超算中心使用slurm作为集群调度.原始slurm脚本如下: source activate tensorflow-gpu python neural_style.py --content content/nju-.jpg --styles style/.jpg --output result-v100/result-nju-.jpg srun -p gpu -w g0051提交任务后报错: 很明显,第一句激活anaconda环境失败了,提示找不到conda activate可执行程序. Goo

注意:遇到无法识别conda命令时,可以先用步骤3试一下重启环境变量后conda命令是否能够识别 1. 修改环境变量 $ vim ~/.bashrc 2. 在最后添加: $ export PATH=~/home/anaconda3/bin:$PATH 注意具体的路径需要根据实际情况添加 3. 重启环境变量: $ source ~/.bashrc

出现情形 当前conda版本:4.6.11 当使用git bash,无论是在vscode中,还是在桌面上打开bash,都会出现这个错误.但是在cmd中,就可以识别conda命令. 解决 该错误只在4.6.8到11中出现.其他版本应该没有什么问题.因此解决方案就是把conda降级. conda install -n base conda==4.6.7 选择Yes同意后,将会安装较低版本,此时再打开bash即可.

为了学习深度学习,我需要首先掌握利用python进行科学计算的知识,顺便复习一下线性代数.微积分.概率论.当然,现在我要做的是安装Anaconda. 1.官网下载,linux版本:https://www.anaconda.com/download 2.如果太慢,可以使用清华的镜像(感谢清华大学提供免费的镜像服务):https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/ 3.anacoda默认安装到home目录,还捆绑了vscode(可以选择不安装)

为了让jupyterhub 开机启动,或者以服务的方式启动,折腾了好久.环境 ubuntu 16.04anaconda >= 4.5python35 jupyterhub 0.9.4node 6.14.4背景jupyterhub 安装在 conda的虚拟环境中 只有进入该虚拟环境中才能执行jupyterhub命令建立的脚本可以启动jupyterhub#!/bin/bash -lconda activate python35cd /etc/jupyterhubjupyterhub -f /etc/

conda : 无法将"conda"项识别为 cmdlet.函数.脚本文件或可运行程序的名称.请检查名称的拼写,如果包括路径,请确保路径正确,然后再试一次. 解决办法: 没有添加系统变量,所以系统根本识别不了conda命令,找不到位置. 添加以下系统变量即可正常运行: 添加对应Anaconda环境变量到系统变量中: 我的是:

[深度应用]·实战掌握Dlib人脸识别开发教程 个人网站--> http://www.yansongsong.cn/ 项目GitHub地址--> https://github.com/xiaosongshine/dlib_face_recognition 1.背景介绍 Dlib是一个深度学习开源工具,基于C++开发,也支持Python开发接口,功能类似于TensorFlow与PyTorch.但是由于Dlib对于人脸特征提取支持很好,有很多训练好的人脸特征提取模型供开发者使用,所以Dlib人脸识

1下载mysql-installer-community-5.7.24.0.msi (https://dev.mysql.com/downloads/windows/installer/8.0.html, 选择 Looking for previous GA versions?) 2.安装 2.1选择模块 2.2安装方式 2.3设置密码 2.4查看环境变量  3. 配置数据库 3.1 配置服务器编码 在my.ini文件下修改(默认在C:\ProgramData\MySQL\MySQL Serve

在说到人脸检测我们首先会想到利用Harr特征提取和Adaboost分类器进行人脸检测(有兴趣的可以去一看这篇博客第九节.人脸检测之Haar分类器),其检测效果也是不错的,但是目前人脸检测的应用场景逐渐从室内演变到室外,从单一限定场景发展到广场.车站.地铁口等场景,人脸检测面临的要求越来越高,比如:人脸尺度多变.数量冗大.姿势多样包括俯拍人脸.戴帽子口罩等的遮挡.表情夸张.化妆伪装.光照条件恶劣.分辨率低甚至连肉眼都较难区分等.在这样复杂的环境下基于Haar特征的人脸检测表现的不尽人意.随着深度学

Python 验证码识别-- tesserocr tesserocr 是 Python 的一个 OCR 识别库 ,但其实是对 tesseract 做的一 层 Python API 封装,所以它的核心是 tesseract. 因此,在安装 tesserocr 之前,我们需要先安装 tesseract . 相关链接: tesserocr GitHub: https://github.com/sirfz/tesserocr tesserocr PyPI: https://pypi.python.org

[深度学习工具]·极简安装Dlib人脸识别库 Dlib介绍 Dlib是一个现代化的C ++工具箱,其中包含用于在C ++中创建复杂软件以解决实际问题的机器学习算法和工具.它广泛应用于工业界和学术界,包括机器人,嵌入式设备,移动电话和大型高性能计算环境.Dlib的开源许可证 允许您在任何应用程序中免费使用它.Dlib有很长的时间,包含很多模块,近几年作者主要关注在机器学习.深度学习.图像处理等模块的开发. 安装 此博文针对Windows10安装,其他平台可以仿照这个步骤来安装 安装Minicond

准备环境 # 下载并安装conda基础环境 $ wget https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/Miniconda3-4.3.11-Linux-x86_64.sh $ bash Miniconda3-4.3.11-Linux-x86_64.sh -b -p /export/biaoge/conda-test/python # 配置conda隔离环境 $ export PATH=/export/biaoge/conda-tes

折腾了一天半终于装好了win10下的TensorFlow-GPU版,在这里做个记录. 准备安装包: visual studio 2015: Anaconda3-4.2.0-Windows-x86_64: pycharm-community: CUDA:cuda_8.0.61_win10:下载时选择 exe(local) CUDA补丁:cuda_8.0.61.2_windows: cuDNN:cudnn-8.0-windows10-x64-v6.0;如果你安装的TensorFlow版本和我一样1.

https://www.cnblogs.com/31415926535x/p/10620732.html 之前为了配置tensorflow-gpu的环境又是装cuda,又是装cudnn,还有tensoflow-gpu等等,,因为当时也是第一次搭建这个环境,所以完全是按照别人的搭建方法来一步一步的弄得,,后来我在给室友安装环境的时候,发现cuda,cudnn什么的完全不用自己安装,,,全部交给 anaconda3 (好东西)就行了 Anaconda3安装 几乎最后所有的东西都是用这个完成的,,所以

人工智能深度学习框架MXNet实战:深度神经网络的交通标志识别训练 MXNet 是一个轻量级.可移植.灵活的分布式深度学习框架,2017 年 1 月 23 日,该项目进入 Apache 基金会,成为 Apache 的孵化器项目.尽管现在已经有很多深度学习框架,包括 TensorFlow, Keras, Torch,以及 Caffe,但 Apache MXNet 因其对多 GPU 的分布式支持而越来越受欢迎. 环境准备1.安装 Anaconda.Anaconda 是一个用于科学计算的 Python

Python人工智能之人脸识别face_recognition安装 face_recognition 模块使用系统环境搭建 系统环境 Ubuntu / deepin操作系统 Python 3.6 pycharm 开发工具 开发环境配置,安装各种系统包 人脸检测基于dlib,dlib依赖Boost和cmake 在windows中如果要使用dlib还是比较麻烦的,如果想省时间可以在anaconda中安装  conda install -c conda-forge dlib=19.4 $ sudo a

一.说明 1.1 背景说明 上周在“Python3使用百度人脸识别接口识别高颜值妹子图片”中自己说到在成功判断颜值后,下截图片并不是什么难点. 直观感觉上确实如此,你判断的这个url适不适合下载,适合我就去下不适合就不去下,这算什么难点呢. 但事实经常没有想象的那么简单,所以决定去验证一下.结果再次证实自己想简单了,程序的编写和调试花了一周的业余时间,好在总算完成了. 1.2 程序编写过程说明 我以花瓣网http://huaban.com/favorite/beauty/入手,首先确定从beau

代码来源 基于极限学习机ELM的人脸识别程序 感谢文章主的分享 我的环境是 win10 anaconda Command line client (version 1.6.5)(conda 4.3.30) tensorflow-gpu 1.1.0 python 3.6.2 1. 直接运行代码块,提示"未知引用 import hpelm" 这是因为我的Python环境没有安装hpelm导致的,运行代码pip install hpelm.第一次安装没有成功,查询发现可能是pip版本问题,升

[本文出自天外归云的博客园] Windows下Anaconda+Tensorflow环境部署 1. 安装Anaconda. 2. 开始菜单 > 所有程序 > Anaconda 3 (64-bit) > Anaconda Prompt > 执行命令: conda create -n tensorflow python=3.5 至此创建了一个名字叫做tensorflow的虚拟环境,并指定了这个虚拟环境的python为3.5版本. 3. 激活虚拟环境,执行命令: activate ten

首先十分感谢博客https://blog.csdn.net/scc_722/article/details/80613933,经历过很多尝试(快要醉了),终于看了这篇博客后安装成功. face_recognition是一个基于python的开源的人脸识别库,据说识别准确率达到了99.38%,代码网址为:https://github.com/ageitgey/face_recognition:这段可以简单看下是不是你的问题与我一样(首先我去安装face_recognition,提示我少了dlib,

本篇是关于验证码识别问题,也是Python爬虫笔记的一个结尾,使用 Tesseract Python爬虫教程-29-验证码识别-Tesseract-OCR 常见反爬虫手段: 验证码 1.简单图片,扭曲数字验证码 2.中文顺序点击 3.动态验证码 4.滑动验证:滑动小方块到缺口 5.语音验证 6.极验验证:官网:http://www.geetest.com/ 根据鼠标轨迹,判定是机器人还是用户,很强大的验证机制 对于极验是很厉害的拦截机器人手段,好像是使用人工智能机器学习,当然自己想做验证的话建议