tensorflow

说明: screen 与 tmux 都是可以实现远程离线训练模型的工具, 可以使训练命令在服务器后台运行,当前ssh断掉连接也不会影响训练指令. 但是最近发现若是在screen中使用虚拟环境,tensorflow占用了GPU但是未使用GPU计算, 并且若是使用theano可能会报如下错误: You forced the use of gpu device gpu,but CUDA initialization failed with error: cuda unavailable 原因: 会话环境可能改变了环境变量 LD_LIBRARY_PATH 解决方案: 先在screen会话外的命令行中确认能运行的环境的LD_LIBRARY_PATH是多少 即: echo $LD_LIBRARY_PATH 然后进入screen会话中定义该环境变量,PATH为上面echo输出的正常变量地址 即: export LD_LIBRARY_PATH="PATH" 并且虚拟环境名称与会话名称最好不同 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/3726752/blog/4287303

文章目录 一、LaneNet 算法详解 1.1 LaneNet 简介 1.2 整体结构分析 1.3 LaneNet 网络结构 1.4 H-Net 网络结构 1.5 LaneNet 性能优点 二、手把手带你实现 LaneNet 2.1 项目介绍 2.2 环境搭建 2.3 准备工作 2.4 模型测试 1024，祝大家节日快乐！喜欢就给我点个赞吧，您的支持是我创作的最大动力！ 资源汇总： 论文下载地址： https://arxiv.org/abs/1802.05591 github项目地址： https://github.com/MaybeShewill-CV/lanenet-lane-detection LanNet资料合集：https://pan.baidu.com/s/17dy1oaYKj5XruxAL38ggRw 提取码：1024 LanNet论文翻译： 车道线检测网络之LaneNet 一、LaneNet 算法详解 1.1 LaneNet 简介 传统的车道线检测方法 依赖于手工提取的特征来识别，如颜色的特征、结构张量、轮廓等，这些特征还可能与霍夫变换、各种算子或卡尔曼滤波器相结合。在识别车道线之后，采用后处理技术来过滤错误检测并将其分组在一起以形成最终车道。然而，由于道路场景的变化，这些传统的方法容易出现鲁棒性问题！ 更新的方法 利用深度学习模型，这些模型被训练用于像素级车道分割

Android Studio仍然在疯狂更新中，隔一段时间打开Android Studio，就会提示有新版本，对此我已经见怪不怪。一般而言，我会顺手点击一下升级。今天我又点击了升级，粗略看了一下新版本4.1的特性说明，其中有一项是： 使用TensorFlow Lite模型 。出于对机器学习的兴趣，于是就研究了一番这个新特性。 TensorFlow Lite是最受欢迎的编写移动端机器学习模型的开发库，在我之前的文章中也写过如何在Android程序中使用TFLite模型。有了TFLite模型后，我们需要模型开发者提供模型的输入、输出等信息，然后编写封装类，对图片进行预处理（比如裁剪、规范化等等），这对于开发者而言，枯燥而且容易出错。而在Android Studio 4.1中，这个开发过程得到了简化，导入模型后，Android Studio会生成辅助类，我们只需编写极少的代码即可运行模型，而且还提升了类型安全性。 我们先说说如何导入TFLite模型并使用，然后再来解释是如何做到的。 导入模型文件 按照如下步骤即可导入TFLite模型： 新建或打开现有Android项目工程。 通过菜单项 File > New > Other > TensorFlow Lite Model 打开TFLite模型导入对话框。 Android Studio菜单 选择后缀名为.tflite的模型文件