前言 对前面的东西更新了一下.地方包括: 1.GUI的更新,更友好的用户界面 2.支持用手直接画车辆区域,并且识别出来 3.将proposal.detect.fine-grained classification三个步骤分离 4.在传入Classification Net的时候,不再循环传入分类,而是将检测出的proposal一起截取形成一个image4d,共同传入alexnet.此举是为了加速. Github https://github.com/ChenJoya/Vehicle_Detect

win10 下搭建深度学习开发环境总结: 1.本人环境如下:win10,GTX1050TI.i7,anaconda3,vs2015,cuda9.0,cudnn7.1.4,tensorflow-gpu=1.10.0,keras==2.2.2 2.先把anaconda3安装好,之后在安装vs2015,由于在window环境下安装cuda9.0的时候会检测是否安装了vs,因此在安装cuda9.0之前先把vs2015安装好. 3. window环境下cuda9.0跟显卡驱动要相互搭配,如果显卡驱动的版本

PC:ubuntu18.04.i5.七彩虹GTX1060显卡.固态硬盘.机械硬盘 作者:庄泽彬(欢迎转载,请注明作者) 说明:记录在ubuntu18.04环境下搭建深度学习的环境,之前安装了cuda9.1,与cudnn7.0.5版本的,但是无论怎么安装tensorflow-gpu都是失败,后来找到原因了,目前的tensorflow暂不支持cuda9.1,因此更换成cuda9.0,cudnn7.0.7安装成功,而且在英伟达官网下载各个安装包的时候出现在下载到99.9%时候总是下载失败,在某个时间段

平台信息:PC:ubuntu16.04.i5.七彩虹GTX1060显卡 作者:庄泽彬(欢迎转载,请注明作者) 说明:参考了网上的一堆的资料搭建了深度学习的开发环境,下班在宿舍折腾了好几个晚上才搞定,写篇文章记录一下. 一.安装Nvidia GTX1060显卡驱动 1.1 图1是本人使用的显卡,暂时没有那么多钱,买个便宜的玩玩,把显卡插入电脑主板,然后开启ubuntu系统, 图1 1.2 在终端输入lspci |grep VGA查看显卡型号,ubuntu系统自带了nouveau驱动,因此我们启动系

基于Ubuntu+Python+Tensorflow+Jupyter notebook搭建深度学习环境 前言一.环境准备环境介绍软件下载VMware下安装UbuntuUbuntu下Anaconda的安装二.Xshell远程连接Ubuntu系统三.Jupyter notebook服务器的配置及远程访问四.远程环境的测试Tensorflow软件库的安装简单爬虫数据可视化基于神经网络实现fashion_mnist图片的识别总结 前言 如今,人工智能.深度学习等高深知识逐渐融入大家的视野,小大验证码的识

python有多混乱我就不多说了.这个混论不仅是指整个python市场混乱,更混乱的还有python的各种附加依赖包.为了一劳永逸解决python的各种依赖包对深度学习造成的影响,本文中采用python的发行版Anaconda. Step1 安装Anaconda 这里不建议使用python3.4以后的Anaconda版本,因为太新的版本(python3.5)不支持python/matlab混合编程.所以为了以后方便,建议使用python2.7的Anaconda版本.Anaconda安装完成后,n

本教程搭建集 Tensorflow.Keras.Coffe.PyTorch 等深度学习框架于一身的环境,及jupyter. 本教程使用nvidia-docker启动实例,通过本教程可以从一个全新的Ubuntu系统快速搭建出GPU深度学习环境. 一.安装依赖环境 1. 使用国内镜像加速安装 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/ubuntu/此处默认环境:ubuntu16.04LTS sudo mv /etc/apt/sources.list /etc

TensorFlow是一个采用数据流图(data flow graphs),用于数值计算的开源软件库,说白了,就是一个库. 小编自己在Ubuntu搭建了深度学习框架TensorFlow,感觉挺简单,现在总结如下. 1.安装Anaconda 在ubuntu系统版本的Anaconda3已经集成了3.6版本的Python,安装步骤如下: a.下载Anoconda3 b.安装:以下操作在系统终端执行 输入yes: 默认安装位置 将Anconda的安装路径添加到环境变量中去,点yes,然后静静等待安装.

目录 一. 搭建一套自己的深度学习平台 二. 安装系统 三. 安装NVIDA组件 四. 安装深度学习框架 TensorFlow 五. 配置远程访问 六. 验收 七. 福利(救命稻草

一.安装Anaconda 1.下载 下载地址为:https://www.anaconda.com/download/#linux 2.安装anaconda,执行命令: bash ~/Downloads/Anaconda3-5.1.0-Linux-x86_64.sh 3.在安装过程中会显示配置路径 Prefix=/home/jsy/anaconda2/ 4.安装完之后,运行python,仍是ubuntu自带的python信息,需自己设置下环境变量 5.在终端输入$sudo gedit /etc/p

B.G 至2017.11 GPU选型:(参考知乎.CSDN) 高性价比的两款:GTX1080ti, Titan X --通常调试算法  i7CPU+32G内存+SSD+2*GPU(单块显存>6G),总计成本2.7 - 4w+RMB 土豪系列:Tesla K80, M40 云:(每小时成本高于物理机,优势是托管环境系统) AWS.UClound 阿里云HPC 一.准备工作 Amazon账号   在AWS上配置深度学习主机 AWS 命令行界面 (CLI)    https://aws.amazon.

.目前使用CPU即可,先不需要显卡配置 .使用pip3 安装深度学习框架 .要先安装pip3 #sudo apt install python3-pip https://blog.csdn.net/bjzhaoxiao/article/details/81270368 https://blog.csdn.net/fengzhen8023/article/details/829277764.安装tensorflow #sudo pip3 install tensorflow5.安装pytorch

定义模型两种方法:  1.sequential 类仅用于层的线性堆叠,这是目前最常用的网络架构 2.函数式API,用于层组成的有向无环图,让你可以构建任意形式的架构 from keras import models from keras import layers model = models.Sequential() model.add(layers.Dense(32,activation='relu',input_shape=(784,))) model.add(layers.Dense(1

必须要说容器是一个很牛逼的思想!注意,是思想!也许docker有种种问题,但是不管docker能否茁壮地发展下去,未来这种方式的环境搭建一定会变得越来越流行! 网上有很多这方面的教程,但大多数都不太好....初学者很难上手看的一脸懵逼,而且很多自己都根本没验证过行不行,而且很多问题都没有提到!!因此我自己写一个这方面的教程,以后自己看起来方便,有缘的docker新手看到这篇文章也许能给你一些帮助. 首先是安装docker 我们在centos7上安装docker-ce,也就是社区版.这篇博客里面有

本文将指导你如何在自己的Mac上部署Theano + Keras的深度学习开发环境. 如果你的Mac不自带NVIDIA的独立显卡(例如15寸以下或者17年新款的Macbook.具体可以在"关于本机->系统报告->图形卡/显示器"里查看),那么你可能无法在这台Mac上使用GPU训练深度学习模型.不过这并不值得遗憾.事实上,我在自己的Macbook上(15-inch,Early 2013,NVIDIA GeForce GT 650M 1024 MB)做了一个简单的测试:在mni

作为一个AI工程师,对Linux的一些技能的掌握也能从一定层面反应工程师的资深水平. 要求1:基于SSH的远程访问(本篇文章) 能用一台笔记本电脑,远程登陆一台linux服务器 能随时使用笔记本电脑启动训练任务 能熟练的让代码和文件在笔记本电脑与LINUX服务器之间的传输 要求2:Linux系统的文件系统(Linux指令学习) 知道什么是硬盘的挂载 能合理的使用服务器的硬盘空间 不要求,但建议学会如何在LINUX系统上自建逻辑卷(LVM) 要求3:LINUX系统的账户管理 知道root账户与普通

前面已经安装好了torch,下面就来看看如何在torch框架上搭建深度学习模型,我一直觉得源码结合原理是机器学习最好的学习途径.所以我们从分析一个简单的案例开始吧. 参考Supervised Learning 这个例子呢,主要是以有监督的方式构建一个深度学习模型实现对数据集SVHN的分类. SVHN是 The Street View House Numbers Dataset, 数据集介绍见 SVHN数据集 代码主要分为五个部分 数据的预处理 网络模型的构建 损失函数的定义 训练网络 测试数据

http://geek.csdn.net/news/detail/138968 Google近日发布了TensorFlow 1.0候选版,这第一个稳定版将是深度学习框架发展中的里程碑的一步.自TensorFlow于2015年底正式开源,距今已有一年多,这期间TensorFlow不断给人以惊喜.在这一年多时间,TensorFlow已从初入深度学习框架大战的新星,成为了几近垄断的行业事实标准.本文节选自<TensorFlow实战>第二章. 主流深度学习框架对比 深度学习研究的热潮持续高涨,各种开源

这个系列文章主要记录使用keras框架来搭建深度学习模型的学习过程,其中有一些自己的想法和体会,主要学习的书籍是:Deep Learning with Python,使用的IDE是pycharm. 在深度学习中的深度指的是数据模型中包含着的多个层次,而深度学习是对一堆数值做数学运算,但是这种数学运算是高纬度的,是大量的:在这些数学运算中,深度学习中的层通过反馈(比如后向传播)来对参数进行调整,然后再进行计算.如此反复数次,从而越来越接近我们所给出的正确结果.而在这个过程中,深度学习中的每个层所学

相关的代码都在Github上,请参见我的Github,https://github.com/lijingpeng/deep-learning-notes 敬请多多关注哈~~~ All in one docker 如果你不想单独安装每个深度学习组件,并且厌倦于安装过程中的各种依赖冲突等问题,那么推荐你使用Docker来搭建深度学习工作环境.下面是一个可以参考的 All in one docker 环境.几乎包含了所有的流行的深度学习框架,并且分别有CPU版本和GPU版本,与虚拟机不同的是,Dock

这是<GPU学习深度学习>系列文章的第三篇,主要是接着上一讲提到的如何自己构建深度神经网络框架中的功能模块,进一步详细介绍 Tensorflow 中 Keras 工具包提供的几种深度神经网络模块.本系列文章主要介绍如何使用 腾讯云GPU服务器 进行深度学习运算,前面主要介绍原理部分,后期则以实践为主. 往期内容: GPU 学习深度学习系列Part 1:传统机器学习的回顾 GPU 学习深度学习系列Part 2:Tensorflow 简明原理 上一讲中,我们用最简单的代码,实现了最简单的深度学习框