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计算机视觉

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2022版，Root用户，Ubuntu 18.04安装多cuda版本，示例cuda-9.2，cuda-10.2，以及对应版本cudnn

ubuntu apt-get linux 深度学习 https

这篇博客是安装的cuda-9.2,需要说明：cuda-9.2版本下载的时候只没有Ubuntu18.04，由于可以向下兼容，所有这里version选择16.04也是可以的，按照https://www.cxymm.net/article/weixin_43804210/108003802 该教程执行到 sudo apt-get install freeglut3-dev build-essential libx11-dev libxmu-dev libxi-dev libgl1-mesa-glx libglu1-mesa libglu1-mesa-dev 出现报错使用命令apt-get install xxx 安装软件时报“http://cn.archive.ubuntu.com/ubuntu xxx“

2022-09-08

7650

linux安装多个版本的cuda和cudnn,无sudo权限安装，pip install tensorflowgpu==1.5

深度学习 https 网络安全腾讯云测试服务 bash

无sudo权限，参考https://blog.csdn.net/weixin_41278720/article/details/81255265 CUDA Toolkit 9.0和cudnn 7

2022-03-24

9680

在有root权限，或者没有root权限情况下，linux 安装ffmpeg等软件的方式

视频处理 http https linux 网络安全

http://ffmpeg.org/releases/ 查看所需要的ffmpeg版本

2020-07-02

7.1K0

理解变分自编码器VAE

https 网络安全

参考文章 https://arxiv.org/pdf/1312.6114.pdf https://dfdazac.github.io/01-vae.html https://spaces.ac.cn/tag/vae/ https://cloud.tencent.com/developer/article/1096650

2020-03-20

8320

R-CNN，Fast R-CNN，Faster-RCNN快速理解

https 机器学习神经网络深度学习人工智能

检测资源合集http://objectdetection.cn/2018/05/14/awesome-object-detection/

2020-02-24

8810

记录要跑的text to image，一步步不要太精细

tensorflow python git https

首先，我们需要准备下载text to image 资源,我打算跑的代码地址。 📷 要求的版本然后查看自己的服务器cudn,tensorflow，NLTK，如图 1.tensorflow版本 python import tensorflow as tf tf.__version__ 如果不报错并显示版本，则安装正确，否则按照安装教程这个链接自行安装。 tf.__path__ 路径 📷 直接输入上面的命令，得到这个结果 2.tensorlayer版本

2018-04-10

1.2K0

为stackGan一个工程创建一个虚拟环境,python 2.7 tensorflow0.12-tensorflow 1.01

python tensorflow https linux bash

安装conda 下载地址：https://repo.continuum.io/miniconda/Miniconda2-latest-Linux-x86_64.sh 下载完成后执行： bash Miniconda2-latest-Linux-x86_64.sh 安装地址：xlz/Miniconda 刷新一下配置文件：source /home/xlz/.bashrc #这里是管理员权限吼创建实验环境：conda create -n stackGan python=2.7 #我们创建一个虚拟2.7环

2018-04-10

1K0

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