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YOLO OSError: [WinError 126] 找不到指定的模块  【机器学习算法问题】

yolo_cpp_dll.dll 下面两个动态库也要拷入 pthreadGC2.dll pthreadVC2.dll

YOLOv4在Linux (Ubuntu)上编译  【机器学习算法问题】

1. 直接当程序使用 YOLO V4代码的初步使用,直接生成可执行文件,然后通过命令行传入图片直接得到结果。 https://www.freesion.com/article/3502867297/ 1、从如下网址下载darknetAB源码: https://github.com/AlexeyAB/darknet 2、下载 Yolo v4训练权重:Yolo v4训练权重,将下载好的权重放到darknet目录下即可; 3、打开makefile文件,在编译之前可以修

YOLOv4在Windows上编译 DLL 库 之后通过python调用  【机器学习算法问题】

在Windows上 使用build.ps1或 darknet使用cmake或建立 编译build\darknet\yolo_cpp_dll.sln解决方案或build\darknet\yolo_cpp_dll_no_gpu.sln解决方案 第二种方法直接生成exe文件,通过命令行传参使用。 BuildCustomizations\CUDA 11.1.props 无法找到的问题: 在

为什么加了sudo tensorflow-gpu 就无法导入了 ?  【机器学习算法问题】

终端输入python 进入交互模式,然后import tensorflow as tf .运行成功 但是如果使用sudo python 进入交互界面,再执行import tensorflow as tf .就出错 如果是import tensorflow as tf提示没有tf,就是因为不是同一个python解释器了,不信的话试一下 python -V

tensorflow中tensor与数组之间的转换  【机器学习算法问题】

# 主要是两个方法: # 1.数组转tensor:数组a,  tensor_a=tf.convert_to_tensor(a) # 2.tensor转数组:tensor b, array_b=b.eval() 需要区分 tensor 对象 和 numpy 对象

python 机器学习中 tf 中的数据处理方法  【机器学习算法问题】

tf.reduce_mean 函数用于计算张量tensor沿着指定的数轴(tensor的某一维度)上的的平均值,主要用作降维或者计算tensor(图像)的平均值。 tf.abs()就是求数值的绝对值,可以将多个数值传入list,统一求绝对值。 x = tf.constant(-1) y = tf.constant([-1 + 2j, -2]) sess = tf.Session() print(sess.run(tf.abs(x))) #1 print(sess.run

python实现视频分帧  【机器学习算法问题】

import cv2 def video2frame(videos_path, frames_save_path, time_interval): ''' :param videos_path: 视频的存放路径 :param frames_save_path: 视频切分成帧之后图片的保存路径 :param time_interval: 保存间隔 :return: ''' cap = cv2.VideoCapture(videos_

tensorflow保存和恢复模型saver.restore checkpoint设置检查点  【机器学习算法问题】

tensorflow保存和恢复模型saver.restore https://blog.csdn.net/qq_37285386/article/details/88957558 TensorFlow——Checkpoint为模型添加检查点 https://www.cnblogs.com/baby-lily/p/10930591.html 2.保存模型 保存的模型 ckpt 文件: .meta存放的是网络模型和所有的变量; .index 和.data一

tensorflow 中常用的函数 tf.reduce_xxx  【机器学习算法问题】

tf.reduce_mean 函数用于计算张量tensor沿着指定的数轴(tensor的某一维度)上的的平均值,主要用作降维或者计算tensor(图像)的平均值。 reduce_mean(input_tensor,                 axis=None,                 keep_dims

tensorflow 中with作用区域的使用 variable_scope、name_scope、Session  【机器学习算法问题】

tensorflow变量作用域tf.variable_scope介绍 https://blog.csdn.net/weixin_41793877/article/details/86628060 tensorflow中的“tf.name_scope()”有什么用? https://www.jianshu.com/p/635d95b34e14 Tensorflow中with tf.Session() as sess用法详解 https://blog.csdn.net/www

TensorBoard的使用 -- 在windows环境和linux环境下启动  【机器学习算法问题】

每个人的环境不同最后启动的方法可能也不一样。 本质就是执行 tensorboard 程序(可能windows含有环境变量?还是Anaconda特殊处理了?),以下启动方法都在在安装了tensorflow-gup环境的conda环境中启动的 Windows环境下的启动: (tensorflow_1_13_1_gpu) G:\PycharmProjects\and\Codes>tensorboard --logdir=summary --port=100

深度学习中对 iterations 的理解  【机器学习算法问题】

epoch:一次完整的训练(一代训练) batch_size:一次训练所选取的样本数 iterations:针对 batch_size 的一次训练称为一个 iterations ---------- 下面的两种说法表示相同的意思: iterations就是完成一次epoch所需的batch个数 https://blog.csdn.net/chen772209/article/details/93648559 1个iteration等于

cv2.imwrite()没有效果的可能原因 -- python写入图片  【机器学习算法问题】

可能是因为第一个参数是中使用了不存在的路径,imwrite函数不会创建新的文件夹,并且也不会报错。所以可以检查下第一个参数指明的路径到底存不存在。 不存在的话调用之前创建一个。 if not os.path.exists(frame_save_path):     os.makedirs(frame_save_path)

keras框架等使用中问题【汇总】  【机器学习算法问题】

operands could not be broadcast together with shapes 使用ufunc函数对两个数组进行计算时,ufunc函数会对这两个数组的对应元素进行计算,因此它要求这两个数组有相同的大小(shape相同) https://blog.csdn.net/qq_18433441/article/details/56834207 numpy的squeeze函数 squeeze 函数:从数组的形状中删除单维度条目

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