摘要：
参考 1. tensorflow模型部署系列； 完 阅读全文
posted @ 2019-11-04 18:11
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2019年11月4日
摘要：
前言 在深度学习中，经常会使用EMA(exponential moving average)方法对模型的参数做平滑或者平均，以求提高测试指标，增加模型鲁棒性。 参考 1. 【优化技巧】指数移动平均（EMA）的原理及PyTorch实现； 2. 理解滑动平均(exponential moving ave 阅读全文
posted @ 2019-11-04 18:10
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2019年10月25日
摘要：
问题 安装nvidia driver和cuda关机重启之后出现不能进入系统的问题，进入命令行模式使用nvidia-smi检查驱动的问题。 以上错误说明是NVIDIA驱动与系统内核不匹配。 另外，使用tensorflow查看GPU设备，发现没有GPU设备。 原因 其实问题原因很简单，就是ubuntu系 阅读全文
posted @ 2019-10-25 18:12
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2019年10月21日
摘要：
前言 编译程序的时候出现错误，入口程序如果是cpp文件可以编译成功，如果是c程序则出错。一般这个问题是c与c++之间接口相互调用出现的问题。 出现的错误是undefined reference to 'xxx'，一般这个问题是因为程序并没有正确包含所需要的文件导致的。 另外，还需要区别是调用函数还是 阅读全文
posted @ 2019-10-21 18:02
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2019年10月18日
摘要：
前言 之前博主没有使用NVIDIA时候已经可以实现双屏显示(拼接类型)，但是，安装NVIDIA驱动使用CUDA之后这个功能就消失了，需要重新配置。 实现方式 1. 使用Intel集成显卡时实现双屏拼接显示； 2. 使用NVIDIA显卡时实现双屏显示； 实现过程 1. 使用Intel集成显卡时实现双屏 阅读全文
posted @ 2019-10-18 13:36
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2019年10月17日
摘要：
系统基于Anaconda安装tensorflow-gpu 阅读全文
posted @ 2019-10-17 14:22
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摘要：
https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/21832 原来是tensorflow-gpu-1.10.0，准备改为1.9.0试试，同样的问题； 应该是cuda和驱动不匹配的问题；自动安装的还能不匹配，我也是醉了； 怎么查看cuda和驱动是否安装正确 阅读全文
posted @ 2019-10-17 14:21
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2019年10月16日
摘要：
命令行 xxx@1604:~$ nvidia-smi Mon Aug 2 19:46:53 2021 + + | NVIDIA-SMI 430.64 Driver Version: 430.64 CUDA Version: 10.1 | | + + + | GPU Name Persistence- 阅读全文
posted @ 2019-10-16 10:28
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摘要：
参考 1. 给Python加速(性能加速的方法); 2. pythonSpeed_PerformanceTips; 完 阅读全文
posted @ 2019-10-16 10:04
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摘要：
前言 训练时使用GPU可以加速程序运行，本文介绍如何使用GPU加速。 前提条件 1. 机子有GPU显卡，并安装GPU显卡驱动； 2. 安装GPU的使用环境，CUDA等； 3. 打开nvidia-smi中的PM属性； 4. 程序中指定使用的GPU设备； 本文主要讲解如何指定GPU设备开启GPU进行加速 阅读全文
posted @ 2019-10-16 10:02
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摘要：
博主的device还有剩余空间也出现了这个问题，不知是什么原因，不过删除一些无用的内容，或者将某些有用的内容移动到其他硬盘，之后就可以正常使用了。 参考： 1. cannot create temp file for here-document: No space left on device； 2 阅读全文
posted @ 2019-10-16 09:57
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2019年10月12日
摘要：
参考 1. argumentparser-objects； 2. argparse.ArgumentParser()用法解析； 阅读全文
posted @ 2019-10-12 18:09
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摘要：
前言 安装CUDA和NVIDIA驱动之后，屏幕分辨率过低且不可调节，尝试了几种方法都没成功解决，特此讲解决方法记录下来。 解决过程 注销进入登录界面，按ctrl+alt+F1进入命令行终端，输入账户名和密码后，输入如下命令。然后重新启动。 博主重新启动之后分辨率即可正常。不过，如果登录进入ubunt 阅读全文
posted @ 2019-10-12 18:06
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2019年10月10日
摘要：
参考 1. tensorflow中 tf.reduce_mean函数； 完 阅读全文
posted @ 2019-10-10 10:39
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2019年10月9日
摘要：
前言 今天基于tensorflow训练一个检测模型，本应看到训练曲线的，却只见到一个文件events.out.tfevents.1570520647.hostname，后来发现这个文件可以查看训练曲线的一些信息。 问题1：如何基于events.out.tfevents.1570520647.host 阅读全文
posted @ 2019-10-09 16:00
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2019年10月8日
摘要：
problem code # -*- coding: utf-8 -*- """ @author: friedhelm """ import tensorflow as tf img_size = 12 filename_queue = tf.train.string_input_producer( 阅读全文
posted @ 2019-10-08 14:50
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摘要：
可能相关的问题： 1. 如何进入命令行模式； 2. linux图形界面卡住怎么办？ 3. 图形界面模式和命令行界面模式之间的实时切换快捷键； 一般开机进入的界面模式是可以设置的，不同界面模式之间也是可以直接实时切换的； 操作 1. 如何设置开机启动默认进入命令行界面模式？ 修改/etc/initta 阅读全文
posted @ 2019-10-08 13:50
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前言 CuDnn是用于深度学习的GPU加速库，安装好NVIDIA和CUDA之后，安装CuDnn就简单多了，可参考官方文档。 操作过程 1. 下载cuDnn. 需要在NVIDIA官网注册账号，登录之后下载所需要版本的cudnn文件。一定要匹配你需要的环境和软件版本，博主下载的是*tar文件。 博主安装 阅读全文
posted @ 2019-10-08 11:47
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re 1. TensorFlow查看GPU信息; end 阅读全文
posted @ 2019-10-08 11:46
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摘要：
problem 解决方法 最后发现下载的压缩文件有问题，重新下载即可。 参考 1. https://www.cnblogs.com/xuliangxing/p/7427375.html; 2. https://blog.csdn.net/weibin_6388/article/details/470 阅读全文
posted @ 2019-10-08 11:39
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