随笔分类 - Bug集合
记录一些Bug……
摘要：早先写了一篇关于yolov3训练自己数据集的博文Pytorch实现YOLOv3训练自己的数据集 其中很详细的介绍了如何的训练自定义的数据集合，同时呢笔者也将一些容易出现的bug写在了博文中，想着的是可以帮助到大家。很荣幸这一篇博客收到了，大家的认可。最近一段时间有很多的学长、学姐、学弟、学妹询问其中
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摘要：tensorflow2.0建议使用tf.keras作为构建神经网络的高级API 接下来我就使用tensorflow实现VGG16去训练数据 背景介绍： 2012年 AlexNet 在 ImageNet 上显著的降低了分类错误率，深度神经网络进入迅速发展阶段。在2014年牛津大学机器人实验室尝试构建了
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摘要：问题描述 在使用tensorflow2.0时，遇到了这个问题: AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'get_default_graph' 这个报错的意思是：tensorflow模块没有get_default_graph属性 错误
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摘要：1.问题 安装好了opencv后，用其去检测是否可以使用时，出现了如下的问题： 2.解决 参考这篇博文点击 的配置环境即可解决
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摘要：在安装好opencv时，出现如下的报错信息： OpenCV Error: Unspecified error (The function is not implemented. Rebuild the library with Windows, GTK+ 2.x or Carbon support.
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摘要：问题描述： 在使用linux系统训练自己的数据集合时，出现了上述问题，首先第一个想法就是先Google,但是在看了一些国内外的文章后依然没有将问题解决 问题原因： 这是由于这几天我在安装cuda、cudnn所导致的，使得qt的环境和 其他环境冲突了 解决方法： 打开命令行，在在命令行使用pip命令重
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摘要：问题描述： 在makefile文件中修改GPU=1 CUDNN=1 OPENCV=1,然后重新make，执行命令时出现： Yolov3 darknet: ./src/cuda.c:36: check_error: Assertion `0' failed. 已放弃核心转储 解决： 看了几篇其他小伙伴
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摘要：问题描述： 因为home的空间不足，所以我将anaconda3文件夹移动到了别的位置上了，导致我在命令行中输入python的命令时，显示的是python2.7(也就是linux自带的)，后面我又为anaconda3重新配置了环境变量，然后当我想使用pip命令去安装别的库时，则显示：/usr/bin/
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摘要：问题描述： 在windows平台上安装opencv后，测试一张图片时，出现了debug error abort（）has been called的问题 环境： vs2015 windows 10 opencv 4.1.1 解决方案： 首先放一下测试代码： #include <iostream> #i
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摘要：YOLO: Real-Time Object Detection 官方介绍的方法安装好了yolo之后，然后使用命令： ./darknet detect cfg/yolov3.cfg yolov3.weights data/dog.jpg 测试时出现了如下的问题： 就是将权重文件中的所有的都遍历了一遍
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摘要：问题描述 在使用pytorch训练经典的MNIST数据集时,运行时,出现了以下的问题: Input type (torch.FloatTensor) and weight type (torch.cuda.FloatTensor) should be the same 问题原因: 错误内容大概就是指
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摘要：在使用pytorch在对MNIST数据集进行预览时,出现了TypeError: 'module' object is not callable的错误: 上报错信息图如下: 从图中可以看出,报错位置为第35行,也就是如下位置的错误: images, labels = next(iter(data_lo
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