目前darknet框架下的模型训练都是在C环境下训练的,难免较为晦涩,如果能将模型转换到Tensorflow环境下完成模型的训练,在将训练好的权重转为Darknet可以识别的权重部署到实际应用中.这样就可以将算法的训练和实际部署分开! 1.将Darknet框架下的.cfg与.weights 转为Tensorflow框架下的.cpkt模型 先clone这个项目,用于darknet模型转tensorflow https://github.com/Linzmin1927/DW2TFcd 到DW2TF目

[caffe]深度学习之图像分类模型AlexNet解读 原文地址:http://blog.csdn.net/sunbaigui/article/details/39938097   本文章已收录于:  深度学习知识库  分类: deep learning(28)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 在imagenet上的图像分类challenge上Alex提出的alexnet网络结构模型赢得了2012届的冠军.要研究CNN类型DL网络模型在图像分类上的应用,就逃不开研究ale

一.简单介绍 vgg和googlenet是2014年imagenet竞赛的双雄,这两类模型结构有一个共同特点是go deeper.跟googlenet不同的是.vgg继承了lenet以及alexnet的一些框架.尤其是跟alexnet框架很像.vgg也是5个group的卷积.2层fc图像特征.一层fc分类特征,能够看做和alexnet一样总共8个part.依据前5个卷积group.每一个group中的不同配置,vgg论文中给出了A~E这五种配置.卷积层数从8到16递增. 从论文中能够看到从8到1

caffe使用Ctrl-c 不能保存模型: 是因为使用的是 tee输出日志 解决方法:kill -s SIGINT <proc_id> 或者使用 GLOG_log_dir=/path/to/log/dir $CAFFE_ROOT/bin/caffee.bin train -solver=/path/to/solver.prototxt 来输出日志

  欢迎关注我的公众号 [极智视界],回复001获取Google编程规范   O_o   >_<   o_O   O_o   ~_~   o_O   本文介绍一下 Tengine 模型转换及量化流程.    Tengine 同 ncnn 一样,也是优秀的端侧推理框架,前面写过一篇<ncnn 模型转换及量化流程>,有兴趣的同学可以查阅.   下面开始. 1.编译 Tengine Tools    CmakeList.txt 中打开 CONVERT_TOOL 和 QUANT_TOOL

首先上图,这两张很明显可以看出IE盒模型和标准盒模型之间的差别. 当然今天不是去细细追究两种模型具体是怎么去计算布局的,那个很多文章已经已经有过了,不再重复.以前刚开始学习盒模型的时候,就学到的是IE的盒模型不规范,不符合标准的盒模型,要加文档申明把IE的转换为标准的.要给文档头部加上 DOCTYPE 声明.让所有浏览器中都可以显示“标准 W3C 盒子模型”.为了让网页能兼容各个浏览器.殊不知,真正开发的时候其实IE模型更利于实际开发. 来说说为什么要将标准盒模型转换为IE盒模型 为什么IE盒模

一.OSI七层模型 OSI(Open System Interconnection),OSI是一个开放性的通行系统互连参考模型,是一个协议规范.OSI七层模型是一种框架性的设计方法 ,建立七层模型的主要目的是为解决异种网络互连时所遇到的兼容性问题,其最主要的功能就是帮助不同类型的主机实现数据传输.它的最大优点是将服务.接口和协议这三个概念明确地区分开来,通过七个层次化的结构模型使不同的系统不同的网络之间实现可靠的通讯. 应用层:主要是一些终端的应用,比如说FTP(各种文件下载),WEB(IE浏览

我们都知道padding是为块级元素设置内边距 但是在使用过程中,我们却会遇到一些问题.padding的标准盒模型和怪异盒模型 padding盒子模型 我们通过demo来讲这个问题,用文字干讲第一没意思,第二讲不明白 标准盒模型: 我们先摆出HTML和CSS代码: <div class="shoebox"> <!--此div模仿鞋子的鞋盒--> <div class="shoes"> <!--此div模仿鞋子--> &

eventloop的基本概念可以参考:http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/10/event_loop.html Eventloop指的是独立于主线程的一条线程,专门用来处理IO事件,而如果Eventloop一个不够用,可以开多个. Eventloop底层也要基于异步的网络调用.文件调用才能发挥最大的作用. 可以看到,由于多出了橙色的空闲时间,所以主线程得以运行更多的任务,这就提高了效率.这种运行方式称为"异步模式"(asynchronous I/O)

一.关联模型 ( RelationMondel ) 1.数据查询 ① HAS_ONE 查询 创建两张数据表评论表和文章表: tpk_comment , tpk_article .评论和文章的对应关系为,一条评论 id 对应一篇文章,为 ONE_TO_ONE 关系 ( 一对一 ).评论表的结构为: 其中 aid 字段与文章表的 id 字段对应.打开自定义模型 ArticleModel,让模型继承于 RelationModel,然后定义成员属性 $_link,代码: ArticleModel.cla

参考:http://m.blog.csdn.net/article/details?id=51420015 一.套接字模式 套接字模式简单的决定了操作套接字时,Winsock函数是如何运转的.Winsock以两种模式执行I/O操作:阻塞和非阻塞. 在阻塞模式下,执行I/0的Winsock调用(如send和recv)一直到操作完成才返回. 非阻塞模式下,Winsock函数会立刻返回 1.阻塞模式 套接字创建时,默认工作在阻塞模式下,列入对recv函数的调用会使程序进入等待状态,知道接收到数据才返回

盒子模型是css的专有名词,用来描述页面设置中的各种属性,如内容(content).填充(padding).边框(border).边界(margin),由于这些属性拼在一起,与日常生活中的“盒子”很相像,因而称作盒子模型 盒子模型是分为两类的,一类是W3C盒子模型,另一类是IE盒子模型,最根本区别就是:属性Height与Width这两个值是否包含了padding与border.W3C盒子模型不包含padding与border,仅仅指content的height和width.而IE盒子模型则包含了

原文:ThinkPHP 的模型使用详细介绍--模型的核心(七) 注意:本节是ThinkPhp框架对数据操作的核心处理部分 大家还是在这里看清楚可以将其剪切放到代码编辑器中查看 本章节给大家着重介绍模型的: 一.普通查询方式    . 二.表达式查询方式 . 三.区间查询      .  四.统计查询  .    五.SQL直接查询 回顾初步模型的-"增删改查": // 直接连接数据库,但是得先去配置文件中配置下才行 class IndexAction extends Action {

文中所讲基本都是以非阻塞IO.异步IO为基础.对于阻塞式IO,下面的编程模型几乎都不适用 Reactor三种线程模型 单线程模型 单个线程以非阻塞IO或事件IO处理所有IO事件,包括连接.读.写.异常.关闭等等.单线程Reactor模型基于同步事件分离器来分发事件,这个同步事件分离器,可以看做是一个单线程的while循环.下图描述了单线程模型的处理过程,看起来与网上大部分资料的图片不同,但本质是相同的. 注意上面的Selector之所以会有OP_ACEEPT事件,是因为在单线程模型中,Selec

原始数据接上篇文章来操作.可能需要查看后才能懂.点击这里查看 1.常用的模型字段类型 官方文档:https://docs.djangoproject.com/en/2.1/ref/models/fields/#field-types 定义的模型中,类名对应的表名,类属性对应的表的字段,我们在上节内容有说过,可以查看.这里我们详细了解. django和mysql的对应类型,models.Model下的方法 django类型 映射到mysql类型 IntegerField : 整型 映射到数据库中的

一,原理 css 属性:Box Moel分为两种:W3C标准和IE标准盒子模型. 大多数浏览器采用W3C标准模型,而IE中采用Microsoft自己的标准. 怪异模式是“部分浏览器在支持W3C标准的同时还保留了原来的解析模式”,怪异模式主要表现再IE内核的浏览器. 当不对Doctype进行定义时,会触发怪异模式. 在标准模式下,一个块的总宽度=width+margin(左右)+padding(左右)+border(左右) 在怪异模式下,一个块的总宽度=width+margin(左右)(既widt

Pytorch 保存模型与加载模型 PyTorch之保存加载模型 参数初始化参 数的初始化其实就是对参数赋值.而我们需要学习的参数其实都是Variable,它其实是对Tensor的封装,同时提供了data,grad等借口,这就意味着我们可以直接对这些参数进行操作赋值了.这就是PyTorch简洁高效所在.所以我们可以进行如下操作进行初始化,当然其实有其他的方法,但是这种方法是PyTorch作者所推崇的: def weight_init(m): # 使用isinstance来判断m属于什么类型 if

完成之前的操作后终于来到最后一步——定义模型,即将之前创建的几何体.关节等元素按层级关系组织成为一个整体. 将最后一个连杆robot_link_dyn6拖放到相应的关节(robot_joint6)下,成为其子节点.依次进行这样的操作,直到机器人的基座为止,最终UR机器人的层级结构看起来如下图所示: [Robot model hierarchy] 由于根节点代表了整个机器人,这里我们将根节点重命名:robot代表机器人的动力学模型,robot_visibleBase代表机器人的可视化模型.接着选中

前两天被人问到,叫我解释一下标准盒模型与IE盒模型,额,当时只能说,知道一点,但是没有深入的去探讨过,所以下来之后就自己写了例子,亲自去验证并且查看了网上的一些资料,现将其整理如下: 一.css盒模型图解 1.W3C标准盒子模型 从上图可以看出,w3c盒子模型的范围包括margin.border.padding.content,并且content部分不包含其他部分.2.IE盒子模型 从上图可以看出,IE盒子模型的范围包括margin.border.padding.content,和w3c盒子模型

Spark编程模型(RDD编程模型) 下图给出了rdd 编程模型,并将下例中用 到的四个算子映射到四种算子类型.spark 程序工作在两个空间中:spark rdd空间和 scala原生数据空间.在原生数据空间里, 数据表现为标量(即scala基本类型,用橘 色小方块表示).集合类型(蓝色虚线 框) 和持久存储(红色圆柱).