用GPU進行訓練模型
跟管理員申請埠和密碼
登陸gpu系統
連線gpu
ssh -p 埠號 [email protected]地址
然後輸入密碼
在終端配置環境
1、安裝anaconda：把本地的anaconda傳送到gpu端並安裝anaconda
退出剛才的連線：control+d
把檔案傳送到gpu端
scp -P 2210 -r 檔案路徑 [email protected]地址:目標路徑
連線gpu端
ssh -p 埠號 [email protected]地址
安裝anaconda
pip install anaconda
安裝tensorflow
conda install tensorflow
把程式碼和資料集傳送到gpu端
scp -P 2210 -r 檔案路徑 [email protected]地址:目標路徑
執行訓練程式碼
python3 檔名.py
相關推薦
用GPU進行訓練模型
跟管理員申請埠和密碼 登陸gpu系統 連線gpu ssh -p 埠號 [email protected]地址 然後輸入密碼 在終端配置環境 1、安裝anaconda：把本地的anaconda傳送到gpu端並安裝anaconda 退出剛才的連線：contro
Tensorflow在訓練模型的時候如何指定GPU進行訓練
Tensorflow指定GPU進行訓練模型 實驗室共用一個深度學習伺服器，兩塊GPU,在用tensorflow訓練深度學習模型的時候，假設我們在訓練之前沒有指定GPU來進行訓練，則預設的是選用第0塊GPU來訓練我們的模型，而且其它幾塊GPU的也會顯示被佔用。有些
如何在k8s叢集中安裝nvidia、cuda並使用GPU進行訓練
如何在k8s叢集中安裝nvidia、cuda使用GPU進行訓練 在寫具體步驟前，發表一下自己的感想體會，因為在這過程中，踩過很多坑，對於像我們這種小白，踩坑真的是無處不在，真的很感謝網上一些大神細心地幫助，也感謝其它大神分享的部落格。所以自己實現之後也想把這過程中遇到的坑和解決的方法總結總結，希
【轉載】 Faster-RCNN+ZF用自己的數據集訓練模型(Matlab版本)
cmp fin ont -m lac tails ram pos 識別 說明：本博文假設你已經做好了自己的數據集，該數據集格式和VOC2007相同。下面是訓練前的一些修改。 （做數據集的過程可以看http://blog.csdn.net/sinat_30071459/art
模型的性能評估(二) 用sklearn進行模型評估
ant body 指定 cross 學習 median 技術分享 依賴 是把 在sklearn當中，可以在三個地方進行模型的評估 1：各個模型的均有提供的score方法來進行評估。 這種方法對於每一種學習器來說都是根據學習器本身的特點定制的，不可改變，這種方法比較簡單。這
keras調用預訓練模型分類
dict 拓展 span 類別 就是 num pan 維度 上下 在網上看到一篇博客，地址https://www.pyimagesearch.com/2017/03/20/imagenet-vggnet-resnet-inception-xception-keras/，是關
keras中使用預訓練模型進行圖片分類
shape puts output 代碼 ESS str closed weight list keras中含有多個網絡的預訓練模型，可以很方便的拿來進行使用。 安裝及使用主要參考官方教程：https://keras.io/zh/applications/ https:
tensorflow利用預訓練模型進行目標檢測（一）：預訓練模型的使用
err sync numpy sna sta porting trac git int32 一、運行樣例 官網鏈接：https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/obje
tensorflow利用預訓練模型進行目標檢測
一、安裝 首先系統中已經安裝了兩個版本的tensorflow，一個是通過keras安裝的， 一個是按照官網教程https://www.tensorflow.org/install/install_linux#InstallingNativePip使用Virtualenv 進行安裝的，第二個在根目錄下，做標記
tensorflow 訓練模型的儲存 與 讀取已儲存的模型進行測試
在實際中，通常需要將經過大量訓練的較好模型引數儲存起來，在實際應用以訓練好的模型進行預測。 TensorFlow中提供了模型儲存的模組 tensorflow.train.Saver() 1. 匯入tensorflow模組
tensorflow利用預訓練模型進行目標檢測（二）：將檢測結果存入mysql資料庫
mysql版本：5.7 ； 資料庫：rdshare；表captain_america3_sd用來記錄某幀是否被檢測。表captain_america3_d用來記錄檢測到的資料。 python模組，包部分內容參考http://www.runoob.com/python/python-modules.html&
tensorflow利用預訓練模型進行目標檢測（四）：檢測中的精度問題以及evaluation
一、tensorflow提供的evaluation Inference and evaluation on the Open Images dataset：https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/g
令人感到過分，又跑出來教人用python破解驗證碼，還是可訓練模型
實驗背景 驗證碼是反爬蟲的利器，傳統的方法需要字元切割，字元識別，但是對於字元重疊的，字元扭曲的情況，識別效果差。本實驗本著實驗精神，利用深度學習進行端對端的驗證碼識別。 學習Python中有不明白推薦加入交流群
TensorFlow實現人臉識別(4)--------對人臉樣本進行訓練，儲存人臉識別模型
經過前面幾章的介紹，我們以及可以得到處理好的訓練樣本影象，在本節中將對這些影象進行訓練。主要利用到的是keras。 一、構建Dataset類 1.1 init 完成初始化工作 def __init__(self,path_name):
深度學習入門篇——手把手教你用 TensorFlow 訓練模型
Tensorflow在更新1.0版本之後多了很多新功能，其中放出了很多用tf框架寫的深度網路結構，大大降低了開發難度，利用現成的網路結構，無論fine-tuning還是重新訓練方便了不少。最近筆者終於跑通TensorFlow Object Detection API的ssd_mobilenet_v1模型，
用scikit-learn的joblib儲存訓練模型
有時候訓練一個模型要很久的時間，為了防止以後使用需要重新訓練，可以使用scikit-learn的joblib來把模型儲存到本地。之後需要用的時候，在載入就行了 import sklearn.exter
阿里雲使用筆記（一）：從零開始配置阿里雲GPU伺服器訓練深度學習模型
題 神經網路訓練需要強大的GPU支援，自己搭建成本太高，並且有時候出差等原因，無法將龐大的機箱搬走。因此，就產生了將深度學習網路訓練的任務搬到雲端的想法。由於初次使用，遇到不少大坑，花了兩天時間才完整的實現。 要實現的功能： - 安裝anaconda管理庫
如何從頭到尾的用caffe-ssd訓練自己的資料集並進行目標識別
from __future__ import print_function import caffe from caffe.model_libs import * from google.protobuf import text_format import math import os i
TensorFlow訓練模型,指定GPU訓練,設定視訊記憶體,檢視gpu佔用
1 linux檢視當前伺服器GPU佔用情況:nvidia-smi 週期性輸出GPU使用情況: (如設定每3s顯示一次GPU使用情況) watch -n 3 nvidia-smi 效果如下: 2 指定GPU訓練,使用CUDA_VISIBLE_DEVICES來指定
使用Keras預訓練模型ResNet50進行影象分類
Keras提供了一些用ImageNet訓練過的模型：Xception，VGG16，VGG19，ResNet50，InceptionV3。在使用這些模型的時候，有一個引數include_top表示是否包含模型頂部的全連線層，如果包含，則可以將影象分為ImageNet中的1000