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更新Faster-RCNN代码到最新版caffe

因为CuDNN函数接口更新原因,以前用低版本写项目在新版本CuDNN环境下编译就会出问题。例如,py-faster-rcnn代码在最新版CuDNN6上面编译时就会报错。...解决这个问题一个方法是禁用CUDNN,即修改Makefile.config里面的第5行,在前面加#。这种方法没法使用CuDNN加速,不推荐。...这里我们使用一种比较土方法,即将使用了旧CuDNN函数文件都换成新caffe里面的文件即可。...将所有要修改文件和命令写在下面这个bash文件里,只要修改CAFFE_ROOT 和CAFFE_FAST_RCNN值,然后调用这个bash文件就可以用了: # set path of lastest...最后两行是修改src/caffe/layers/cudnn_conv_layer.cu,将其中cudnnConvolutionBackwardData_v3 替换为cudnnConvolutionBackwardData

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TensorFlow 1.2正式发布,新增Python 3.6支持

在接下来用到该rnncell单元时,可以重复使用同一作用域中变量。在TensorFlow1.0.1版本及其以下中,这个关于RNNCells调整是个突破性变化。...如果你原来checkpoints中含有这样RNN单元,这可能导致传播过程中不兼容性,则可以使用checkpoint_convert scrip工具更改原有checkpoints中变量名。...这里包括了RNNCell,LSTMCell,GRUCell和一些其他单元,如今存放在tf.nn.rnn_cell函数中(先前tf.contrib.rnn函数向后兼容)。...英特尔开发了一系已经优化过深度学习基元:除了矩阵乘法和卷积外,还包括以下模块:(1).直接批量卷积;(2).池化操作:最大化,最小化,平均化;(3).标准化:LRN,批归一化;(4).激活函数:线性整流单元...另外需要特别注意是,TensorFlow 1.2可能是租后一次使用CuDNN 5.1构建。后续版本TensorFlow 1.3应该会基于CuDNN 6.0,但会尽量兼容CuDNN 5.1。

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关于你成长为大牛可能会遇到若干问题

最近看到一篇猎头写好文,完全对症下药,解答了很多算法er在选择上问题,大部分观点我都蛮认同。 下面是原文,建议收藏,里面总有一个问题你会遇到。...如果有职业追求,那不管去学术界还是工业界,都没办法实现work life 很balance,如果想混日子,那两边都其实可以。...但毕竟需要脱离技术,要管理好自己预期,转型前期收入可能比不上算法。之后职业路径,就无非是从AI产品经理/投资经理不断上升到管理,或者创业。...6 晋升速度很快,老板也重视我, 但我还是想通过跳槽看能不能更快 我有聊到些人选,在团队受宠,但依旧想看看机会,给我理由是:想要更快实现级别和薪酬飞升。在AI泡沫那几年,也许可以。...关于创业,这里不做太多讨论,前几年比较多人想去创业,现在少些。

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关于url刷新可能遇见几个常问题见解决办法

1.首先需要确认你刷新个数是多少,当你刷新个数确认还是有用前提下,确认你你每次刷新个数,以及刷新频率,因为在默认条件下,每个用户每天条数为10000条,每次刷新最多为1000条,...FlushType,这个是在刷新目录中必须,所以导致了刷新报错。...记得一定要确认好要填写参数,有时候确实容易忽视,不容易被发现。...3.在工单里客户反馈刷新时,报错在您账号下没有此域名,这个问题其实也容易出现,当时是由于客户登陆了一个自己账号,但是是给别的账号下进行url刷新操作,其实您可以直接进入控制台点击url刷新进入api...4.当然我们在官方文档上面也有一些常见报错可以给您指导,您可以耐心查看一下自己报错是不是在这些报错里面有包含,进行自我调整。

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关于微信指数,你可能最想了解9个问题

昨晚,在大家观战国足战胜韩足正酣时,我们上线了“微信指数”功能(戳)。 关于“微信指数”,大家在“刷屏”同时,也产生了很多好奇,我们一一为大家解答: Q1:微信指数是什么?怎么用?...再说点正经: 通过微信指数,个人或企业可以捕捉热词,看懂趋势;微信指数可以提供社会舆情监测,有利于形成有效舆情应对方案;通过微信指数反应关键词热度变化,还可以间接获取用户兴趣点及变化情况,从而对品牌企业精准营销和投放形成决策依据...Q5:微信指数来源是什么? A5:基于微信大数据分析,微信指数能够帮助大家看到关键词在微信内热度情况,热度情况有且只限于微信搜索、公众号文章以及朋友圈公开转发文章形成综合分析。...Q6:微信团队如何评价微信指数准确度? A6:微信指数诞生,和移动互联网时代对于社交大数据需求直接相关。我们提供了一套基于微信大数据指数工具,希望给大家提供全新分析维度和价值参考。...接下来,我们还会继续丰富微信指数产品形态,以提供更优质产品体验和更专业指数分析能力。 Q9:微信指数未来有可能做成小程序吗? A9:微信指数刚刚上线,目前还在试水阶段,欢迎大家试用和提供建议。

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关于Oracle实现数据质量-问题清单跟踪脚本

在数据治理过程中,除了按照业务质量要求编制数据质量规则脚本,通过数据质量引擎对数据开展校核生成问题清单以外,还要对问题数据进行下发、整改、以行政方式为主进行督办,这时候对问题数据追踪和多版本管理就是主要解决技术问题了...本文就是实现通过脚本实现问题清单跟踪。 问题数据跟踪还是比较麻烦,有存量,有新增,有治理过,还有治理错,几种情况掺杂在一起,逻辑上不容易理解。...,实现各指标的统计,代码如下: 第一天指标统计 --基准日2021-11-01 select count(*) from detailtable t where t.statdate='2021-11...-01'; --当日存量问题数据10 --历史存量问题数据10 --当日新增问题数据10 --历史治理问题数据0 --当天治理问题数据0 后续各天数据统计,如下: --第二天2021-11-02 -...8 --历史存量问题数据12 --当日新增问题数据1 --当天治理问题数据2 --历史治理问题数据4 一个简单问题多版本跟踪和闭环管理就完成了,后续再深入思考一下

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NVIDIA cuDNN - 用于机器学习GPU库

NVIDIA cuDNN是用于深度神经网络GPU加速库。它强调性能、易用性和低内存开销。NVIDIA cuDNN可以集成到更高级别的机器学习框架中,如加州大学伯克利分校流行CAFFE软件。...简单,插入式设计可以让开发人员专注于设计和实现神经网络模型,而不是调整性能,同时还可以在GPU上实现高性能现代并行计算。 点击这里了解更多关于加快机器学习与GPU信息。...主要特点 -专为NVIDIA GPU特调,用于卷积神经网络向前和向后卷积程序。...-专为最新NVIDIA GPU架构优化 -针对4纬张量任意维度排序,striding和次区域可以很容易集成到任何神经网络执行中 -对于许多其他常见布局类型(ReLU, Sigmoid, Tanh,...pooling, softmax )向前和向后路径 -基于上下文API,可以很容易地多线程

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.Net Core 跨平台应用使用串口、串口通信 ,可能出现问题、更简洁实现方法

前些天在学习在 .NET Core下,跨平台使用串口通讯,有一篇文章说到在Linux/物联网下,实现通讯。...主要问题出现在以下两个类库 SerialPortStream flyfire.CustomSerialPort 作者地址: https://www.cnblogs.com/lonelyxmas/p/10363869...,实现协议无关数据帧完整接收功能,支持跨平台使用,使用 SerialPortStream 基础类库。...安装完成后,还需要安装 Git ,把 SerialPortStream 克隆下来编译 有些朋友在安装GCC、Cmake时,出现了无法安装问题。...关于 flyfire.CustomSerialPort 使用,和串口通讯实现示例,笔者还要另一篇文章:  https://www.cnblogs.com/whuanle/p/10499597.html

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Python学习工具第六期 - GPU加速工具CUDA 使用 和 Pytorch-GPU 安装三种方式

CUDA只能在NVIDIAGPU上运行,而且只有当要解决计算问题是可以大量并行计算时候才能发挥CUDA作用。...注意:cuDNN是一个SDK,是一个专门用于神经网络加速包,它跟我们CUDA没有一一对应关系,即每一个版本CUDA可能有好几个版本cuDNN与之对应,但一般有一个最新版本cuDNN版本与CUDA...CuDNN支持算法 卷积操作、相关操作前向和后向过程 pooling向后向过程 softmax向后向过程 激活函数向后向过程,如(Relu、Sigmoid、Tanh )等 cuDNN下载与安装...版本,我就安装与我CUDA对应cuDNN了。...下载安装torch完成后,我们开始安装torchvision,torchvision需要安装依赖包pillow,这里教大家提前安装方法,使用如下命令,如果出现问题加上信任选项 trusted host

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新版本tensorflow实现GPU加速方法

因此是没有问题。...所以大家如果装了2.10及以下版本tensorflow库,就继续向后看本文即可;如果此时已经装了2.11及以上版本tensorflow库,那么可以首先通过如下代码将tensorflow库更换为2.10...随后,我们即可配置CUDA与cuDNN;其中CUDA是NVIDIA为其生产GPU所研发一种并行计算架构,而cuDNN则是NVIDIA专门为深度神经网络运行而提供一个加速库。...随后,输入y,即可确认开始下载、配置CUDA与cuDNN。稍等片刻,出现如下图所示情况,说明二者已经配置完毕。   至此,CUDA与cuDNN设置已经完毕。...如果出现如下图所示True字样,就说明配置没有问题。   至此,大功告成。

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PyTorch深度学习模型训练加速指南2021

开启cudNN benchmarking 如果你模型架构保持不变,你输入大小保持不变,设置torch.backends.cudnn.benchmark = True可能是有益。...这使得cudNN能够测试许多不同卷积计算方法,然后使用最快方法。...使用gradient/activation检查点 直接引用文档中的话: 检查点工作原理是用计算交换内存,并不是存储整个计算图所有中间激活用于向后计算,检查点不保存中间激活,而是在向后传递中重新计算它们...通过这样做,每个GPU将由一个专用CPU核心驱动,避免了DataParallelGIL问题。 11....Hugging FaceTransformer实现关于如何使用梯度剪裁以及其他一些方法如AMP一个非常干净例子。

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windows 11 搭建 TensorFlow2.6 GPU 开发环境【RTX 3060】:1 -- 本地原生方式

它已经过重新设计,可实现易用性和应用集成,同时还能为开发者提供更高灵活性。...cuDNN 内核,从而实现更出色控制和性能调优 向后兼容性层仍然支持 cuDNN 7.x,使开发者能够顺利过渡到新版 cuDNN 8 API 针对计算机视觉、语音和语言理解网络作出了新优化 已通过新...主要特性 为所有常用卷积实现了 Tensor Core 加速,包括 2D 卷积、3D 卷积、分组卷积、深度可分离卷积以及包含 NHWC 和 NCHW 输入及输出扩张卷积 为诸多计算机视觉和语音模型优化了内核...使用cuDNN 框架 windows 本地原生方式 windows 下面安装主要问题是包版本匹配问题,我们不要着急,核心思想是多去官网找。...nlp_tf2 python=3.9 # 安装tensorflow-gpu pip install tensorflow-gpu==2.6.2 装TensorFlow 时候推荐使用pip ,conda 可能不准确

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实现一个分布式调用链路追踪Java探针你可能会遇到问题

笔者在实现Java探针时就踩过不少坑,其中一类就是类加载相关问题,也是本篇所要跟大家分享。...Arthas是Alibaba开源一款Java诊断工具,非常适合用于线上问题排查。...可能不完全理解正确,但笔者试过这个方案确实可行。 实现Agent与应用环境隔离 为什么要实现隔离?...我们可能会在Agent中调用被监控SpringBoot应用代码,也可能调用Agent依赖第三方jar包API,而这些jar包恰好在SpringBoot应用中也有导入,就可能会出现NoClassDefFoundError...笔者在实现适配webmvc和openfeign时都遇到了同样问题,如在适配webmvc时,修改DispatcherServletdoDispatch方法时,asm框架抛出java.lang.TypeNotPresentException

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2014-11-3Android学习------关于R.styleable问题(一)API学习--------GIF动画实现

这里告诉我们,一般我们去定义自己视图类时候,类名最好使用 中name定义名字,与它保持一致。当然它也不是绝对必要。...唯一不同点就是:你自定义属性属于不同命名空间,而不是属于Android给出默认命名空间 如下: "http://schemas.android.com/apk/res/android" 自定义属性命名空间属于...还有第二种写法: TypedArray ta = context.obtainStyledAttributes(attrs, R.styleable.PieChart); 上面两种写法都没有问题...这个方法被UI线程调用,由于当前我们类是直接继承View类,所以可以直接调用了。...如果你忘记了这个两个方法,带来风险就是:很难找到bugs出现在哪里 Events  就是当你触摸视图时候,发现事务处理,这个也很容易实现: 步骤如下: 1.在你自定义视图中,定义一个接口,

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关于在android平台使用nanohttpd实现http服务在WIFI环境下响应明显太慢问题

本文标题是按我在实际项目中遇到情况来表述,其实这个标题并不准确,当我搞清楚问题原因后,觉得准确标题应该是 《关于nanohttpd (2.3.1)运行响应变慢问题》,也就是说问题发生与android...nanohttpd 是什么这就不介绍了,我们在开发一个项目时要在android平台上实现一个WEB服务,就用到了nanohttpd.确实挺好用,这个框架很小,但扩展性很好,没花多少时间就实现项目需要...很长时间我们都找不到问题原因,都打算放弃nanohttpd另觅框架替代了,但是换框架重新开发代价比较大,实在舍不得,我还想再抢救一下,我就又在google上一统找,发现2017年就有人在github...进一步,查看nanohttpd提交记录,发现最后一次PR合并(2019年),就是解决这个问题 ?...所以根本原因就是因为调用InetAddress.getHostName()方法要通过DNS解析来实现,导致产生网络访问,而花费大量时间,与android平台和WIFI环境无关,只是WIFI环境下网络访问延迟大

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讲解Loaded runtime CuDNN library: 7102 (compatibility version 7100) but source was

,有时可能会遇到一些关于 CuDNN 库版本警告或错误信息。...这可能会导致版本不兼容问题,从而影响代码性能和正确性。解决方案要解决这个问题,有两种可能方案:1. 更新 CuDNN 库版本首先,可以尝试更新 CuDNN版本以与源代码编译版本匹配。...当开发和运行深度学习模型时,使用与深度学习框架和硬件驱动程序兼容正确 CuDNN 版本非常重要。如果 CuDNN 版本不兼容,则可能会遇到性能下降或错误问题。...结论在使用深度学习框架时,遇到关于 CuDNN 库版本警告或错误信息是很常见。...我们可以更新 CuDNN 库版本或重新编译源代码以解决这个问题,并确保版本兼容性和模型正常运行。

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使用cuDNN5编译py-faster-rcnn错误:cudnn.hpp(126): error: argument of type int is incompatible ...

参见 《cuda8+cudnn4 Faster R-CNN安装塈运行demo》 仔细研究,搞明白了原因: py-faster-rcnn作者在做这个项目时从bvlc/caffe(https://github.com.../BVLC/caffe.git)项目创建了一个分支(那时还没有cudnn5),并在这个分支基础上添加了自己代码(主要是一些layer),形成现在版本,就是py-faster-rcnn下caffe-fast-rcnn...所以py-faster-rcnn/caffe-fast-rcnn还是只支持cudnn4代码,编译就会报错。...解决办法 在google上找了半天,总算有了办法: 其实BVLC/caffe目前已经支持cudnn5,要做就是把BVLC/caffe最新版本代码合并到py-faster-rcnn/caffe-fast-rcnn...编译方式参见 《cuda8+cudnn4 Faster R-CNN安装塈运行demo》 附:git输出 执行 git fetch caffe输出 guyadong@gyd-u16:~/tmp/py-faster-rcnn

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