狗狗 https://www.pytorchtutorial.com/pytorch-c-api-4-cat-dog-classifier-2/ 鲜花分类器 https://www.pytorchtutorial.com/flower-species-classifier/ https://zhuanlan.zhihu.com/p/79807661 直接看第二种方案-从源码级别开始 https://blog.csdn.net/weixin_39965127/article/details/102

公司GPU的机器版本本比较低,找了好多不同的镜像都不行, 自己从anaconda开始制作也没有搞定(因为公司机器不可以直接上网), 哎,官网只有使用最新的NVIDIA驱动,安装起来才顺利. 最后,找到一个暂时可用的镜像: https://linux.ctolib.com/anibali-docker-pytorch.html 其间遇到两个问题: 1, 安装全没出错,但torch.cuda.is_available()为False,这表示torch还是不能使用GPU. 2,在跑例程时,显示Runt

============tensorflow================= $ python3 -m venv tf14====输入例子====# $ vim ~/.bashrc #(添加如下行,可以设置bash默认启动)$ source ~/tf14/bin/activate$ pip3 install tensorflow-gpu==1.14$ pip3 install ipython$ ipython ====输入例子==== import tensorflow as tf with

后续的博客更新,会涉及到很多的python及python的框架相关的内容,这里将自己收藏的一些关于python相关资料的链接做一个整理,算是一个导航索引吧... PS:其中有些链接对应的技术团队文章,值得长期关注.. pycharm教程  python文章目录  python全栈之路系列  python爬虫学习  flask.django.pyramid框架对比  python cook 3  廖雪峰官方网站  python装饰器使用指南  高效使用python字典的清单  <流畅的python

Something on RoIAlign --- basic introduction and implementation 2018-10-22 22:40:09 Paper: Mask RCNN Code: https://github.com/longcw/RoIAlign.pytorch Blog: 1. https://www.cnblogs.com/wangyong/p/8523814.html 2. https://blog.csdn.net/JNingWei/article/d

Ubuntu18.04LTS python3.6 cuda10.0 下安装低版本的pytorch,运行Hypergraph Neural Networks(HGNN) https://github.com/iMoonLab/HGNNpython3 -m venv envsource env/bin/activatepip3 install torch===0.4.0 torchvision===0.4.1 -f https://download.pytorch.org/whl/cu100/tor

1.更新树莓派系统 sudo apt-get update sudo apt-get upgrade -y 2.安装python依赖环境 sudo apt-get install build-essential libsqlite3-dev sqlite3 bzip2 libbz2-dev 3.下载python3.6版本源码并解压 wget https://www.python.org/ftp/python/3.6.1/Python-3.6.1.tgz tar zxvf Python-3.6.1

原文转载自「刘悦的技术博客」https://v3u.cn/a_id_189 笔者投入M1的怀抱已经有一段时间了,俗话说得好,但闻新人笑,不见旧人哭,Intel mac早已被束之高阁,而M1 mac已经不能用真香来形容了,简直就是"香透满堂金玉彩,扇遮半面桃花开!",轻抚M1 mac那滑若柔荑的秒控键盘,别说996了,就是007,我们也能安之若素,也可以笑慰平生.好了,日常吹M1的环节结束,正所谓剑虽利,不厉不断,材虽美,不学不高.本次我们尝试在M1 Mac os 中搭建Python3的

今天又啥也没干 我完蛋了哦  就是没办法沉下心来,咋办....还是先来条NLP吧.. 七,凡事必有至少三个解决方法 对事情只有一个方法的人,必陷入困境,因为别无选择. 对事情有两个方法的人也陷入困境,因为他制造了左右两难,进退维谷的局面给自己. 有第三个方法的人,通常会找到第四,五个方法,甚至更多的方法. 有选择就是有能力,所以,有选择总比没有选择好. 至今不成功,只是说至今用过的方法都得不到想要的效果. 没有办法,只是说已知的办法都行不通. 世界上尚有很多我们过去没有想过,或者尚未认识的方法.

https://gist.github.com/BMeu/af107b1f3d7cf1a2507c9c6429367a3b Installing Python 3.5 on Raspbian As of October 2016, Raspbian does not yet include the latest Python release, Python 3.5. This means we will have to build it ourselves, and here is how to

python3.7.4 源码编译后遇到ssl错误: pip is configured with locations that require TLS/SSL, however the ssl module in Python is not available. Collecting virtualenv Retrying (Retry(total=4, connect=None, read=None, redirect=None, status=None)) after connection

- 写在前面 最近,学习之余,想继续搞以前的深度学习.虽然电脑上已经安装配置好tensorflow,但是鉴于其学习难度较高,且我是一个忠实的Pythoner(爱所有Python化的东西),因此果断入坑! 这里有几篇对比tensorflow和pytorch的文章,希望能增加对二者认识. 1:PyTorch vs TensorFlow,哪个更适合你 2:用PyTorch还是TensorFlow?斯坦福大学CS博士生带来全面解答 3:PyTorch 到底好用在哪里? - 安装过程 然而,安装过程并非一

mac 10.14/ conda/python 3.7环境下运行神经网络例子出现错误: -- :::] -[NSApplication _setup:]: unrecognized selector sent to instance 0x7fd5a5811270 -- :::] *** Terminating app due to uncaught exception 'NSInvalidArgumentException', reason: '-[NSApplication _setup:]:

https://www.cnblogs.com/Pyrokine/p/8921285.html

https://blog.csdn.net/weixin_40707450/article/details/80290705

https://www.jianshu.com/p/56929416b4a1 http://www.eeworld.com.cn/afdz/article_2018030511619.html https://www.cnblogs.com/Pyrokine/p/8921285.html error  no core chuang jian yi ge mu lu jiu le

如果仅仅想试用InfoPi,请参照此文在Windows上试用.在Windows上部署比在树莓派上部署简单得多. 先说明一下,我用的系统是Raspbian(2014-06-20发布的). 用户pi,工作目录为/home/pi下. 这里的操作都是通过ssh完成的.不必手打每条命令,用复制粘贴的方式操作很方便. 一.把系统编码设为UTF-8.设置时区 目前来说,把系统编码设为UTF-8对InfoPi是必须的,否则无法运行 执行这个打开Raspbian的系统设置 sudo raspi-config 进入

Raspiban Wheezy上预装的Python3版本是3.2.3,本文将介绍升级到3.4.3的方法. 此文也适用于安装其它版本(比如最新版本)的Python. 我用的是B+型的树莓派,装的系统是2014-06-20发布的Raspbian Wheezy. 此文也适用于其它Debian系的linux系统(比如Ubuntu). 先把整个raspbian系统升级到最新. 这一步不是必须的,可能用时较长,完成后可能需要重启. sudo apt-get updatesudo apt-get upgrad

近期入手一树莓派卡片机,体验了一下它的强大,写篇报告,推广一下哈! 机器截图: 基础参数: CPU:700 MHz, ARM11 内存:512M(还有一种是256M的) 支持GPU加速(高清视频无压力) 两个USB2.0接口(上下并列的) 一个HDMI接口(传说中的高清线接口) 一个百兆网卡接口 一个电源接口(貌似和三星手机上的电源接口是一样的) 一个3.5mm耳机接口 一个RCA视频输出接口(就是能连电视那个口,黄色的,圆的) 一个SD卡槽 淘宝上买的,官网只有上面一个板和两个说明书,淘宝上给

最终效果如图: 用到的知识:Python Bottle HTML Javascript JQuery Bootstrap AJAX 当然还有 linux 我去,这么多--我还是一点一点说起吧-- 先贴最终的源代码: #!/usr/bin/env python3 from bottle import get,post,run,request,template @get("/") def index(): return template("index") @post(&