在Ubuntu16.04下，已安装CUDA8.0和cudnn5.1，编译caffe通过，make runtest通过。但在使用caffe进行网络训练时，发生错误如下：
解决方法：这是显卡驱动版本过高的原因。本人的1080Ti显卡使用NVIDIA-Linux-x86_64-384.69驱动就会出现上述问题，换成NVIDIA-Linux-x86_64-375.82版本的驱动，问题解决。附NVIDIA显卡驱动下载地址：http://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn
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问题：在使用keras-bert 导入预训练的模型时， 报错Layer model_1 expects 3 inputs, but it received 2 input tensors 导入代码： bert_model = load_trained_model_from_checkpoint(config_path, checkpoint_path, tr…
github博客传送门csdn博客传送门 Keras模型保存简介 model.save() model_save_path = “model_file_path.h5” # 保存模型 model.save(model_save_path) # 删除当前已存在的模型 del model # 加载模型 from keras.models import load_…
转自https://blog.csdn.net/shuzfan/article/details/51460895。 Loss Function softmax_loss的计算包含2步： （1）计算softmax归一化概率 （2）计算损失 这里以batchsize=1的2分类为例： 设最后一层的输出为[1.2 0.8],减去最大值后为[0 -0.4]， 然后计…
这篇博文主要记录caffe开发环境的种种。 在直接使用caffe的时候，需要对数据做格式转换。然后配置一个网络格式的描述文件即可进行训练。但是在做预测和格式转化的时候，我们需要将Caffe当作一个sdk那样来使用。 这里我主要解决配置IDE。这里我选用的是nsight，因为装好cuda之后，这个编辑器就自带了。 代码我选用caffe/examples/mni…
不是python层面Tensor的剖析，是C层面的剖析。 看pytorch下lib库中的TH好一阵子了，TH也是torch7下面的一个重要的库。 可以在torch的github上看到相关文档。看了半天才发现pytorch借鉴了很多torch7的东西。 pytorch大量借鉴了torch7下面lua写的东西并且做了更好的设计和优化。 https://git…
摘要：本文将通过实践案例带大家掌握CutMix&Mixup。 本文分享自华为云社区《CutMix&Mixup详解与代码实战》，作者：李长安。 引言 最近在回顾之前学到的知识，看到了数据增强部分，对于CutMix以及Mixup这两种数据增强方式发现理解不是很到位，所以这里写了一个项目再去好好看这两种数据增强方式。最开始在目标检测中，未对数据的标…
博文作为毕业设计的过程记录 项目背景win10系统 无GPU Caffe框架 Faster-RCNNMatlabR2018a 因为我是做完所有工作后写的这篇博文，所以缺乏一些配图，大家可以去参考博文中去对照查看。 一.首先安装了caffe框架并配置，主要参考了windows+caffe(1)windows+caffe(2)错误解决方法也基本参照这两篇博文内容…
方法：将卷积转化为矩阵相乘 两步： （1）调用im2col函数，将图像（feature map）转化为矩阵 （2）调用GEMM函数，做实际的运算 优点：逻辑简单，易于实现 缺点：耗费大量内存 feature map每一个卷积位置（卷积核将要滑过的位置），展开成一个C∗K∗K维的行向量 继续展开…… 按照这个方式展开完毕之后，得到一个矩阵：H∗W行（因为有H∗…
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