问题标签 [nvidia-digits]
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opencv - caffe/digits:使用带有 cv.resize 的 python 层时出现代码 -11 错误
我在 Digits 中使用 python 层以随机大小裁剪每个训练图像,然后使用 cv2.resize 方法将大小调整为预期的顶部尺寸。
在保存的一批图像上离线使用时,调整大小按预期工作,numpy 数组的大小正确调整为形状 (128x3x227x227)。
但是,当以数字形式使用 python 层时,我得到代码 -11 错误。Caffe 输出日志显示:
附加信息:
- 我离线测试 resize 方法的环境(当它工作时)与我用于 Digits/caffe 的环境相同
- 我可以改用 scipy misc.imresize 方法,它按预期工作,但是 scipy 方法不保留原始 numpy 值,将它们转换回 0-256 范围内的 uint8,所以我不能使用该方法。它也比 cv2 慢得多(在离线批次上测试)
如果有人可以建议一种替代插值方法来调整 numpy nd-array 的大小,这也将非常有用
非常感谢
neural-network - 基于深度学习的人脸识别(连体架构)
我想使用预训练模型进行人脸识别。我尝试使用需要少量图像的连体架构。你能给我任何训练有素的模型,我可以为连体架构改变吗?如何更改可以放置两个图像以找到它们相似之处的网络模型(我不想根据此处的教程创建图像)?我只想将系统用于实时应用程序。你有什么建议?
machine-learning - NVIDIA DIGITS - 多个输入层
我有一个关于 NVIDIA DIGITS 框架的问题。所以我一直在使用没有 DIGITS 的 caffe,并且到目前为止使用了 HDF5 层。在那里我可以使用多个“顶部”(data_0、data_1、data_2)输入(参见下面的代码)。所以我可以给网络提供一个以上的输入图像。但在 DIGITS 中,只有 lmdb 输入层有效。
那么是否可以创建具有多个输入图像的 lmdb 输入层?
deep-learning - 如何在 DIGITS 中使用最新版本的 Caffe?
NVidia 的 Caffe 比 BVLC/Caffe 更老。如何在 NVidia DIGITS 中使用最新版本的 Caffe?
neural-network - 我在哪里可以找到现有的预训练火炬模型?
我正在使用 Torch 7 和 lua 5.1。我需要从输入视频流中进行对象识别。我已经从 NVidia 安装了 DIGITS。我听说谷歌(或其他来源)提供了已经预训练的现有模型。我在哪里可以找到它们?
python - Nvidia Digits 导入错误没有模块名称 compt
深度学习框架的新功能。尝试使用 Nvidia Digits 并在运行 Digit-denserver 时遇到问题。我按照链接安装数字:https ://github.com/NVIDIA/DIGITS/blob/master/docs/BuildDigits.md
安装成功,但在运行数字时遇到问题。 错误代码找不到模块compt
有什么建议吗?系统信息 操作系统:Ubuntu 14.04 Cuda 8.0 Cudnn 5.0
python - 运行digits-devserver时出错
当我./digits-devserver
在 Ubuntu 12.04 上运行时,出现以下错误:
这个错误的根源是什么,如何解决?