1.模型下载 1)下载新版caffe: https://github.com/BVLC/caffe 2)下载fcn代码: https://github.com/shelhamer/fcn.berkeleyvision.org 3)将下载得到的fcn模型代码解压到caffe-master目录下 4)下载vgg16预训练好的模型和参数:http://dl.caffe.berkeleyvision.org/siftflow-fcn32s-heavy.caffemodel 放置在fcn.berkeley

最近在学习tensorflow serving,但是就这样平淡看代码可能觉得不能真正思考,就想着写个文章看看,自己写给自己的,就像自己对着镜子演讲一样,写个文章也像自己给自己讲课,这样思考的比较深,学到的也比较多,有错欢迎揪出, minist_saved_model.py 是tensorflow的第一个例子,里面有很多serving的知识,还不了解,现在看.下面是它的入口函数,然后直接跳转到main if __name__ == '__main__': tf.app.run() 在main函数里

python version 2.6.6 ; pexpect 2.3 login方法解读: def login (args, cli_username=None, cli_password=None): # I have to keep a separate list of host names because Python dicts are not ordered. # I want to keep the same order as in the args list. host_names

摘要:今天我们结合代码实例来具体看一下C#4.0中的四个比较重要的特性. 之前的文章中,我们曾介绍过C#的历史及C# 4.0新增特性,包括:dynamic. 命名和可选参数.动态导入以及协变和逆变等.今天我们结合代码实例来具体看一下C#4.0中的四个比较重要的特性. 1．dynamic ExpandoObject 熟悉js的朋友都知道js可以这么写 : var t = new Object(); t.Abc = ‘something’; t.Value =243; 现在这个js动态语言的特性,我

def add(a, b): print(f"ADDING {a} + {b}") return (a + b) def subtract(a, b): #subtract :减去的意思 print(f"SUBTRACT {a} - {b}") return a - b def multiply(a, b): print(f"MULTIPLY {a } * {b}") return a * b def divide(a, b): print(f&

注意,还要在python3,就是ex20.py的同目录里面直接创建一个ex20.txt的文件.里面至少要有三行内容 #函数和文件 #readline:只读取文本文件的一行 #seek(0):将读写位置移动到文件开头 from sys import argv script , input_file = argv # input_file = ex20.txt #ex20.txt 至少有三行数据 def print_all(f): # f 为文件名 print(f.read()) #读取完文件后,指

#命名.变量.代码.函数 #this one is like your scripts with argv def print_two(*args): arg1, arg2 = args #将参数解包 print(f"arg1: {arg1}, arg2: {arg2}") ''' (*args) 里面*的意思:告诉Python把所有的参数都接收进来,放到名叫args的列表中去 ''' #ok,that's *agrs is actually pointless(无意义的),we ca

定义函数的语法: def  函数名(参数) (语句) #函数和变量 #函数里的变量与脚本里的变量是没有联系的. def cheese_and_crackers(cheese_count,boxes_of_crackers): print(f"You have {cheese_count} cheese!") print(f"You have {boxes_of_crackers} boxes of crackers!") print("Man that's

相关内容搜集自官方文档与网络,既无创新性,也不求甚解,我也不了解Caffe,仅仅搭上之后做个记录,方便以后重装 安装依赖项sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compilersudo apt-get install --no-install-recommends libboost-all-devsudo apt-get

roidb是比较复杂的数据结构,存放了数据集的roi信息.原始的roidb来自数据集,在trian.py的get_training_roidb(imdb)函数进行了水平翻转扩充数量,然后prepare_roidb(imdb)[定义在roidb.py]为roidb添加了一些说明性的属性. 在这里暂时记录下roidb的结构信息,后面继续看的时候可能会有些修正: roidb是由字典组成的list,roidb[img_index]包含了该图片索引所包含到roi信息,下面以roidb[img_index]

本文是针对谷歌Transformer模型的解读,根据我自己的理解顺序记录的. 另外,针对Kyubyong实现的tensorflow代码进行解读,代码地址https://github.com/Kyubyong/transformer 这里不会详细描述Transformer的实现机理,如果有不了解Transformer的可以先阅读文章<Attention is all you need>,以及我列出的一些参考博客,都是不错的解读. Layer Normalization 首先是Layer Norm

infer是Facebook 的 Infer 是一个静态分析工具.可以分析 Objective-C, Java 或者 C 代码,报告潜在的问题. 任何人都可以使用 infer 检测应用,可以将严重的 bug 扼杀在发布之前,同时防止应用崩溃和性能低下. infer 可以检查 Java 和 Android 中的 NullPointException 和资源泄漏. 除了以上,infer 还可以检测 iOS 和 C 代码的内存泄漏! 应用范围: 包括 Facebook Android 和 iOS 主客

先说一下前期准备工作:自己的运行环境是Ubuntu16.04+caffe+CPU(这台电脑没有GPU)+python 关于python的搭建就不说了,网上随便一搜,很多参考资源.说一下我配置好caffe之后,编译python接口时遇到的问题,以及我用到的解决办法. 比较顺利地配置好caffe只后,到了make pycaffe的时候,提示如下错误: 后来执行:~/caffe$ locate pyconfig.h 找到头文件pyconfig.h 下面是一步至关重要的操作:~/caffe$export

参考文章: http://blog.csdn.net/u013059662/article/details/52770198 caffe的安装配置,以及fcn的使用在我前边的文章当中都已经提及到了,这边不会再细讲.在下边的内容当中,我们来看看如何使用别人提供的数据集来训练自己的模型!在这篇文章之后,我计划还要再写如何fine-tune和制作自己的数据集,以及用自己的数据集fine-tune. (一)数据准备(以SIFT-Flow 数据集为例) 下载数据集:  http://pan.baidu.c

三行代码辨别PS 博主的好友动态和朋友圈经常出现各种图片,博主很想知道这些图片有没有经过PS,于是选择了技术流-- 代码 先放代码为敬,返回结果为TRUE表示进行过PS. isPS.py #!/usr/bin/python import sys print open(sys.argv[1]).read().lower().find("photo")!=-1 运行方式 ./isPS.py test.png #在运行之前要给isPS.py添加执行权限chmod u+x isPS.py 解读

Ansible源码获取 Ansible Github:https://github.com/ansible Ansible目录结构 $ tree -L 2 ansible-2.0.0.0 ansible-2.0.0.0 |-- bin # 可执行程序存放目录 | |-- ansible | |-- ansible-doc -> ansible | |-- ansible-galaxy -> ansible | |-- ansible-playbook -> ansible | |-- a

本篇文章主要是解读模型主体代码modeling.py.在阅读这篇文章之前希望读者们对bert的相关理论有一定的了解,尤其是transformer的结构原理,网上的资料很多,本文内容对原理部分就不做过多的介绍了. 我自己写出来其中一个目的也是帮助自己学习整理.当你输出的时候才也会明白哪里懂了哪里不懂.因为水平有限,很多地方理解不到位的,还请各位批评指正. 1.配置 class BertConfig(object): """Configuration for `BertModel

MJRefresh这个刷新控件是一款非常好用的框架,我们在使用一个框架的同时,最好能了解下它的实现原理,不管是根据业务要求在原有的基础上修改代码,还是其他的目的,弄明白作者的思路和代码风格,会受益匪浅. 前言 随着开发经验的不断积累,个人的能力也会不断提高.每个人的进步都会有一个过程,这个过程就好比登山.一个框架对我们的意义从开始的简单实用,慢慢的就会过渡到了解,最终让它成为你大脑的一部分.这篇文章不会对代码进行逐行解读,最重要的目的是让朋友们明白 MJRefresh 是怎么做到刷新的,我们还能

习惯了java,c++之类的宽容,初学python,被它摆了道下马威,写if else,竟然必须要我正确用缩进格式,原来在python里不能用括号来表示语句块,也不能用开始/结束标志符来表示,而是靠缩进来表示,好吧,我以后多注意 空白在Python中是重要的.事实上行首的空白是重要的.它称为缩进.在逻辑行首的空白(空格和制表符)用来决定逻辑行的缩进层次,从而用来决定语句的分组. 这意味着同一层次的语句必须有相同的缩进.每一组这样的语句称为一个块.我们将在后面的章节中看到有关块的用处的例子. 你需

选择了脚本语言就要忍受其速度,这句话在某种程度上说明了 python 作为脚本的一个不足之处,那就是执行效率和性能不够理想,特别是在 performance 较差的机器上,因此有必要进行一定的代码优化来提高程序的执行效率.如何进行 Python 性能优化,是本文探讨的主要问题.本文会涉及常见的代码优化方法,性能优化工具的使用以及如何诊断代码的性能瓶颈等内容,希望可以给 Python 开发人员一定的参考. Python 代码优化常见技巧 代码优化能够让程序运行更快,它是在不改变程序运行结果的情况下