我目前正在使用cuda版本7.5和cuDNN版本5 for MatConvNet.我想安装8.0版和cuDNN版本5.1,如果我的环境路径指向cuda和cudnn的两个版本,我想知道是否会有任何冲突
我用keras版本2.0.0和tensorflow版本0.12.1构建了docker 镜像https://github.com/floydhub/dl-docker的gpu版本.然后我运行了mnist教程https://github.com/fchollet/keras/blob/master/examples/mnist_cnn.py,但意识到keras没有使用GPU.以下是我的输出
root@b79b8a57fb1f:~/sharedfolder# python test.py
Using TensorFlow backend.
Downloading data from https://s3.amazonaws.com/img-datasets/mnist.npz
x_train shape: (60000, 28, 28, 1)
60000 train samples
10000 test samples
Train on 60000 samples, validate on 10000 samples
Epoch 1/12
2017-09-06 16:26:54.866833: W tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use SSE4.1 instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations.
2017-09-06 16:26:54.866855: W tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use SSE4.2 instructions, but these are …我正在尝试调整要在 Github 中显示的 gif 的大小。gif 位于存储库中的文件夹中。我已经尝试了很多解决方案，但它们不起作用。
使用 Markdown 在 GitHub 的 wiki 中调整图像大小
<img src="https://github.com/asd/privategithubrepo/images/output/video1.gif" width="48">
我最近从https://github.com/floydhub/dl-docker运行深度学习docker ,在尝试教程时,在导入keras图层模块时收到错误.
from __future__ import print_function
import keras
from keras.datasets import cifar10
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout, Activation, Flatten
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D
---------------------------------------------------------------------------
ImportError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-13-3a12c6f32fcf> in <module>()
5 from keras.models import Sequential
6 from keras.layers import Dense, Dropout, Activation, Flatten
----> 7 from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D
ImportError: cannot import name Conv2D
我在ipython笔记本上使用ubuntu 14.04,python版本2.7.6以及docker上的以下版本的深度学习库运行.
ARG THEANO_VERSION=rel-0.8.2
ARG TENSORFLOW_VERSION=0.12.1
ARG TENSORFLOW_ARCH=cpu
ARG KERAS_VERSION=1.2.0
ARG …如何在 GitHub markdown 中调整视频大小？例如，我将视频拖放到 Markdown 中并获得此链接，但我想调整视频大小。
我有一个 Tensorflow 文件，AlexNet.pb我正在尝试加载它，然后对我拥有的图像进行分类。我已经搜索了几个小时，但我仍然找不到加载它然后对图像进行分类的方法。是不是太明显了，我只是太愚蠢了，因为似乎没有人有加载和运行 .pb 文件的简单示例。
我如何做到以上几点？这是我的代码，但它不起作用没有显示任何内容
from PIL import Image
import glob
image_list = []
for filename in glob.glob('<my directory>.pgm'):
im=Image.open(filename)
image_list.append(im)
import matplotlib.pyplot as plt
for i in range(10):
plt.figure()
plt.imshow(image_list[i])
我希望它显示在单元格中
给定一个对象向量，是否有一种优雅的方法来提取其成员？我目前只是使用 for 循环，但如果有办法做到这一点会很好。例子：
#include <vector>
struct Object {
int x;
float y;
};
int main() {
std::vector<Object> obj;
// Fill up obj
std::vector<int> all_x = obj.x; // Won't work obviously
}
在快速RCNN方法中，原始图像中的区域提议被投影到最终卷积特征图的输出上。对于VGG网络，输入图像的大小为224 x 244，卷积特征图的最终输出为14 x 14 x 512。
这是否意味着将输入图像上的建议投影到功能图上以进行ROI合并？投影是边界框的简单缩放吗？
我正在尝试使用PIL paste()功能.我也想戴上面具,但我一直收到这个错误:
ValueError:具有多个元素的数组的真值是不明确的.使用a.any()或a.all()
canvases[0].paste(mnist_images[i],
box=tuple(map(lambda p: int(round(p)), positions[i])), mask=mask)
代码无需掩码即可运行.面具是一个numpy数组.我还没有看到带掩码的示例,文档也不清楚.
https://pillow.readthedocs.io/en/latest/reference/Image.html#PIL.Image.Image.paste
如果给出了掩码,则此方法仅更新掩码指示的区域.可以使用任一
"1","L"或"RGBA"图像(在后一种情况下,α频带被用作掩模).掩码为255时,给定图像按原样复制.掩码为0时,保留当前值.中间值将两个图像混合在一起,包括它们的alpha通道.
我没有RGBA所以如何使用"1"或"L"？