代表附加讀寫權限 -R代表遞歸,所以子目錄纔會被處
原创 Pytorch介紹與linux、windows環境下安裝
1. PyTorch簡介 在2017年1月18日,facebook下的Torch7團隊宣佈PyTorch開源後就引來了劇烈的反響。PyTorch 是 Torch 在 Python 上的衍生版本。Torch 是一個使用 Lua
原创 Tensorflow下利用Deeplabv3+訓練自己的數據(超詳細完整版)
使用deeplabv3+進行語義分割 環境要求:python3、tensorflow-gpu 1.11.0或者以上,ubuntu/win都可以 0.DeepLabv3+代碼下載 0.1 將tensorflow的models下載到本地 g
原创 YOLOv3——TensorRT加速
工程:https://pan.baidu.com/s/1P_p46ahzDcnyBmE6Pn0cGw 提取碼:nc5l 依賴包:https://pan.baidu.com/s/1kMPzXAU2a5YIJptegp1x0g 提取碼:3
原创 Ubuntu18.04安裝nvidia顯卡驅動
網上安裝nvidia顯卡驅動的方法,大概分爲三部分:先禁用nouveau,然後到nvidia官網下載相應的驅動,最後切換的字符界面安裝。之前我在Ubuntu16.04也做過相應的操作,具體可以查看:Ubuntu16.04顯卡驅動安裝。 但
原创 Jetson Nano開箱配置及tensorflow-gpu、keras安裝(一)
1.Jetson Nano簡介: 2019.3.19NVIDIA的2019 GTC大會於硅谷召開,CEO黃仁勳發佈了一款爲機器人開發者量身定製工具套件:Jetson Nano。據悉,Jetson Nano可以爲機器人帶來足夠的AI運算力,
原创 綜述論文翻譯:A Review on Deep Learning Techniques Applied to Semantic Segmentation
綜述論文翻譯:A Review on Deep Learning Techniques Applied to Semantic Segmentation 近期主要在學習語義分割相關方法,計劃將arXiv上的這篇綜述好好翻譯下,目
原创 conda env虛擬環境管理
1、首先在所在系統中安裝Anaconda。可以打開命令行輸入conda -V檢驗是否安裝以及當前conda的版本。 2、conda常用的命令。 1)conda list 查看安裝了哪些包。 2)conda env list
原创 tf.train.MonitoredTrainingSession()解析【詳細】
訓練代碼中使用了tf.train.SessionRunHook(),tf.train.MonitoredTrainingSession(),查看官方API後可以知道 一. tf.train.MonitoredTrainingSessi
原创 Jetson Nano TensorRt sampleSSD例程
1 平臺: jetson Nano + 128gtf卡+ jetpack:jetson-nano-sd-r32.1-2019-03-18 .zip sampleSSD目錄:/usr/src/tensorrt/sample/sampleSS
原创 圖像處理: 五種 插值法
參考:https://blog.csdn.net/jningwei/article/details/78822026 Syntax cv2.resize(src, dsize[, dst[, fx[,
原创 Tensorflow: tf.estimator.Estimator保存唯一模型
checkpoint 模型保存數量默認爲5個, 爲方便管理,調整數量爲只保留1個 在train.py 中 加入 run_config = tf.estimator.RunConfig( save_checkpoints_secs=1e
原创 deeplab系列總結(deeplab v1& v2 & v3 & v3+)
原文鏈接:https://blog.csdn.net/Dlyldxwl/article/details/81148810 最近花了幾天時間把deeplab系列擼了一遍,直觀感受是不如
原创 Python os.path() 模塊
os.path 模塊主要用於獲取文件的屬性 1.以下是 os.path 模塊的幾種常用方法: 方法 說明 os.path.abspath(path) 返回絕對路徑 os.path.basename(path) 返回文件名 os.pat
原创 python命令行解析之parse_known_args()函數和parse_args()
在python中,命令行解析很好用 1.首先導入命令行解析模塊 import argparse import sys 2.然後創建對象 parse=argparse.ArgumentParser() 3.然後增加命令行 parse.