Graph cuts，然后再到Grab cut Graph cuts Graph cuts是一种十分有用和流行的能量优化算法，在计算机视觉领域普遍应用于前背景分割（Image segmentation）、立体视觉（stereo vision）、抠图（Image matting）等。min cut）问题相关联。首先用一个无向图G=<V，E>表示要分割的图
查看ubuntu的Tensorflow2是否可以使用GPUimport tensorflow as tf
tf.test.is_gpu_available() 上图说tf.test.is_gpu_available()这个指令在未来版本中将被移除，所以它建议你用tf.config.list_physical_devices('GPU')来检测tf2是否可以用GPUimport tensorflow
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2024-07-04 21:12:36
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文章方式一方式二 本文章中使用的网络模型架构图：GPU训练有两种方式：方式一使用gpu训练只要找到：网络模型、数据（输入和标注）、损失函数再调用.cuda()即可。 CPU训练代码：import torch
import torchvision
from torch import nn
from torch.nn import Sequential, Conv2d, MaxPool2d, Fla
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2024-07-29 14:42:13
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Tensorflow和tf.keras 模型可以在单个GPU上透明运行，而无需更改。注意：（1）需要使用tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')确认使用的tensorflow可以使用GPU。（2）在一台机器上运行多个GPU，或者在多台机器上运行，最简单的方法是使用分布策略。确保你的机器已经安装TensorflowGPU版。import
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2023-12-29 15:41:06
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模型训练之多GPU的简洁实现每个新模型的并行计算都从零开始实现是无趣的。此外，优化同步工具以获得高性能也是有好处的。下面我们将展示如何使用深度学习框架的高级API来实现这一点。本代码至少需要两个GPU来运行。from mxnet import autograd, gluon, init, np, npx
from mxnet.gluon import nn
from d2l import mxne
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2024-07-29 16:25:27
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我遇到的问题基本在这篇博文里解决了，非常感谢博主，收藏了！！！我想大家都非常有兴趣使用opencv的haas-like features来训练一个分类器，但在使用过程并不像网上的教程说的那么一番风顺，这篇博文我主要说下大概的训练过程，以及训练过程中遇到的问题和我的解决方案。这里准备数据样本正样本：我准备了5085个人脸，人脸样本的准备我是通过opencv 的人脸检测器 来截取，然后缩放到24*24
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2024-03-07 19:28:04
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文章目录使用单GPU训练模型一，GPU设置二，准备数据三，定义模型四，训练模型 使用单GPU训练模型深度学习的训练过程常常非常耗时，一个模型训练几个小时是家常便饭，训练几天也是常有的事情，有时候甚至要训练几十天。训练过程的耗时主要来自于两个部分，一部分来自数据准备，另一部分来自参数迭代。当数据准备过程还是模型训练时间的主要瓶颈时，我们可以使用更多进程来准备数据。当参数迭代过程成为训练时间的主要瓶
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2024-05-11 16:07:21
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深度学习模型越来越强大的同时，也占用了更多的内存空间，但是许多GPU却并没有足够的VRAM来训练它们。那么如果你准备进入深度学习，什么样的GPU才是最合适的呢？下面列出了一些适合进行深度学习模型训练的GPU，并将它们进行了横向比较，一起来看看吧！太长不看版截至2020年2月，以下GPU可以训练所有当今语言和图像模型：RTX 8000：48GB VRAM，约5500美元RTX 6000：24GB V
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2024-03-07 16:54:43
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一 Darknet-Yolov3下载与安装下载解压完后，将darknet-master主文件夹的名字改为darknet之后修改Makefile，因为是使用GPU版本，将GPU=0改为 GPU=1然后使用make指令运行Makefile。下载完放到主目录下（其实哪都可以）安装结束二 创建自己的数据集没有固定的文件存放格式，只是希望规范管理训练集标签等数据。在我创建的数据集的总目录是_VOCdevki
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2024-05-23 19:53:56
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深度学习是计算机科学领域中一种重要的机器学习方法，它通过模拟人脑神经网络的方式来处理复杂的模式识别问题。MATLAB作为一种流行的数值计算工具，也在深度学习领域发挥着重要的作用。在本文中，我们将探讨如何使用MATLAB进行深度学习模型的训练与部署。 首先，我们需要了解深度学习模型的
opencv中已经提供了svm算法可以对图像实现多分类，使用svm算法对图像分类的任务多用于场景简单且对时间有要求的场景，因为opencv的svm训练一般只需要很短时间就可以完成训练任务。但是目前网上没有一个工具很好解决训练问题，大部分需要自己编程去实现训练任务，这个对于刚接触opencv方向的小白都很不友好，有的甚至不会写代码或者参考别人写的代码怎么也无法正常运行，即使运行起来训练的模型不对，即
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2024-09-25 13:00:51
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引言本篇是以python的视角介绍相关的函数还有自我使用中的一些问题，本想在这篇之前总结一下opencv编译的全过程，但遇到了太多坑，暂时不太想回看做过的笔记，所以这里主要总结python下GPU版本的opencv。主要函数说明threshold()：二值化，但要指定设定阈值 blendLinear()：两幅图片的线形混合 calcHist() createBoxFilter ()：创建一个规范化
从下述几篇文章中总结： - OpenCV中Adaboost训练的经验总结 - 采用opencv_cascadetrain进行训练的步骤及注意事项 - 使用opencv_traincascade训练遇到的问题总汇在讲下面内容时首先应先清楚一件事情，自己收集到的原始负样本和参与训练的负样本(numNeg)不是同一个概念，两者无必然联系，通过在原始负样本图像上滑动和scale窗口得到一批预处理负样
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2024-03-11 15:00:37
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本文用于记录如何进行 PyTorch 所提供的预训练模型应如何加载，所训练模型的参数应如何保存与读取，如何冻结模型部分参数以方便进行 fine-tuning 以及如何利用多 GPU 训练模型。
(各位收藏的时候, 麻烦顺手点个赞同吧)目录PyTorch 预训练模型保存模型参数读取模型参数冻结部分模型参数，进行 fine-tuning模型训练与测试的设置利用 torch.n
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2024-06-17 08:11:24
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本机环境： Anaconda TensorFlow2.1.0 - CPU Ubuntu18.04 Python3.7任务描述： 以上环境下使用tf.Keras搭建CNN，使用Keras Applications内置预训练模块VGG16（不使用自带fc层）；对源数据进行数据增强方案及报错解决： 1）希望引入VGG系列网络提升网络性能，直接在代码中写入VGG代码效率低下、效果不佳，改用嵌入预训练模块方
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2024-08-01 15:33:25
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目前，深度学习已经进入大模型时代，虽然大模型有着诸多的其余深度学习模型无可比拟的优势，但是其庞大的规模却能让很多人望而却步，比如，训练一个大语言模型就是一件很困难的事。众所周知，目前的GPU内存是有限制的，就拿最有名的n卡来说，最大的内存容纳也只有80G，但是在训练大模型时，一个普通的训练过程其显存暂用量就有可能轻松超过80G，如果超过了80G后，我们就只能袖手旁观了吗？答案显然是否定
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2024-07-26 12:39:48
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最近想学习一下分类算法的内容，恰好opencv有SVM的函数，故先从这个下手。找了许多资料，发现要么是opencv2、3的，要么就没有具体实现代码，学习还是把代码与原理一起结合来看比较好。其中，我主要参考的是这一篇文章：学习SVM（一） SVM模型训练与分类的OpenCV实现写得非常好！但是是2017年发布的文章，其中许多内容都做了更新，我用的是opencv 4.5.1版本，win10系统，vs2
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2024-03-11 15:18:25
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本篇记录如何使用多张GPU 显示卡，加速TensorFlow Object Detection API 模型训练的过程。 虽然TensorFlow Object Detection API 已经有支援多张GPU 卡平行计算的功能，但是缺乏说明文件，所以我自己也不是非常确定该怎么用，以下只是我目前尝试出来的方式 这里我们接续之前的TensorFlow Object Detection API自行训练
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2024-06-19 22:09:20
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一、CUDA驱动安装1.1、CUDA的下载1.2、CUDA的安装1.3、更新补丁的安装CUDA10.2子目录介绍： NVIDIA_CUDA_Development： CUDA 开发环境 NVIDIA_CUDA_Documentation：CUDA 开发文档 NVIDIA_CUDA_Samples： CUDA
Pytorch使用GPU训练模型加速深度学习神经网络训练经常很耗时，耗时主要来自两个部分，
原创
2022-03-28 16:23:01
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