tensorflow 升级到1.9-rc0,tensorboard 报错:TypeError: GetNext() takes exactly 1 argument (2 given)
摘要:Exception in thread Reloader:Traceback (most recent call last): File "/usr/lib/python2.7/threading.py", line 801, in __bootstrap_inner self.run() File
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crontab,定时任务执行找不到库or shell可执行,crontab 定时任务下就不能执行,tensorflow,ImportError: libcuda.so.1: cannot open shared object file: No such file or directory
摘要:在线上启动一个定时任务,但是起来查看,发现任务执行找不到库,报cuda错误: ImportError: libcuda.so.1: cannot open shared object file: No such file or directory 后面在/usr/local/nvidia/lib64
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make,makefile,cmake“暴力编译法”的个人经验或理解。
摘要:通常我们在本地编译库(opecv、pcl)等我们喜欢使用make -jN (N代表线程数)这样可以加速编译过程, 但是,这不一定是“线程安全”的,因为当某个线程在编译时,经常其他线程编译依赖本线程的结果,但是本线程编译 内容还没编译完全,导致报错。所以,使用多个线程编译时,我们通常使用“暴力编译法”
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cmake 指定连接的opencv版本
摘要:我们通常需要使用不同版本的opencv,这时候如果用cmake构建工程,直接指定本地编译好的路径就可以,在CMakeLists.txt中添加: set(OpenCV_DIR "/xxx/work/software/opencv3.2.0/build/") ok!
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Ubuntu16下用virtualbox 安装Windows虚拟机
摘要:平时要用Windows系统,但是现在工作都是在Linux下面开发,所以都没装Windows,之前用vm虚拟机比较麻烦, 所以就用virtualbox搞搞: 1、sed -i '$adeb http://download.virtualbox.org/virtualbox/debian xenial
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联想电脑t450,t460p,t470等安装好ubuntu后启动找不到系统
摘要:其实我是这样解决的: 进入bios: 关quick start 关security 然后reboot就可以了
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tensorflow-serving-gpu 本地编译并使用
摘要:因为要部署,模型比较大,所以通常官网的pip install 和bazel 教程编译的都是cpu版本的代码, 所以为了感受下gpu就尝试自己编译了,首先,下载源码: 这里有个坑,下载玩serving代码后还要在在子模块,但是子模块主要包含两个: tensorflow tf_models tensor
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git克隆远程仓库的时候断电了,使用git-fetch断点续传
摘要:今天下载tensorflow serving 模型,但是因为主机电源线太长了,不知是我自己搞的还是同事,断电了都, 网速捉急,下载了挺长时间的,一看,git clone 到中途竟然断电,不过查看,还好,有些都还在,只是clone到 tf_models的时候断电了,这时候可以使用 git fetch
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TensorFlow Android Camera Demo 使用android studio编译安装和解决Execution failed for task ':buildNativeBazel'报错
摘要:可以参考官网:https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/examples/android#android-studio 官网讲的很简单: Android Studio may be used to build th
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ubuntu环境下,ubuntu16.04装机到nvdia显卡驱动安装、cuda8安装、cudnn安装
摘要:首先是安装ubuntu16.04 A、制作u盘启动盘(提前准备好.ios文件): 1.安装u盘制作工具unetbootinsudo apt-get install unetbootin2.格式化u盘sudo fdisk -l #查看U盘盘符,假设为/dev/sdbsudo umount /dev/s
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tensorflow 升级后报错:ImportError: libcudnn.so.6: cannot open shared object file: No such file or directory
摘要:我的tensorflow之前的版本是1.2的所以支持cudnn5,但是tensorflow1.3及以上就是支持cudnn6。 查看: /usr/local/cuda/lib64$ ls libcudnn*libcudnn.so libcudnn.so.5 libcudnn.so.5.1.5 libc
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pycharm 下使用tensorflow 之环境配置
摘要:我们常常看代码使用ide里面看,而且还可以看到调试信息(虽然tensorflow有专门的调试介绍哈) 但是,常常代码在终端里面执行可以直接执行,但是到pycharm里面就会出现各种问题,常见的就是找不到cuda.so文件等等。这里解决方案是设置下文件的环境变量: 菜单Run->Edit config
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ubuntu16 安装openssh-server 一直安装不上Unable to correct problems, you have held broken packages
摘要:zengqi@zengqi:~$ sudo apt-get install openssh-server Reading package lists... DoneBuilding dependency tree Reading state information... DoneSome packa
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Ubuntu中清理Network下Connect to Server的入口
摘要:转自:http://blog.csdn.net/maxilbert/article/details/51126467 connect to server入口列表文件以xml格式存放在 ~/.config/nautilus/servers 中 用gedit或vi打开~/.config/nautilus
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tensorflow 之tensorboard 对比不同超参数训练结果
摘要:我们通常使用tensorboard 统计我们的accurate ,loss等,并绘制曲线,通常是使用一次训练中的, 但是,机器学习中通常要对比不同的 ‘超参数’给模型训练和预测能力的不同这时候如何整合多个训练模型的训练 等情况呢? 其实我们可以讲不同训练结果放在一个大文件夹中,比如训练不同learn
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tensorflow 高级api使用分布式之配置
摘要:"""Constructor. Sets the properties `cluster_spec`, `is_chief`, `master` (if `None` in the args), `num_ps_replicas`, `task_id`, and `task_type` based
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关于scp在zsh报错:zsh:no matches found :
摘要:我要将某一目录下面所有文件拷贝的时候,scp *.jpg 的时候,报错 zsh: no matchs found:path 其实是zsh自己解析了*号,所以,只要给*加上就可以了\ scp \*.jpg ok
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pycharm 的包路径设置export PYTHONPATH=$PYTHONPATH
摘要:我们使用pycharm的时候,经常会因为要链接(import)其他自己写的包,因此在pycharm的时候经常会 报错,就是找不到自己的包,在命令行下常用,export PYTHONPATH=$PYTHONPATH来临时链接。 因此,这里有一个网上的参考,蛮不错的: 来源于:https://stack
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tensorflow 指定使用gpu处理,tensorflow占用多个GPU但只有一个在跑
摘要:我们在刚使用tensorflow的过程中,会遇到这个问题,通常我们有多个gpu,但是 在通过nvidia-smi查看的时候,一般多个gpu的资源都被占满,但是只有一个gpu的GPU-Util 和 219W / 250W(Usage/Cap)会被占满。实际上我们只有一个在跑,但是我们其实只需要 一个卡
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