ILSVRC2012数据集 下载ILSVRC2012数据集。需要先注册账号并登陆。也可以直接用ImageNet数据集代替。 下载好的ILSVRC2012数据集是3个.tar后缀的打包文件，需要解包。
近期GitHub上一位大神开源了一个叫做chineseocr_lite的OCR的项目，这是一个超轻量级中文OCR，支持竖排文字识别、NCNN推理，识别模型型仅17M（Psenet (8.5M) + crnn (6.3M) + anglenet (1.5M)）。
在深度学习的实践中，我们经常会使用GPU来加速模型的训练和推理过程。而在使用GPU时，可能会遇到一些错误和异常，其中一个常见的错误是 "RuntimeError: cudnn64_7.dll not found"。这篇文章将会详细讲解这个错误的原因以及解决方法。
添加了代码torch.cuda.set_device(2)设置当前设备。然后运行成功，其结果如下图所示：
错误： (base) C:\Users****_admin>pip install torchvision Collecting torchvision Using cached https://files.pythonhosted.org/packages/fb/01/03fd7e503c16b3dc262483e5555ad40974ab5da8b9879e164b56c1f4ef6f/torchvision-0.2.2.post3-py2.py3-none-any.whl Requirement already satisfied: pillow>=4.1.1 in d:\python\lib\site-packages (from torchvision) (5.4.1) Collecting torch (from torchvision) Using cached https://files.pythonhosted.org/packages/5f/e9/bac4204fe9cb1a002ec6140b47f51affda1655379fe302a1caef421f9846/torch-0.1.2.post1.tar.gz ERROR: Complete output from command python setup.py egg_info: ERROR: Traceback (most recent call last): File “”, line 1, in File “C:\Users****_A~1\AppData\Local\Temp\pip-install-1_kj1dql\torch\setup.py”, line 11, in raise RuntimeError(README) RuntimeError: PyTorch does not currently provide packages for PyPI (see status at https://github.com/pytorch/pytorch/issues/566).
1.在安装faster-rcnn事如果报这种错误 In file included from ./include/caffe/util/device_alternate.hpp:40:0, from ./include/caffe/common.hpp:19, from ./include/caffe/blob.hpp:8, from ./include/caffe/net.hpp:10,
在前面的文章之中，我们已经学习了PyTorch 分布式的基本模块，介绍了官方的几个例子，我们接下来会介绍PyTorch的弹性训练，本文是第二篇，重点关注的是如何启动弹性训练，并且可以对系统总体架构有所了解。
代码链接：https://github.com/amdegroot/ssd.pytorch
之前在搞ssd的时候没出问题，后来重装啦一下系统，把它拷回来，发现出了点问题，在训练或者测试的时候，需要输入：
导语：TensorRT立项之初的名字叫做GPU Inference Engine(简称GIE)，是NVIDIA 推出的一款基于CUDA和cudnn的神经网络推断加速引擎，TensorRT现已支持TensorFlow、Caffe、Mxnet、Pytorch等几乎所有的深度学习框架，将TensorRT和NVIDIA的GPU结合起来，能在几乎所有的框架中进行快速和高效的部署推理。
版权声明：博客文章都是作者辛苦整理的，转载请注明出处，谢谢！ https://blog.csdn.net/Quincuntial/article/details/80833580
ERROR: Cannot uninstall ‘wrapt’. It is a distutils installed project and thus we cannot accurately determine which files belong to it which would lead to only a partial uninstall.
选自GitHub 机器之心编译 机器之心编辑部 昨天，谷歌在 GitHub 上正式发布了 TensorFlow 的最新版本 1.5.0，并开源了其代码。支持 CUDA 9 和 cuDNN 7 被认为是本次更新的最重要部分。机器之心对这次更新的重大改变以及主要功能和提升进行了编译介绍，原文请见文中链接。 GitHub 地址：https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases/tag/v1.5.0 源代码（zip）：https://github.com/tenso
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/146411.html原文链接：https://javaforall.cn
来源：Github 编译：费欣欣 【新智元导读】TensorFlow今天正式发布了1.5.0版本，支持CUDA 9和cuDNN 7，进一步提速。并且，从1.6版本开始，预编译二进制文件将使用AVX指令，这可能会破坏老式CPU上的TF。 刚刚，TensorFlow发布了1.5.0正式版，很多人都期待已久，最重大的改动是支持CUDA 9和cuDNN 7，这承诺将使Volta GPUs/FP16上的训练速度翻倍。 此外，Eager execution预览版可用，也将吸引不少初学者。 下面是这次更新的重大变动及错误
版本 , 但是在依赖库 " constraintlayout-core-1.0.0.jar " 中 , 使用的 Java 版本是
AI 研习社消息，日前，谷歌发布 TensorFlow 1.5，TensorFlow 又一次迎来更新。 在此前的版本中，TensorFlow 迎来三大重大变化：Keras 位于 TensorFlow core 中，Dataset API 支持更多功能，引入效用函数 tf.estimator.train_and_evaluate 等等。而在这次的更新中，谷歌宣布 TensorFlow 将全面支持 Eager execution 动态图机制和 TensorFlow Lite，除此之外，还将支持 CUDA 9 和
TensorRT 是 NVIDIA 自家的高性能推理库，其 Getting Started[1] 列出了各资料入口，如下：
接引前文《Windows 10 yolov5 GPU环境》，配置完成之后，一度因为虚拟内存没什么太大用处。原有设置的虚拟内存c盘（系统盘）为4096-8192。在我将虚拟内存改成1024-2048之后，然后tm报错了。就是上面的的这个错误：RuntimeError: Unable to find a valid cuDNN algorithm to run convolution。但是实际上，错误和cuda没有直接关系，目前我还不太清楚为什么虚拟内存直接关系到了cuda的运行环境，或者说pytorch的运行环境。网上搜了一下也没找到相关的资料，主要应该是我的理解太浅显。
a) sudo vi /etc/apt/sources.list.d/google.list
/etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0的配置文件中，ONBOOT=yes必须设置，这样可以保证系统重启时进行ssh连接时，网络服务也会自启动，否则会导致网络不通。
Python 在科学、工程、资料分析和深度学习应用生态系统中扮演关键角色。长期以来，NVIDIA 皆致力于协助Python 生态系统利用GPU 的加速大规模平行效能，提供标准化函数库、工具和应用程式。如今，我们已经改善了Python 程式码的可移植性和相容性，进一步朝简化开发人员体验迈进。 我们的目标是以单一标准低阶介面集合，协助统一Python CUDA 生态系统，提供全面地覆盖和从Python 存取CUDA 主机的API。我们希望能提供生态系统基础，让不同的加速函数库彼此互通。最重要的是，Python
在某些场景下SSH服务器会禁用掉端口转发的能力，以降低安全风险。这会导致很多依赖SSH端口转发的工具无法正常工作。
问题1：numpy.distutils.system_info.NotFoundError: No BLAS/LAPACK libraries found. Note: Accelerate is no longer supported.
Inserts a placeholder for a tensor that will be always fed.
下载对应版本repo文件, 放入/etc/yum.repos.d/(操作前请做好相应备份)
GTX 1080+Ubuntu16.04+CUDA8.0+cuDNN5.0+TensorFlow 安装指导
3.在android\app\src\main\java\com\app\MainApplication.java文件中修改
Defined in tensorflow/python/framework/errors_impl.py.
和其他的语言一样，Python中也有异常和错误。在 Python 中，所有异常都是 BaseException 的类的实例。今天我们来详细看一下Python中的异常和对他们的处理方式。
记录一下安装win10+GeForce GTX1060+CUDA 9.0+cuDNN7.3+tensorflow-gpu 1.12.0+python3.5.5
和其他的语言一样，Python中也有异常和错误。在 Python 中，所有异常都是 BaseException 的类的实例。 今天我们来详细看一下Python中的异常和对他们的处理方式。
该文介绍了如何利用深度学习算法来进行文字摘要。作者介绍了两种方法：基于抽取式的方法和基于生成式的方法。基于抽取式的方法是通过对原始文本进行预处理，抽取关键信息，然后使用深度学习模型进行学习。基于生成式的方法是通过对原始文本进行编码，生成新的文本，然后使用深度学习模型进行预测。作者还介绍了如何利用注意力机制来提高模型的性能。最后，作者提供了一些在自然语言处理领域的应用示例。
tesserocr.file_to_text函数的路径参数中不能有中文字符，否则就会报这个错。经测，在换入一个纯英文的路径后可以正常运行
Elasticsearch exception [type=search_phase_execution_exception, reason=all shards failed]
问题描述 在使用RTX 2060 开发TensorFlow 1x 版本遇到一个错误，如下： 2020-07-20 22:08:55.555961: E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:329] Could not create cudnn handle: CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR 2020-07-20 22:08:55.571109: E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_dnn.
对于PostgreSQL的监控，行业里多多少少还是有不少的开源方案可用的，基本上拿过来修修补补就能跑起来。但是对于Greenplum集群的监控方案比较少，有的同学会说GPCC也可以啊，我有以下的几点考虑。
刚才启动后，因为插件还没完全加载，如果立即调用 Delete By Query API 虽然不会报最前面的错，但是也不会反馈想要的结果
注意两条指令获得的 CUDA 版本可能并不一致，这里以 nvcc -V 显示的版本为准，具体原因暂不在本文解释。
在用pip或者conda安装一些包时有时会因为网络原因导致下载失败，进而无法安装。一般的解决方法就是换源，或者重复安装。
本文主要研究一下flink taskmanager的jvm-exit-on-oom配置
1. hostbyte=DID_BAD_TARGET driverbyte=DRIVER_OK
下载地址https://download.vulnhub.com/dc/DC-1.zip
此文为交流群「TensorFlow群」呵呵哒贡献，自己在win10中安装时踩过的坑，希望还被这些问题困扰的小伙伴，看完此文后能豁然开朗，同时没有安装过的以后可能会用到的小伙伴，可以收藏下，以备后用。
报错信息解释：指定的无效时间间隔，必须为非空且非空；意思是指定的“时间间隔”出了问题；
最近又需要使用一个肿瘤外显子看cnv的R包，根据全局的vcf文件，就是FACETS，发表该包的文章是：FACETS: allele-specific copy number and clonal … - NCBI - NIH
并提示cudnn版本不对,需要更新cudnn的版本.例如tensorflow1.11版则需要cudnn7.21以后的版本.下载了7.3.0的版本并覆盖源文件,就好了. 可以需要重复1.中的步骤来重新建立软连接.
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Tensorflow 2.0版本中已经移除了Session这一模块，改换运行代码 tf.compat.v1.Session()
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