问题标签 [nvidia-digits]

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caffe - 如何将 caffe 的根定义为数字?

我已经在 ubuntu 16.04、python 2.7、cuda 8 上安装了 caffe,并在上面测试了 mnist。它工作得很好。

现在我想安装数字。我已经安装了它,但是当我安装它时./digits-devserver,它给了我以下错误:

此外,这是我的~/.profile在此处输入图像描述

请帮我找出如何将 caffe 的根定义为数字。

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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

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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?

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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?

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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?

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lua - 从数字导出的火炬模型分类 - lua 5.1

我对深度学习很陌生,我正在尝试使用 lua 进行分类。

我已经用 torch 和 lua 5.1 安装了数字,并且我训练了以下模型:

模型的图像

之后,我使用数字服务器进行了分类以测试示例,结果如下: 分类结果

我已经导出了模型,现在我正在尝试使用以下 lua 代码进行分类:

但这里是输出:

而这其实并不是数字提供的分类……

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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?

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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

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installation - 数字开发服务器中的语法无效?

在我完成安装 DIGITS 之后

当我运行数字时,使用

第 6 行中显示“无效语法”的错误。在此处输入图像描述

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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?