64*64*3小图(12KB),batchSize=128,训练样本100万, 全部load进来内存受不了,load一次需要大半天 训练时读入一个batch,ali云服务器上每个batch读入时间1.9~3.2s不等,迭代一次2s多 由于有多个label不能用caffe自带的lmdb转了,输入是自己写的python层,试着用pickel import os, sys import cv2 import numpy as np import numpy.random as npr import c…

最基本的读图函数:imread imread函数的语法并不难,I=imread('D:\fyc-00_1-005.png');其中括号内写图片所在的完整路径(注意路径要用单引号括起来).I代表这个图片灰度值(0~255)组成的二维矩阵. 引申问题出现了,当你需要读不同路径下(比如不同文件夹)里的图片时,你需要不停的更换matlab下的文件路径.尽管我们在代码imread函数中已经写了完整路径. 如图: 当读00_3这个文件夹时,必须将路径手动设置过来,不然会报错,显示imread函数有错,找不到…

LM_ReadImgMode.js PC单页轮播读图模式组件,零依赖! github:http://dtdxrk.github.io/LM-ReadImgMode/ TXT 1.全新的2.0版本,脱离对于jQuery的依赖,压缩后只有2k. 2.逻辑层跟业务完全脱离,不带缩略图滚动功能,只有底层的翻页功能. 3.增加了对外的接口方法. Works 手机中国图片库 汽车点评-文章图片页 CDN http://dtdxrk.github.io/LM_ReadImgMode/LM_ReadImgMod…

一.介绍:先简单Mark一下网上的介绍资料,弄清楚MKL是个啥,已经与openblas等的关系. 矩阵运算库blas, cblas, openblas, atlas, lapack, mkl之间有什么关系,在性能上区别大吗? 摘自:https://www.zhihu.com/question/27872849 比较OpenBLAS,Intel MKL和Eigen的矩阵相乘性能. 摘自:http://www.leexiang.com/the-performance-of-matrix-multip…

一.apt安装 sudo apt-get install libopenblas-dev 二.手动从source安装 1. 下载OpenBLAS并编译 git clone https://github.com/xianyi/OpenBLAS.git cd OpenBLAS make -j8 sudo make PREFIX=/usr/local/OpenBLAS install 2. 修改Caffe配置文件以下几行 # open for OpenBlas BLAS := open # Custo…

假设需求 因为业务需要将日志系统收集到的信息进行图表化展示并交付到用户进行业务交流. 解决方案 这个需求看着似乎蛮简单的,如何解决? 1.对需要的数据进行过滤制作图表 2.对用户的权限限制为只读级别,并且用户不能看除图以外的其它信息 解决需求 以流量渠道为例: 对需要的数据进行过滤制作图表 正则: vhost : ( www.xxx.com xxx.com sxxx.xxxx.com) and not path : *api* and not path : socket and not path…

1.关键函数 1. 读入图片 imread(图片或位置,显示格式)默觉得:IMREAD_COLOR 显示格式: IMREAD_UNCHANGED =-1    // 8bit, color or not IMREAD_GRAYSCALE    = 0    // 8bit, gray IMREAD_COLOR           = 1    //  color IMREAD_ANYDEPTH      = 2   // any depth, IMREAD_ANYCOLOR     = 4   …

https://www.cnblogs.com/kongzhagen/p/6295925.html import os name = [] with open('/media/hdc/xing/DeepLabV2/dataset/cityspace/gtFine/gtFine_color.txt') as file: for line in file: name_dir = line.strip().split('./')[1].split('/')[0] if name_dir in name…

官网:https://developer.nvidia.com/tensorrt 作用:NVIDIA TensorRT™ is a high-performance deep learning inference optimizer and runtime that delivers low latency, high-throughput inference for deep learning applications. TensorRT can be used to rapidly opti…

经过前面一系列的学习,我们基本上学会了如何在linux下运行caffe程序,也学会了如何用python接口进行数据及参数的可视化. 如果还没有学会的,请自行细细阅读: caffe学习系列:http://www.cnblogs.com/denny402/tag/caffe/ 也许有人会觉得比较复杂.确实,对于一个使用惯了windows视窗操作的用户来说,各种命令就要了人命,甚至会非常抵触命令操作.没有学过python,要自己去用python编程实现可视化,也是非常头痛的事情.幸好现在有了nvidi…