小编Bha*_*ran的帖子

protoc 和 protobuf(Protocol Buffer)有什么区别

可以澄清协议缓冲区和协议之间的区别吗?。谷歌搜索只显示协议缓冲区。我看到 protobuf-programming language-version 和 protoc-operating system-86_32 的命名约定是不同的。它们是不同的还是相同的?

使用 tensorflow 时是否需要同时安装两者?虽然

protoc --version
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是 3.6 但我的 pip 在抱怨

tensorflow-gpu 1.7.0 has requirement protobuf>=3.4.0, but you'll have protobuf 2.6.1 which is incompatible.
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protocol-buffers protoc tensorflow

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在外部项目上使用 find_package()

我有一个名为 的外部项目messages。我正在使用ExternalProject_Add 来获取和构建项目。

如果我find_package(messages REQUIRED)在顶级 CMakeLists.txt 中使用cmake ..,则会失败,因为它找不到包安装文件,这是合乎逻辑的,因为它们仅在make命令调用期间构建。

我不确定是否有办法在外部项目上使用 find_package() 。如果是这样,请给我举一个例子。

谢谢巴努基兰

cmake

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Docker-在单个主机上组合多个实例

这就是我的 docker 文件的样子

version: "3"
services:
  controller:
    build: ./cd_controller
    image: cd_controller:latest
    env_file: $PWD/robot-configurations/.env
    cap_add:
      - ALL
    links:
      - test_fixture
    volumes:
      - dependencypackages:/root/dependency-packages
      - robotconfigurations:/root/robot-configurations
    container_name: controller_g5
  test_fixture:
    image: docker-standard-all.ur-update.dk/ur/pytest-ur:0.7.1
    volumes:
      - pytestfixture:/workspace
      - controllertests:/workspace/controller-tests
    entrypoint: /workspace/entrypoint.sh
    container_name: test_fixture
    stdin_open: true # docker run -i
    tty: true        # docker run -t
volumes:
  robotconfigurations:
    driver_opts:
      type: none
      device: $PWD/robot-configurations
      o: bind
  ...
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基本上它有两个两个服务/容器控制器和test_fixture。控制器正在运行源代码,并且 test_fixture 包含所有 test_cases。test_fixture 需要通过套接字与控制器通信。由于 docker-compose 在其容器之间创建了一个网络,因此在我的 py 测试用例中我只是使用

import socket
s = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
s.connect(("controller_g5", 30001)) # controller_g5 is …
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linux continuous-integration docker docker-compose

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run_inference_for_single_image(图像,图形)-Tensorflow,对象检测

参考object_detection_tutorial.ipynb。我想知道是否可以为目录中的所有图像运行。

而不是编写for循环并运行“ run_inference_for_single_image(图像,图形)”。有没有一种方法可以对目录中的所有图像运行推断,也可以对多个图像运行推断。 链接

  for f in files:
    if f.lower().endswith(('.png', '.jpg', '.jpeg')):
      image_path = files_dir + '/' + f
       .... // Read image etc.
      output_dict = run_inference_for_single_image(image_np, detection_graph)
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每次都会创建tf.session,我认为它的计算量很大。如果我错了,请纠正我。

object-detection tensorflow

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码头工人由于高山错误而无法建造

嗨,我正在尝试构建一个docker,Docker文件看起来像这样。

FROM alpine

LABEL description "Nginx + uWSGI + Flask based on Alpine Linux and managed by Supervisord"

# Copy python requirements file
COPY requirements.txt /tmp/requirements.txt

RUN apk add --no-cache \
    python3 \
    bash \
    nginx \
    uwsgi \
    uwsgi-python3 \
    supervisor && \
    python3 -m ensurepip && \
    rm -r /usr/lib/python*/ensurepip && \
    pip3 install --upgrade pip setuptools && \
    pip3 install -r /tmp/requirements.txt && \
    rm /etc/nginx/conf.d/default.conf && \
    rm -r /root/.cache

# Copy the Nginx global conf …
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docker alpine-linux

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