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Anaconda3+CUDA10.1+CUDNN7.6+TensorFlow2.6安装（Ubuntu16）
tensorflow
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深度学习
本篇概览 本篇记录了自己在Ubuntu 16.04.7 LTS系统上搭建TensorFlow2开发环境的过程，用于将来重装时的参考 硬件是2018年购买的惠普暗隐精灵3代，显卡GTX1060，已经安装了Ubuntu16 LTS桌面版 执行本篇操作前需要安装Nvidia的驱动，详情请参考《Ubuntu16安装Nvidia驱动(GTX1060显卡)》 查看驱动信息，如下图，可见CUDA版本是10.1 📷 版本匹配 去tensorflow官网查看版本匹配关系，地址：https://tensorflow.googl
程序员欣宸
2021-12-07
486
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纯净Ubuntu16安装CUDA(9.1)和cuDNN
https
linux
深度学习
网络安全
本篇概览 自己有一台2015年的联想笔记本，显卡是GTX950M，已安装ubuntu 16.04 LTS桌面版，为了使用其GPU完成deeplearning4j的训练工作，自己动手安装了CUDA和cuDNN，在此将整个过程记录下来，以备将来参考，整个安装过程分为以下几步： 准备工作 安装Nvidia驱动 安装CUDA 安装cuDNN 特别问题说明 按照一般步骤，在安装完Nvidia显卡驱动后，会提示对应的CUDA版本，接下来按照提示的版本安装CUDA，例如我这里提示的是11.2，正常情况下，我应该安装11.
程序员欣宸
2021-12-07
431
0
三分钟：极速体验JAVA版目标检测(YOLO4)
容器镜像服务
神经网络
深度学习
人工智能
图像识别
本篇概览 检测照片中的物体，用Java可以实现吗？ 可以，今天咱们用最少的时间、最简单的操作来体验这个实用的功能，您提交一张普通照片后，会看到下图效果，原照片上的狗子、人、马都被识别出来，每个识别框的左上角是类别和置信度，最后，图片左上角还有本次识别所用时间： 📷 接下来请随本文一起动手来实现上述效果，整个过程分三步完成： 下载模型和配置文件 运行docker容器，这是个web服务，咱们用浏览器访问此服务，提交照片完成检测 验证效果（在浏览器上打开web页面，提交图片，等待检测结果） 风险提前告知
程序员欣宸
2021-12-07
314
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SpringBoot用深度学习模型识别数字：开发详解
spring
深度学习
容器镜像服务
容器
本篇概览 前文《三分钟体验：SpringBoot用深度学习模型识别数字》中，咱们轻点鼠标体验了一个Java应用，该应用集成了深度学习模型，能识别出图像中的手写数字，那篇文章以体验和操作为主，并没有谈到背后的实现 此刻的您，如果之前对深度学习了解不多，只随着《三分钟体验：SpringBoot用深度学习模型识别数字》做过简单体验，现在应该一头雾水，心中可能有以下疑问： 前文提到的模型文件minist-model.zip是什么？怎么来的？ SpringBoot拿到模型文件后，怎么用的？和识别功能有什么关系？ 今天
程序员欣宸
2021-12-07
938
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三分钟体验：SpringBoot用深度学习模型识别数字
spring
容器镜像服务
容器
深度学习
本篇概览 使用Deeplearning4j训练出来的模型，可以在java应用中使用吗？ 当然能，今天咱们花三分钟来体验集成了AI能力的SpringBoot应用 该应用的功能是识别黑白图片中的手写数字（每张图片内只有一个数字），如下图，通过http接口将此图片提交，让SpringBoot应用去识别： 📷 下图是postman操作界面的截图，红框中的数字就是SpringBoot应用的识别结果，数字8，与图片一致： 📷 SpringBoot应用用到的AI模型是LeNet-5，这是个经典的识别模型，常用在
程序员欣宸
2021-12-07
371
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超详细的编码实战，让你的springboot应用识别图片中的行人、汽车、狗子、喵星人（JavaCV+YOLO4）
spring
https
深度学习
人工智能
网络安全
本篇概览 在《三分钟：极速体验JAVA版目标检测(YOLO4)》一文中，咱们体验了YOLO4强大的物体识别能力，如下图，原图中的狗子、人、马都被识别并标注出来了： 📷 如果您之前对深度学习和YOLO、darknet等有过了解，相信您会产生疑问：Java能实现这些？ 没错，今天咱们就从零开始，开发一个SpringBoot应用实现上述功能，该应用名为yolo-demo 让SpringBoot应用识别图片中的物体，其关键在如何使用已经训练好的神经网络模型，好在OpenCV集成的DNN模块可以加载和使用YOLO4模
程序员欣宸
2021-12-07
1.4K
0
DL4J实战之四：经典卷积实例(GPU版本)
深度学习
ubuntu
linux
本篇概览 作为《DL4J实战》的第四篇，今天咱们不写代码，而是为今后的实战做些准备：在DL4J框架下用GPU加速深度学习的训练过程； 如果您电脑上有NVIDIA显卡，并且成功的安装了CUDA，那么就随本文一起实际操作吧，全文由以下内容构成： 软硬件环境参考信息 DL4J的依赖库和版本 使用GPU的具体操作步骤 GPU训练和CPU训练对比 软硬件环境参考信息 众所周知，欣宸是个穷人，因此带NVIDIA显卡的电脑就是一台破旧的联想笔记本，相关信息如下： 操作系统：Ubuntu16桌面版 显卡型号：GTX950M
程序员欣宸
2021-12-07
294
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Docker下，五分钟极速体验机器学习
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
容器
版权声明：署名，允许他人基于本文进行创作，且必须基于与原先许可协议相同的许可协议分发本文 （Creative Commons）
程序员欣宸
2019-08-01
1.1K
0
机器学习的开发环境准备
神经网络
机器学习
深度学习
人工智能
anaconda
版权声明：署名，允许他人基于本文进行创作，且必须基于与原先许可协议相同的许可协议分发本文 （Creative Commons）
程序员欣宸
2019-08-01
593
0
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