(flappbird) luo@luo-All-Series:~/MyFile/tf-faster-rcnn_box$ (flappbird) luo@luo-All-Series:~/MyFile/tf-faster-rcnn_box$ (flappbird) luo@luo-All-Series:~/MyFile/tf-faster-rcnn_box$ (flappbird) luo@luo-All-Series:~/MyFile/tf-faster-rcnn_box$ ./experime

http://blog.51cto.com/zhangmingqian/1249522 Ubuntu下查看服务器cpu是否支持VT 原创wazjajl 2013-07-15 16:25评论(0)119人阅读 大文实验室/大文哥 壹捌陆捌零陆捌捌陆捌贰 21504965 AT qq.com 完成时间:2017/12/11 11:31 版本:V1.0 (1)通用方法 # grep -E 'svm|vmx' /proc/cpuinfo rootroot@cm-System-Product-Name:~

原文地址:https://www.linuxprobe.com/ubuntu-cpu-temperature.html 我们将使用一个GUI工具Psensor,它允许你在Linux中监控硬件温度.用Psensor你可以: 监控cpu和主板的温度 监控NVidia GPU的文档 监控硬盘的温度 监控风扇的速度 监控CPU的利用率 Psensor最新的版本同样提供了Ubuntu中的指示小程序,这样使得在Ubuntu中监控温度变得更加容易.你可以选择在面板的右上角显示温度.它还会在温度上过阈值后通知.

关于数据集 Cifar-10是由Hinton的两个大弟子Alex Krizhevsky.Ilya Sutskever收集的一个用于普适物体识别的数据集.Cifar是加拿大政府牵头投资的一个先进科学项目研究所. 说白了,就是看你穷的没钱搞研究,就施舍给你.Hinton.Bengio和他的学生在2004年拿到了Cifar投资的少量资金,建立了神经计算和自适应感知项目. 这个项目结集了不少计算机科学家.生物学家.电气工程师.神经科学家.物理学家.心理学家,加速推动了DL的进程.从这个阵容来看,DL已经

昨天高铁上拿T480切win10系统看电影,为了节电给细调了个省电策略(设置CPU性能30%),不知是不是因为这个原因,今天切回Ubuntu1604工作导致CPU工作频率非常低. 查阅了一下相关方法,cpufreq工具还是很好用的! 安装:sudo apt-get install cpufreq 显示当前CPU核心信息:cpufreq-info 然后会列出当前电脑的核心数及具体的信息,主要有下面几条: analyzing CPU 0: driver: intel_pstate CPUs whic

from: http://hi.baidu.com/sdusoul/blog/item/76f349508f74fb6e843524eb.html 查看当前操作系统内核信息# uname -a Linux redcat 2.6.31-20-generic #58-Ubuntu SMP Fri Mar 12 05:23:09 UTC 2010 i686 GNU/Linux 查看当前操作系统发行版信息 #cat /etc/issueUbuntu 9.10 /n /l 查看cpu型号 # cat /p

刚装好Ubuntu 16.04,但是观察各个CPU都是轮流100%,如图所示:

网上乱七八糟有的都是别人怎么写自己也怎么写,其实很简单. 首先是anaconda3的安装: 直接上官网:https://www.anaconda.com/download/ 下载下来之后进入文件所在目录,复制一下那个文件的名字,然后: bash xxxxxxxxxxx.sh 文件名字一定不能打错了!! 这里需要注意一点!直接点安装的话安装的是最新版的anaconda,比如我安装的anaconda3-5.4?我感激是什么版本了,大概是这个吧.自带的python 是3.7版本的,但是目前好像tens

简介 mpstat是Multiprocessor Statistics的缩写,是实时系统监控工具.其报告与CPU的一些统计信息,这些信息存放在/proc/stat文件中.在多CPUs系统里,其不但能查看所有CPU的平均状况信息,而且能够查看特定CPU的信息.mpstat最大的特点是:可以查看多核心cpu中每个计算核心的统计数据:而类似工具vmstat只能查看系统整体cpu情况. 语法 mpstat [-P {|ALL}] [internal [count]] 参数 解释 -P {|ALL} 表示

1.下载Anaconda,官方网站.我下载的时Python 2.7 64bit版本: 2.安装执行命令     bash Anaconda2-4.2.0-Linux-x86_64.sh 设置好目录后等待安装完毕,并将将该安装目录添加到环境变量中 在.bashrc中添加 export PATH=/home/byte/anaconda2/bin:$PATH : 3.执行   conda create -n tensorflow python=2.7 命令,安装tensorflow依赖包: 4.执行 

1.训练太慢 用nimibatch代替fullbatch https://www.cnblogs.com/guoyaohua/p/8724433.html 2.过拟合 最直接的解决过拟合问题的办法是增加训练数据量 使用dropout层 3.损失率波动不下降,欠拟合(梯度消失) Batch Normalization 4.训练开始时后出现损失函数值为nan(梯度爆炸) 学习率太大

算的的上是自己搭建的第一个卷积神经网络.网络结构比较简单. 输入为单通道的mnist数据集.它是一张28*28,包含784个特征值的图片 我们第一层输入,使用5*5的卷积核进行卷积,输出32张特征图,然后使用2*2的池化核进行池化 输出14*14的图片 第二层 使用5*5的卷积和进行卷积,输出64张特征图,然后使用2*2的池化核进行池化 输出7*7的图片 第三层为全连接层 我们总结有 7*7*64 个输入,输出1024个节点 ,使用relu作为激活函数,增加一个keep_prob的dropout

1.样本要随机化,防止大数据淹没小数据 2.样本要做归一化.关于归一化的好处请参考:为何需要归一化处理3.激活函数要视样本输入选择(多层神经网络一般使用relu)4.mini batch很重要,几百是比较合适的(很大数据量的情况下)5.学习速率(learning rate)很重要,比如一开始可以lr设置为0.01,然后运行到loss不怎么降的时候,学习速率除以10,接着训练6.权重初始化,可用高斯分布乘上一个很小的数,这个可以看:权值初始化 7.Adam收敛速度的确要快一些,可结果往往没有sgd

转自: http://weibo.com/p/1001603816330729006673 说明:这个翻译应该是来自原文:http://yyue.blogspot.hk/2015/01/a-brief-overview-of-deep-learning.html 翻译网上的哈,我觉得有很大一部分从没看到过,所以就翻译了下,如有不对的地方,欢迎指正:   1:准备数据:务必保证有大量.高质量并且带有干净标签的数据,没有如此的数据,学习是不可能的 2:预处理:这个不多说,就是0均值和1方差化 3:m

查看内存及cpu使用情况的命令:top 也可以安装htop工具,这样更直观,安装命令如下:sudo apt-get install htop安装完后,直接输入命令:htop

大神代码链接 称之为MTCNN人脸检测算法,同时有大神已经GitHub上开源了其基于caffe的C++ API 的源代码,https://github.com/DaFuCoding/MTCNN_Caffe  再次感谢大神以及开源~ 编译机器 1. 安装依赖 sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libboost-all-dev libhdf5-serial-dev libgf

Learn From: Pytroch 官方Tutorials Pytorch 官方文档 环境:python3.6 CUDA10 pytorch1.3 vscode+jupyter扩展 #%% #%% # 1.Loading and normalizing CIFAR10 import torch import torchvision import torchvision.transforms as transforms batch_size = 16 transform = transform

在安装前配置好更新源,基本要求就是速度越快越好: 1.安装Python   apt-get install python 2.安装Git    apt-get install git 3.安装依赖包   apt-get install -y build-essential git libatlas-base-dev libopencv-dev 4.从Github上获取代码   git clone --recursive https://github.com/dmlc/mxnet 5.进入到Mxn

深度学习是一个框架,包含多个重要算法: Convolutional Neural Networks(CNN)卷积神经网络 AutoEncoder自动编码器 Sparse Coding稀疏编码 Restricted Boltzmann Machine(RBM)限制波尔兹曼机 Deep Belief Networks(DBN)深信度网络 Recurrent neural Network(RNN)多层反馈循环神经网络神经网络 对于不同问题(图像,语音,文本),需要选用不同网络模型比如CNN RESNE

0 序·简介 在使用Ubuntu或者Windows执行一些复杂数据运算时,需要关注下CPU.GPU以及内存占用量,如果数据运算超出了负荷,会产生难以预测的错误.本文将演示如何用简单地方式,实时监控Ubuntu或者Windows的CPU.GPU以及内存占用量,教会大家如何实时监控电脑状态. 水平有限,笔者在这里仅仅使用最简便的方式来实现,抛砖引玉,以便于小白用户也能掌握.大佬们看不上莫要喷,欢迎在评论处补充.觉得有用的话,记得点赞收藏. 废话不多说,操作教程正式开始.. 1 Ubuntu系统操作

典型的卷积神经网络. Keras傻瓜式读取数据:自动下载,自动解压,自动加载. # X_train: array([[[[ 0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], ..., [ 0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., ..., 0., 0.