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观点 | 哈哈,TensorFlow被吐槽了吧

哪里错了呢?虽然谷歌目的是开发出一个让所有人都能使用工具,但是它做出这个产品似乎并不能让所有人都满意。 对于研究人员而言,Tensorflow不仅学起来难,而且用起来也难。...React,开发者不知道数据应用程序如何传递是合理,因为Javascript执行速度要比DOM (Document Object Model,文档对象模型)更新速度快好几个数量级。...代码比TensorFlow代码少一行,但是它操作过程更加简洁,训练过程语法结构与实际学习流程配合得更加紧密。...向前传递输入 生成损失 计算梯度 反向传播 TensorFlow,核心操作则是神秘sess.run调用。 为什么要再写一些结尾部分让人难以理解且难以维护代码呢?...老实说,当你为了确保你库能够使用,于是在这个高级库基础上再多建了好几个开源高级库,你一定知道哪里肯定错了: http://tflearn.org/ https://github.com/tensorflow

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Pycharm安装Pytorch过程

需要安装有: torch1.8.1+cu111 torchvision0.9.1+cu111 torchaudio===0.8.1 直接上pytorch官网(https://pytorch.org.../get-started/locally/)选好对应版本号,复制它生成然后试图终端直接安装时报错了: Could not find a version that satisfies the requirement...(注意Compatible tags,看看自己电脑当前Python版本可以适配标签,不然下载老半天发现下载错了安装不上会非常绝望就是因为这个还重装了一个64位py37。)...: (注意看好了cu111,amd64) 漫长下载…(整整3个G呢,以前下好也不知道去哪里了,rua了。)...下载完了以后,pycharm终端terminal中进入到要安装环境: 如果是新环境可能还要装一些其他库,比如numpy…稍微等待一会儿就安装成功了。

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    应该抛出什么异常?不应该抛出什么异常?(.NETC#)

    (.NET/C#) 2018-02-04 13:25 .NET/C# 建议异常处理原则 描述了如何 catch 异常以及重新 throw...---- 究竟是谁错了代码从上到下从里到外都是执行一个个包含某种目的代码,我们将其称之为“任务”。...但是,当拿着这样异常去调查哪里错了时候,我们会发现 demo 和 anotherDemo 都可能为 null。...程序异常 异常处理,每一位开发者应该从根源上自己代码消灭“实现异常”(而不是“逃避”),同时“使用异常”帮助下正确调用其他方法,那么代码中将只剩下“环境异常”(和小部分性能导致“实现异常...此时,开发者们将有更多精力关注“解决具体业务”上面,而不是不停地解决编码上 BUG。 特别的,“实现异常”可以被单元测试进行有效检测

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    模型部署:pytorch转onnx部署实践(下)

    深度学习模型部署时,从pytorch转换onnx过程,踩了一些坑。本文总结了这些踩坑记录,希望可以帮助其他人。...: 'width'}},接下来编写一个程序来验证,代码和运行结果截图如下: 可以看到,在生成onnx文件后,使用onnxruntime库读取,对输入blob高增加10个像素单位,run这一步出错了...此外,DBNet官方代码里提供了转换到onnx模型文件,于是依然编写了一套使用opencv部署DBNet文字检测程序,依然是包含C++和Python两个版本代码。...官方代码模型是ICDAR场景文本检测数据集上训练,考虑到车牌里也含有文字,把文章开头展示汽车图片作为输入,程序检测结果如下,可以看到依然能检测到车牌4个角点,只是不够准确。...后来,github上传了一套程序,使用BiSeNet做人脸面部解析,里面包含了分别基于pytorch, opencv, onnxruntime三种库程序实现,并且比较了调用三种库输入和输出差异

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    用opencvDNN模块做Yolov5目标检测(纯干货,源码已上传Github)

    yolov5之前yolov3和yolov4官方代码都是基于darknet框架实现,因此opencvdnn模块做目标检测时,读取是.cfg和.weight文件,那时候编写程序很顺畅,没有遇到...但是yolov5官方代码(https://github.com/ultralytics/yolov5)是基于pytorch框架实现,但是opencvdnn模块不支持读取pytorch训练模型文件...register_buffer,解释是:pytorchregister_buffer模型保存和加载时候可以写入和读出。...观察export.py里代码执行torch.onnx.export之前,有这么一段代码: 注意其中for循环,试验过注释掉它,重新运行就会出错,打印出错误如下: 由此可见,这段for循环代码是必需...不过,最近发现在yolov5-pytorch程序里,其实可以直接把原始训练模型.pt文件转换生成onnx文件,而且一个yolov5检测人脸+关键点程序里实验成功了。

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    Python 爬虫进阶必备 | 某电子商务生态链平台登陆 Form Data 加密逻辑分析(补环境大法好啊!!)

    代码里捕获了错误,但是具体为什么报错我们并不知道,所以直接去掉这个try...catch看看是哪里报错 再次运行提示this.b不是一个方法 ?...这个字符串格式是不是很熟悉,很明显这里this.b是 window atob ,所以需要在这里补齐this.b逻辑,某乎文章里已经给大家列举过了如何补齐,大家可以点下方蓝字回顾一下 Python...直接删掉这段代码,运行就正常了 ? 补环境大法好啊~ ? 现在就有人问我不会补环境,这样要怎么搞? 那我们回到刚刚 domain 检测位置 ?...在网页上调试发现这段代码结果为一个固定值,如下 ?...还有domain 那我们为啥不直接跳过这段代码,里面的逻辑我们理清楚了也没有相关加密逻辑全是检测 这里直接将循环判断逻辑判断条件改为 for(var i = 0, o = 18; i < 0; i+

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    用opencvdnn模块做yolov5目标检测

    yolov5之前yolov3和yolov4官方代码都是基于darknet框架实现,因此opencvdnn模块做目标检测时,读取是.cfg和.weight文件,那时候编写程序很顺畅,没有遇到...但是yolov5官方代码(https://github.com/ultralytics/yolov5)是基于pytorch框架实现,但是opencvdnn模块不支持读取pytorch训练模型文件...观察export.py里代码执行torch.onnx.export之前,有这么一段代码: 注意其中for循环,试验过注释掉它,重新运行就会出错,打印出错误如下: 由此可见,这段for循环代码是必需...观察Yolo-FastestV2这些特性之后,可以理解为何它速度快和模型文件小原因了。...可是PicoDet官方代码基于PaddlePaddle框架编写对这个框架不熟悉,因此没有去修改源码重新生成.onnx文件

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    pytorch 学习笔记(二十二):关于 inplace operation

    (本文章适用于 pytorch0.4.0 版本, 既然 Variable 和 Tensor merge 到一块了, 那就叫 Tensor吧) 在编写 pytorch 代码时候, 如果模型很复杂, 代码很随意... pytorch , 有两种情况不能使用 inplace operation: 对于 requires_grad=True 叶子张量(leaf tensor) 不能使用 inplace operation...对于 求梯度阶段需要用到张量 不能使用 inplace operation 下面将通过代码来说明以上两种情况: 第一种情况: requires_grad=True leaf tensor import...: 计算 f 时候, d 是等于某个值, f 对于 w2 导数是和这时候 d 值相关 但是计算完 f 之后, d 值变了, 这就会导致 f.backward() 对于 w2 导数计算出错误...requires_grad = True d = torch.matmul(x, w1) d_ = d.data f = torch.matmul(d, w2) d_[:] = 1 f.backward() # 这段代码没有报错

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    PyTorch Autograd详解

    原因有很多,可以帮我们更深入地了解 PyTorch 这些宽泛理由我就不说了,举一个例子:当我们想使用一个 PyTorch 默认并没有的 loss function 时候,比如目标检测模型 YOLO...基于这个原因,我们了解一下自动求导机制还是很有必要。 本文所有代码例子都基于 Python3 和 PyTorch 1.1, 也就是不会涉及 0.4 版本以前 Variable 这个数据结构。...文章我们不会去分析一些非常底层代码,而是通过一系列实例来理解自动求导机制。举例过程尽量保持场景一致性,不用每个例子都需要重新了解假定变量。另外,本文篇幅比较长。...正向传播过程,求导系统记录 b version 是0,但是进行反向传播过程,求导系统发现 b version 变成1了,所以就会报错了。...实际写代码过程,涉及需要求导部分,不建议大家使用 inplace 操作。

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    从编程实现角度学习 Faster R-CNN(附极简实现)

    比如 128-32=96 个)作为负样本 为了便于训练,对选择 128 个 RoIs,还对他们gt_roi_loc 进行标准化处理(减去均值除以标准差) 对于分类问题, 直接利用交叉熵损失....当前 github 上大多数实现都是基于py-faster-rcnn,RBG 大神代码很健壮,考虑很全面,支持很丰富,基本上 git clone 下来,准备一下数据模型就能直接跑起来。...代码踩了许多坑,也学到了很多,其中几个收获 / 教训是: 复现别人代码时候,不要自作聪明做什么 “改进”,先严格按照论文或者官方代码实现(比如把 SGD 优化器换成 Adam,基本训不动,...那几天常常一连几个小时盯着屏幕,眼睛疼,很多单词敲错了没发现,有些报错了很容易发现,但是有些就。。。 比如计算分数代码就写错了一个单词。...然后自己看模型泛化效果不错,但就是分数特别低,还把模型训练部分代码又过了好几遍。。。 纸上得来终觉浅, 绝知此事要 coding。

    2.5K50

    一个粗心Bug,JSON格式不规范导致AJAX错误

    这段代码,一直走入error回调 什么原因?开始漫漫排查之路。 一开始,想是不是ajax代码错了,仔细看了看,貌似没有什么问题。...然后,由于是使用本地json文件导致问题,所以一直觉得是本地文件这一块问题。 突然想到了貌似浏览器有个对于本地文件访问安全限制,比如chrome就有这个限制,需要在启动时候加上参数。...只能说当时内心是崩溃,虽然搜索过程,学到了好多别的知识(各种问题链接看来看去,最后竟然看到关于react东西去了,时间就是这样流逝掉。。。),但关键是这个问题还是没有解决。...根据经验,往往最无厘头问题原因往往是最简单,心想这一定是一个很小错误照成,但是错误在哪里呢? 终于,功夫不负有心人,找到了,因为那个json文件格式错了。。...虽然只是一句调侃,但是想大部分前端对于JSON都抱着一种“哦,就是一个Javascript对象”这种态度,而没有去认真去看一看它定义。

    1.5K40

    人脸算法系列:MTCNN人脸检测详解

    人脸检测还指人类视觉场景定位人脸过程。 人脸检测可以视为目标检测一种特殊情况。目标检测,任务是查找图像给定类所有对象位置和大小。例如行人和汽车。 ?...人脸检测示例 人脸检测应用较广算法就是MTCNN( Multi-task Cascaded Convolutional Networks缩写)。...MTCNN算法是一种基于深度学习的人脸检测和人脸对齐方法,它可以同时完成人脸检测和人脸对齐任务,相比于传统算法,它性能更好,检测速度更快。...第三步:运行代码 该项目已经有预训练模型了,直接运行main.py即可。 但是你一运行,就会发现 哦豁,报错了。 这是因为该项目是用python2写,所以存在一些需要修改地方。...到这里我们已经能够检测到人脸了,对于自己图片,只需要修改main.py读入图片路径即可。更多自定义操作,例如批量处理和保存,可以根据自己需求来添加。

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    torch.backends.cudnn.benchmark ?!

    对于想刨根问底读者来说,咱们继续往下看!本文篇幅较长,目录如下:背景知识torch.backends.cudnn.benchmark!等等,这行代码要加在哪里?...所以,大部分情况下,我们都可以程序中加上这行神奇代码,来减少运行时间!等等,这行代码要加在哪里?...之前在网上看到过一些博客提到使用 cudnn.benchmark=True ,但是没有明确说明这段代码要放到哪里。这里我怕有的读者和我当时一样,所以就加了这一小部分。...PyTorch 对应代码前边这些都是讲,那我们现在来看一下 PyTorch 源码,看看其原始逻辑,代码来自 https://github.com/pytorch/pytorch/blob...对于 GPU 比较好同学们来说,可以适当调高程序 batch size 再测试,或者干脆直接拿手头检测或者分割模型试一下效果嘛,一般情况下都会有速度上提升。

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    好程序需要你写(至少)两遍

    进化需求   现在一种普遍认识是,开始编码前,你不可能把所有的需求都写完备。这些需求的确定是一个逐渐发展进化过程。...使用短开发周期/springts,我们一步步开发程序,使用多次迭代方式完成从客户方得到最新需求。这些都是基于一个进化思想。就像生活,我们总是通过一步步改进来达到最好一样。...进化代码!   可是,这就完事了吗?如今大部分程序员都认识到了需求必定是一步步挖掘出来。但他们却忘了自己工作!?他们仍然认为他们框架和架构项目开始之初就定型了。...不错,当看到了某种业务模式,我们知道要提炼方法,围绕着它实现业务职责。你最终写成代码是非常好,但,它不是优秀。   我们目前项目中,几乎所有的重要功能模块都从头重写过数次。...但你却对你代码应该做什么有了扎实认识。你也知道以前这段代码是什么样,你知道它以前内伤和异味在哪里!有了这些认识,你能写出更好,甚至是非常优秀代码

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    Spring 能解决所有循环依赖吗?

    基于构造器注入 如果依赖对象基于构造器注入,那么执行时候就会报错,代码如下: @Service public class AService { BService bService;...,那就会导致创建 AService 原始对象时候就需要用到 BService,去创建 BService 时候又需要 AService,这样就陷入到死循环了,对于这样循环依赖执行时候就会出错。...: BService 中注入了 AService 原始对象,但是 AService 在后续处理流程中被 AOP 代理了,产生了新对象,导致 BService AService 并不是最终...大家先把这两点搞清楚,然后来跟大家说上面代码执行流程。 首先 AService 初始化,初始化完成之后,存入到三级缓存。... postProcessAfterInitialization 方法,该方法为 AService 生成了代理对象

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    跨越时空对白——async&await分析

    [错位空间.png] 吹过你吹过晚风 那我们算不算 相拥 遇到过你发现error,那我们算不算相拥,反正读完也是挺郁闷,阮老师那种大气层理解,对于普通人还是需要一层层剖析才能理解,那就先按照自己理解来说吧...看代码 [无法捕获.png] 这段代码,setTimeout回调函数抛出一个错误,并不会在catch捕获,会导致程序直接报错崩掉。...对于Promise来说,本质上也是基于回调,只要是基于回调,那就同样无法摆脱try...catch...不能捕获异步异常事实。...'); // 出错了 上面代码最后一行,Generator 函数体外,使用指针对象throw方法抛出错误,可以被函数体内try...catch代码块捕获。...就像前面说过这段代码非常像同步操作,除了加上了yield命令。 执行这段代码方法如下。

    1.2K21

    Keras vs PyTorch:谁是「第一」深度学习框架?

    值得一提是,尽管 4 月底 PyTorch 0.4 版本已经加入了对于 Windows 支持,但其对比 Keras 与 TensorFlow Windows 上稳定性还略有差距。...例如, DSTL 卫星图像特征检测 Kaggle 竞赛,最优秀 3 支队伍解决方案都使用了 Keras,第四名(deepsense.ai 队伍)使用了 PyTorch 和 Keras。...和 debug NumPy 类似,我们可以轻松访问代码所有对象,使用 print 语句(或任何标准 Python debug 语句)查看有问题代码。...PyTorch 提供更直接了当 debug 经验,而无需关注模型复杂度。此外,当你怀疑哪里出错时,你可以查找 PyTorch repo 查看可读代码。...PyTorch 将模型保存在 Pickles ,Pickles 基于 Python,且不可移植,而 Keras 利用 JSON + H5 文件格式这种更安全方法(尽管 Keras 中保存自定义层通常更困难

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    计算机视觉研究院出品:深度学习入门基础全库(附链接下载)

    主要由来自不同城市同学一起努力成果,希望可以给到新入门或即将入门同学一些帮助,一起学习,共同进步! 背景 目标检测是数字图像某一类 ( 如人、动物或汽车 ) 重要计算机视觉任务。...目标检测目标是开发计算模型和技术,提供计算机视觉应用程序所需最基本信息之一:什么目标在哪里?...深度学习应用领域中多种多样,我们主要是目标检测领域,对于即将入门或刚刚入门新人,“计算机视觉研究者”XXX帮助下,整合了高质量入门书籍,我们接下来就对这些书籍简单介绍及给出下载链接!...答 基础入门推荐 No.1 Python基础教程(第3版) 目前深度学习较流行框架大部分都是基于Python代码编写。...; 完全PyTorch C++API拉net,training,inference等,saygoodbye for python 。

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    计算机视觉研究院出品:深度学习入门基础全库(附链接下载)

    背景 目标检测是数字图像某一类 ( 如人、动物或汽车 ) 重要计算机视觉任务。目标检测目标是开发计算模型和技术,提供计算机视觉应用程序所需最基本信息之一:什么目标在哪里?...深度学习应用领域中多种多样,我们主要是目标检测领域,对于即将入门或刚刚入门新人,“计算机视觉研究者”XXX帮助下,整合了高质量入门书籍,我们接下来就对这些书籍简单介绍及给出下载链接!...答 基础入门推荐 No.1 Python基础教程(第3版) 目前深度学习较流行框架大部分都是基于Python代码编写。...随着PyTorch1.0发布,C++ 似乎有了新曙光,现在我们可以这么做: PyTorchpython 端训练model,并通过jit导出,然后使用PyTorch C++API 编写需要应用,编译即可上线...; 完全PyTorch C++API拉net,training,inference等,saygoodbye for python 。

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    3个Tricks帮你提升你Debug Pytorch效率

    一开始组织它很容易,但是随着项目的复杂性增加,调试和完整性检查上花费时间会越来越多。令人惊讶是,其中很多都可以自动完成。在这篇文章将告诉你如何去做。...PyTorch代码,改编自github.com/pytorch/examples,如果你运行这段代码,你会发现损失不降,并且第一个epoch之后,测试循环会崩溃。...PyTorch Lightning将所有的boilerplate/engineering代码自动放在一个Trainer对象,并整齐地将所有的实际研究代码放到了LightningModule,这样我们就可以专注于最重要部分...PyTorch Lightning回调可以保存可以注入训练器任意代码。这个进入训练步骤之前计算输入数据直方图。...Trick 3: 在前向传播检测异常 修复了归一化问题之后,我们现在也可以TensorBoard得到预期直方图。但不幸是,损失仍然没有降低。还是有问题。

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