最近在学习一些检测方面的网络,使用的是pytorch.模型结构可视化是学习网络的有用的部分,pytorch没有原生支持这个功能,需要找一些其他方式,下面总结几种方法(推荐用4). 1. torch .pt -> netron netron是一个专门可视化模型的工具,支持很多格式,很自然的就是用它直接显示torch保存的模型.但是实际上... 显示成了上图,基本上没什么用. 2. 网上说的比较多的几种方式 a. tensorboardx 画出来的比较丑 b. tensorwatch 支持的torc

labelme_to_dataset 指令的代码实现: show.py文件 #!E:\Anaconda3\python.exe import argparse import json import os import os.path as osp import PIL.Image import yaml from labelme import utils def main(): parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('jso

CSV模块 1.CSV文件格式 要在文本文件中存储数据,最简单的方式是讲数据作为一系列逗号分隔的值(CSV)写入文件,这样的文件成为CSV文件,如下: AKDT,Max TemperatureF,Mean TemperatureF,Min TemperatureF,Max Dew PointF,MeanDew PointF,Min DewpointF,Max Humidity, Mean Humidity, Min Humidity, Max Sea Level PressureIn, Mean

Java Swing实现文件的简单读取 WindowBuilder的安装与使用 如何采用java设置一个登陆界面 package jp.services.slink2.batch.so2or; import java.awt.event.ActionEvent; import java.awt.event.ActionListener; import javax.swing.JButton; import javax.swing.JFrame; import javax.swing.JLabel

for /r C:\Users\Fourmi\Desktop\ZP0 %i in (*.json) do labelme_json_to_dataset %i

ResGen.exe启动闪退.--方法不对 参考:http://www.opdown.com/soft/101205.html 在cmd中启动ResGen.exe. 打开cmd:输入 C:\Windows\system32>resgen的路径resgen.exe resources的路径.resources 要保存resx的路径.resx 例子: C:\Windows\system32>D:\resgen.exe D:\test\aaa.resources D:\test\aaa.resx

Calculator V1.1 注:这是C++计算器项目第三.四部分-文件读写与可视化 [基于原代码重构而得] 源文件已上传至Github 文件读写 可视化 文件读写: Ⅰ.在原基础代码上增加了-f参数 Ⅱ.用法: -a //输出表达式与结果. -f //从文件读入,计算后输出至文件. 编写想法 只需要在原先代码上增加-f参数即可,暂时没什么问题. 可视化: Ⅰ.用MFC编写了图形化界面. Ⅱ.将命令行程序代码插入. 编写感受 学用MFC挺不容易的,开始的时候什么都不懂,后来看了下鸡啄米的MFC

深度学习框架 Torch 7 问题笔记 1. 尝试第一个 CNN 的 torch版本, 代码如下: -- We now have 5 steps left to do in training our first torch neural network -- 1. Load and normalize data -- 2. Define Neural Network -- 3. Define Loss function -- 4. Train network on training data -

命令行输入th进入torch框架 命令行输入th + lua文件表示用torch执行lua文件

把数据库某列数据取出来,然后再在本地生成html文件形成可视化视图显示 #!/usr/bin/python# coding=utf-8 import pymysqlimport plotly.plotlyfrom plotly.graph_objs import *import plotly.graph_objs as abc # 必须 host = "192.168.10.111"user = "*****"passwd = "*****"db

Tensorflow高维向量可视化 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考文献 强烈推荐Tensorflow实战Google深度学习框架 实验平台: Tensorflow1.4.0 python3.5.0 MNIST数据集将四个文件下载后放到当前目录下的MNIST_data文件夹下 高维向量表示 为了更加直观的了解embedding 向量的效果,TensorBoard 提供了PROJECTOR 界面来可视化高维向量之间的关系.PROJECTOR 界面可以非常方便地可视化多个

tensorboard是TF提供的一个可视化的工具 1.tensorboard可视化的数据来源? 将tensorflow程序运行过程中输出的日志文件进行可视化展示. 1.1 tensorflow怎样输出日志文件呢? tf.summary.FileWriter The FileWriter class provides a mechanism to create an event file in a given directory and add summaries and events to i

在Linux日常维护中,经常需要备份同步一些比较重要的文件,而在传输过程中如果文件比较大往往会非常慢,而且还会非常占用空间,这时候就需要我们使用压缩工具对大文件进行压缩打包,下面我们来介绍一下常用的压缩工具以及其使用方法. .命令: gzip [-d][--][filename] 作用:用来压缩文件,不能直接压缩目录,压缩完毕后源文件消失 ‘-d’ 解压 ‘-[-]’ 压缩等级(默认为6) 若想查看gzip压缩文件内容,可使用命令 zcat filename.gz 补充:       '-c'

引言 在做实例分割或语义分割的时候,我们通常要用labelme进行标注,labelme标注的json文件与coco数据集已经标注好的json文件的格式和内容有差异.如果要用coco数据集的信息,就要对json文件进行修改和转换.本博客提供两种格式的具体内容及含义以及两种格式相互转换的代码,并对两种格式的json标注信息进行可视化. 1.coco格式的json标注信息详解及可视化 从coco官网下载coco的数据集里面,关于实例的标注信息在“annotations_trainval2017.zip

气象netCDF数据可视化分析 2019-09-19 15:34:22 自走棋 阅读数 162更多 分类专栏: web前端   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/u013270065/article/details/101024796 前言 NetCDF(network Common Data Form)网络通用数据格式是由美国大学大气研究协会(University Corp

http://c.biancheng.net/view/1820.html Qt 项目中,后缀为“.ui”的文件是可视化设计的窗体的定义文件,如 widget.ui.双击项目文件目录树中的文件 widget.ui,会打开一个集成在 Qt Creator 中的 Qt Designer 对窗体进行可视化设计,如图 1 所示. 图 1 集成在 Qt Creator中的 UI 设计器 本教程后面将称这个集成在 Qt Creator 中的 Qt Designer 为“UI 设计器”,以便与独立运行的 Qt

1.项目文件组成在QtCreator中新建一个WidgetApplocation项目,选中窗口基类中选中QWidget作为窗口基类,并选中"GnerateForm"复选框.创建后项目文件目录树如图: 项目组织文件pro:存储项目设置的文件主程序入口文件main.cpp,实现main函数的程序文件窗体界面文件widget.ui:一个XML格式存储的窗体上的文件以及其布局的文件widget.h是所设计的窗口类的头文件,widget.cpp是widget.h里定义类的实现文件.在C++里面,

最近发现了一个Python程序执行的简单实时可视化神器,名字叫 heartrate,安装完运行可以看到下面这样的炫酷过程. 虽然很炫酷,但有点看不懂. 来解释下,左边的动态数字代表每行被触发的次数.变化的蓝色条形图代表了当时被触发的行,较长的条形图表示被触发次数越多,越签的颜色代表被触发的时间越近. heartrate 的代码高亮部分主要是依赖了executing库: https://github.com/alexmojaki/executing 除此外,它还可以显示实时堆栈跟踪,有点意思. ▍

Yahoo!的Exceptional Performance团队为改善Web性能带来最佳实践.他们为此进行了一系列的实验.开发了各种工具.写了大量的文章和博客并在各种会议上参与探讨.最佳实践的核心就是旨在提高网站性能. Excetional Performance团队总结出了一系列可以提高网站速度的方法.可以分为7大类34条.包括内容.服务器.cookie.CSS.Javascrīpt.图片.移动应用等七部分. 其中内容部分一共十条建议: 一.内容部分 尽量减少HTTP请求 减少DNS查找 避免

之前用过sklearn提供的划分数据集的函数,觉得超级方便.但是在使用TensorFlow和Pytorch的时候一直找不到类似的功能,之前搜索的关键字都是"pytorch split dataset"之类的,但是搜出来还是没有我想要的.结果今天见鬼了突然看见了这么一个函数torch.utils.data.Subset.我的天,为什么超级开心hhhh.终于不用每次都手动划分数据集了. torch.utils.data Pytorch提供的对数据集进行操作的函数详见:https://pyt

环境 Ubuntu -18.04.1, opencv3.4.0 ,  python 3.6,  cmake 3.5.0, pytorch 1.0. pytorch官网下载对应版本:https://pytorch.org/. libtorch库的安装参考:https://pytorch.org/cppdocs/installing.html. example代码下载:https://github.com/iamhankai/cpp-pytorch. 具体流程和example代码中的一样,先在tra