这大大降低了 Stable Diffusion 对硬件设备的要求，让其逐渐成为人人都能使用的「黑科技」。 现在，它甚至已经可以在 Raspberry Pi Zero 2 上运行了。...而 RPI Zero 2 只是内存为 512MB 的微型计算机。 这意味着在 RPI Zero 2 上运行 Stable Diffusion 是一个巨大的挑战。...接下来你将看到 Stable Diffusion 在 RPI Zero 2 上运行的效果，以及背后的方法。需要注意的是，虽然运行速度较慢，但是它是大模型在更小、更有限的设备上运行的崭新尝试。...第一张图像是在作者的 PC 上生成的，使用了由 RPI Zero 2 生成的相同的 latent。...注意力切片与量化 在运行 UNET 模型时，采用「注意力切片」技术，并对 VAE 解码器使用 W8A8 量化，这对于将模型内存消耗降低到适合在 RPI Zero 2 上运行的水平至关重要。
需要注意的是，RPi和RPi Zero CSI摄像头接口大小是不一样的，v1.3默认只有适用尺寸较大的RPi接口排线，想用在Zero上的话需要额外购买排线。还需购买亚克力支架。...使用MicroUSB连接Host后，正常上电可以识别到LAN连接，但是 使用ssh登录zero，即使开启了网络共享zero也无法上网； windows可以ping通zero，反向ping则无响应。...手动在interfaces文件增加dns-nameservers 114.114.114.114后解决，可以正常联网并更新系统。...最终在Raspbian上按照官网的方法安装成功。...注意： 关闭camera上的红色led可以在/boot/config.txt文件增加disable_camera_led=1 只想要最简洁的图像界面可以访问[pi_ip]/rcam/min.php Zero
GPIO Zero库是树莓派官方目前推荐的用于操作树莓派上GPIO口的Python库，该库最早是在RPi.GPIO库之上开发而来的，现在默认情况下也有许多功能是基于RPi.GPIO库实现的，不过用户可以自行设置其它库用在底层...它几乎涵盖了我们所涵盖的每个初学者项目。 尽管RPi.GPIO广泛使用，但它从未为最终用户设计。RPi.GPIO的优秀设计证明了这么多初学者仍然使用它。 GPIO Zero有什么好处？...GPIO Zero旨在涵盖这两点。它构建在RPi.GPIO之上，作为前端语言包装器，简化了GPIO的设置和使用。...我们在Raspberry Pi按钮教程中使用了这个确切的功能，这是熟悉库中差异的好方法。 RPi.GPIO库的用户会注意到Pi的内部上拉/下拉电阻未在代码中设置。这提出了一个有趣的问题。...初学者了解上拉/下拉电阻是否必不可少？Ben Nuttall再次回答了这个问题： 总的来说，GPIO Zero的简单方法对于初学者和退伍军人来说都是一件好事。此外，RPi.GPIO不会去任何地方。
这里可以看到如果使用rpi_4_32b_defconfig则使用32位的交叉编译工具：arm-linux-gnueabihf-gcc。...如果使用rpi_4_defconfig则使用64位的交叉编译工具：aarch64-linux-gnu-gcc。...遴选真题（这里总结的教训是：做之前多百度，因为不知道rpi_4_defconfig需要64位的交叉编译工具而失去无数头发）。这里我使用的是64位的。...sudo vi /etc/profile，在末尾添加环境变量export PATH=$PATH:你的目录/bin。...遴选真题 最后使用命令make ARCH=arm CROSS_COMPILE=aarch64-linux-gnu-编译uboot。如果都没有问题后就会出现u-boot.bin等文件。
近日，Adrian Rosebrock 在 PyImageSearch 上发表了一篇教程，介绍了在树莓派上使用 Keras 实现深度学习圣诞老人识别器的过程。...我们可以从头开始编译适用于树莓派的 TensorFlow，但这个过程非常漫长、麻烦和痛苦，可以参考：https://goo.gl/a2hnzK 或者我们也可以使用 Sam Abrahams 创建的预编译后的二进制文件...图 5：使用 Keras 和 Python 在树莓派上运行深度学习模型 现在我们可以开始使用 Keras、TensorFlow 和树莓派来编写 Not Santa 检测器的代码了。...我们在第 51 行使用 Keras 的 load_model 函数载入了该模型。 我们的 tree 对象在第 54 行进行了实例化。...之后我们会将该帧与一个文本标签一起展示在屏幕上。 因此，让我们预处理图像并将其传递给我们的 Keras 深度学习模型进行预测： ? 第 70-73 行是对 image 进行预处理，准备用于分类。
树莓派 zero w 树莓派 zero w 是一款 mini 的树莓派，体质只有 3b+ 的 1/3。实际到手后，你会发现它真的超级小，超级可爱。...使用 Win32DiskImager 往内存卡中写入镜像 把内存卡插入读卡器后，插入电脑。...等待几分钟，期间我们的 zero w 的指示灯会一直闪烁，很正常，等待指示灯常亮的时候，我们去路由器上，查看一下树莓派的 ip 地址。...第二种： 在终端命令行中启动 SSH 服务后，如果系统重启或关机后启动，SSH 服务默认是关闭的，依然需要手动启动，为了方便可以设置 SSH 服务开机自动启动，打开 /etc/rc.local 文件，在语句...网友：知乎上多了，没被社会毒打过吧！ 缓存核心知识小抄，面试必备，赶紧收藏！ 技术交流群 最近有很多人问，有没有读者交流群，想知道怎么加入。
之后就可以利用筛选后的特征建立逻辑回归模型。...递归特征消除的主要思想是反复的构建模型（如SVM或者回归模型） 然后选出最好的（或者最差的） 的特征（可以根据系数来选） ， 把选出来的特征放到一边， 然后在剩余的特征上重复这个过程， 直到遍历所有特征...其每个非叶节点表示一个特征属性上的测试，每个分支代表这个特征属性在某个值域上的输出，而每个叶节点存放一个类别。...("relu")) model.add(Dense(units=10)) model.add(Activation("softmax")) 完成模型的搭建后，我们需要使用.compile()方法来编译模型..., momentum=0.9, nesterov=True)) 完成模型编译后，我们在训练数据上按batch进行一定次数的迭代来训练网络 model.fit(x_train, y_train,
这两个框架之间的一个关键区别是使用静态计算图而不是动态计算图。在TensorFlow中，在模型训练之前，计算图是静态构造的。...这使得TensorFlow可以通过分析图并应用各种优化技术来更有效地优化图的性能。 而PyTorch使用动态计算图，这意味着图是在训练模型时动态构建的。...tf.function函数装饰器可以将TensorFlow函数编译成一个图，这可能比强制执行函数更快，可以利用TensorFlow的优化技术来提高模型的性能。...通过使用 DataParallel，可以利用多个设备来增加模型的推理效率。 torch.jit：使用即时 (JIT) 编译器优化 PyTorch 模型。...torch.jit 将模型编译成静态计算图，与动态图相比可以更有效地进行优化。
Pytorch与Keras介绍 pytorch和keras都是一种深度学习框架，使我们能很便捷地搭建各种神经网络，但它们在使用上有一些区别，也各自有其特性，我们一起来看看吧 Pytorch 模型定义...注意，这个任务本身没有意义，因为我们的训练集是随机生成的，这里主要学习框架的使用方法 Keras 我们在这里把和上面相同的神经网络结构使用keras框架实现一遍 模型定义 from keras.models...，上述代码定义了一个隐藏层，输入维度是1，输出维度是32，还定义了一个输出层，输入维度是32，输出维度是1，和pytorch环节的模型结构是一样的 模型编译 那么在Keras中模型又是怎么编译的呢 model.compile..., target_data, epochs=100) 因为我们已经编译好了损失函数和优化器，在fit里只需要输入数据，输出数据和训练轮次这些参数就可以训练了 输入格式 对于Keras模型的输入，我们要把它转化为...Keras代码量少，使用便捷，适用于快速实验和快速神经网络设计 而pytorch由于结构是由类定义的，可以更加灵活地组建神经网络层，这对于要求细节的任务更有利，同时，pytorch还采用动态计算图，使得模型的结构可以在运行时根据输入数据动态调整
但这种错误在CRF中是不存在的，因为CRF的特征函数的存在就是为了对输入序列观察、学习各种特征，这些特征就是在限定窗口size下的各种词之间的关系。...将CRF接在LSTM网络的输出结果后，让LSTM负责在CRF的特征限定下，依照新的loss function，学习出新的模型 基于字的模型标注： 假定我们使用Bakeoff-3评测中所采用的的BIO标注集...版本） 1、搭建模型与编译 使用2.1.4版本的keras，在keras版本里面已经包含bilstm模型，但crf的loss function还没有，不过可以从keras contribute中获得，...具体可参看：https://github.com/keras-team/keras-contrib（注意安装过程中一定要配置anaconda的环境变量） 构建网络模型与编译代码如下： def create_model...内存报错方面 楼主在pyCharm上搭建深度神经网络做图像生成时， 运行代码， 报错： Process finished with exit code -1073740791 (0xC0000409)
每个人都可以通过执行预编译的Windows（或Linux）应用程序来参与。这个项目呢，我们赶脚自己做得还是不错的。另外，我也很确定，在短时的分布式合作时间内，我们可以模拟出DeepMind结果。...使用环境 Python 3.6.3 tensorflow-gpu: 1.3.0 Keras: 2.0.8 最新结果 (在@Akababa用户的大量修改贡献后获得的) 在约10万次比赛中使用监督式学习，我训练了一个模型...下面，是一场由@ bame55训练的对战（AI玩白色）： ? 5次迭代后，这个模型就能玩成这样了。这5次里，’eval’改变了4次最佳模型。而“opt”的损失是5.1（但结果已经相当好了）。...唯一需要的是使用新参数： 输入分布式：使用mini config进行测试，（参见src / chess_zero / configs / distributed.py） 分布式训练时，您需要像下面这样在本地运行三方玩家...评价模型 python src/chess_zero/run.py eval 执行后，开始评估。它通过玩大约200场对战来评估BestModel和最新的下一代模型。
后面呢就安装了 Python3 来处理，发现 Serial 库安装上了，但是 RPi.GPIO 库安不上了，反正两个必需品就是有一个装不上 对应的 demo.py 文件如下 import serial...，那有什么办法，只好找其他方法咯。...随后进行查找接口 ls /dev/tty* 查看有没有ttyACM0 这个文件(注只有在两个硬件USB互连的情况下才会有这个。如果两者没有连接是不会有的)最新的系统一般都会自动生成。...看到ttyACM0就说明二者可以通讯了 在树莓派中创建一份名字为 demo.py 的文件后输入内容 import serial ser = serial.Serial('/dev/ttyACM0',...后期可能要玩到机械臂，还得先学一下 Python 引用文章 树莓派与Arduino通信 树莓派Raspberry Pi上安装和使用RPi.GPIO模块以及引脚对照表
自定义评估函数和损失函数loss训练模型后加载模型出现ValueError: Unknown metric function:fbeta_score keras自定义评估函数 有时候训练模型，现有的评估函数并不足以科学的评估模型的好坏...，这时候就需要自定义一些评估函数，比如样本分布不均衡是准确率accuracy评估无法判定一个模型的好坏，这时候需要引入精确度和召回率作为评估标准，不幸的是keras没有这些评估函数。...，直接按照原来的思路训练一版模型出来就好了，关键的地方在于加载模型这里，自定义的函数需要特殊的加载方式，不然会出现加载没有自定义函数的问题：ValueError: Unknown loss function...custom_objects里，以上就是在自定义一个损失函数从编译模型阶段到加载模型阶段出现的所有的问题。...以上这篇Keras自定义IOU方式就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
目标是想把在服务器上用pytorch训练好的模型转换为可以在移动端运行的tflite模型。 最直接的思路是想把pytorch模型转换为tensorflow的模型，然后转换为tflite。...但是这个转换目前没有发现比较靠谱的方法。 经过调研发现最新的tflite已经支持直接从keras模型的转换，所以可以采用keras作为中间转换的桥梁，这样就能充分利用keras高层API的便利性。...转换的基本思想就是用pytorch中的各层网络的权重取出来后直接赋值给keras网络中的对应layer层的权重。...转换为Keras模型后，再通过tf.contrib.lite.TocoConverter把模型直接转为tflite. 下面是一个例子，假设转换的是一个两层的CNN网络。...pb模型转换为tf lite模型 转换前需要先编译转换工具 bazel build tensorflow/contrib/lite/toco:toco 转换分两种，一种的转换为float的tf
【导读】Google DeepMind AlphaGo团队在Nature上发表两篇论文《Mastering the game of Go without Human Knowledge》 和《Mastering...Zero，不使用人类先验知识，使用纯强化学习，将价值网络和策略网络整合为一个架构，3天训练后就以100比0击败了上一版本的AlphaGo。...近期，Samuel Graván使用Keras/TensorFlow实现了用AlphaGo Zero方法实现增强学习下棋，让我们来看下。...Evaluator python src/chess_zero/run.py eval 在执行时,评估开始。在进行到200次时，评估BestModel和最近一次的模型。...Play Game python src/chess_zero/run.py play_gui 当执行的时候，普通国际象棋棋盘将会显示在ASCII码中，你可以与最好的模型（BestModel）下棋。
对于 RPi Zero 和 RPi Zero W，您需要先将其连接到 USB OTG 电缆，然后再将 USB OTG 电缆连接到板上。 将 RPi 板连接到适当的电源。 将显示器连接到电源。...完成本章后，您可以继续在 Raspberry Pi 上设置 Raspbian OS。 此外，您可以使用 Wi-Fi 或以太网将 RPi 板连接到互联网。 这将使您为即将到来的计算机视觉冒险做好准备。...远程桌面连接”选项 但是在使用它之前，我们需要在 RPi 上安装xrdp。...在 RPi 上安装xrdp后，您需要执行以下步骤： 在 Windows PC 上打开“远程桌面连接”应用： [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-9MZIPD6o...表示如果使用远程桌面，则不需要为 RPi 板单独显示。 在 RPi 板上安装 OpenCV 请按照这些步骤在 RPi 上安装 OpenCV： 首先，我们需要安装一些依赖项。
大数据文摘出品 来源：wandb 编译：邢畅、宁静 在训练神经网络的过程中，我们可能会希望可视化网络的性能和中间的结构，很多可视化代码的冗长复杂使得我们望而却步，有没有一行代码就能解决可视化的所有问题呢...Cifar数据集上的ResNet 接下来，我fork了cifar10_resnet.py并同样地更改了一行，你可以在wandb.com看到ResNet的可视化。 ?...://app.wandb.ai/l2k2/keras-examples/runs/ieqy2e9h/model 在system界面，可以看到这个模型比mnist示例使用了更多的GPU。...可视化后链接： https://app.wandb.ai/l2k2/keras-examples/runs/fsc63n6a?...workspace=user-l2k2 其他功能 对于每个模型的测试都只花费了不到一分钟的时间，也只增加了很少的计算开销，并且该方法适用于你使用的任何Keras模型。
使用Coral的USB Edge TPU加速器和Edge TPU编译器加速任何TensorFlow Lite模型的推断。...该边缘TPU与小尺寸发展，为移动和嵌入式设备“边缘” 在Google Cloud Next '18上存储TPUv1，TPUv2（上，中）。云TPU加快了TensorFlow模型的训练和推理。...第10部分—测试对象检测 接下来，验证可以在Raspberry Pi上运行对象检测模型（MobileNetV3-SSD）。...例如，要跟踪香蕉，可以运行： $ rpi-deep-pantilt track --label=banana 在Raspberry Pi 4（4 GB）上，以大约每秒8帧的速度对模型进行基准测试。...https://github.com/leigh-johnson/rpi-deep-pantilt 添加了自定义的TFLite_Detection_PostProcess操作，该操作在模型输出上实现了非最大抑制
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