极简Python学习教程-----Anaconda下Jupyter Notebook中虚拟环境配置和管理
Anaconda中Jupyter虚拟环境配置和管理1、创建虚拟环境conda create -n tensorflow python=3.62、进入刚创建好的虚拟环境conda activate tensorflow3、在该虚拟环境中安装ipykernelconda install ipykernel4、将该虚拟环境添加进Jupyter Notebook中python -m ipykernel install --name tensorflow5、打开Jupyter Noteboo
极简PyTorch学习教程-----损失函数nn.CrossEntropyLoss()以及nn.NLLLoss()的使用与区别
跑一下代码，一看便知。示例代码：import torchimport torch.nn as nninput = torch.randn(3, 3)print(input)sm = nn.Softmax(dim=1)print(sm(input))test1 = torch.log(sm(input))print(test1)print(abs(test1[0][0] + test1[1][2] + test1[2][1]) / 3)loss = nn.NLLLoss()targe
极简Python学习教程-----TensorBoard可视化（使用TensorBoard查看远程服务器的训练情况）
原理：建立ssh隧道，实现远程端口到本地端口的转发，具体来说就是将远程服务器的（10240-10249）端口转发到本地的16006端口，在本地对16006端口的访问即是对远程（10240~10249）端口的访问。步骤：1、在登录远程服务器的时候使用命令(ip地址：127.0.0.1指代本地主机)：ssh -L 16006:127.0.0.1:10240 [email protected]、训练完模型后使用：tensorboard --logdir=./logs --port=1024
极简Python学习教程-----OSError: symbolic link privilege not held
PyCharm或者jupyter notebook 出现OSError: symbolic link privilege not held问题时以管理员方式重新打开prompt即可----------------over---------------------
极简Python学习教程-----PDF转图片（代码）
from pdf2image import convert_from_pathim = convert_from_path('C:/Users/97875/Desktop/data/phy1.pdf')for id in range(len(im)): str_ = 'C:/Users/97875/Desktop/data/phy1/' + str(id) + '.jpg' im[id].save(str_)
tensorflow框架----ckpt转pb模型
1、ckpt转pbimport tensorflow as tfdef freeze_graph(input_checkpoint, output_graph): # 指定输出的节点名称,该节点名称必须是原模型中存在的节点(重要！！！！！！！！！，如何找到该节点名称，见下文) output_node_names = ['attn_cell_1/transpose_1'] saver = tf.train.import_meta_graph(input_checkpoint + '
python-----图片去重
图片去重代码（简单高效）import osimport hashlibfiledir = 'D:/Projects/pinyin/data_pinyin/g1'def filecount(DIR): filecount = len([name for name in os.listdir(DIR) if os.path.isfile(os.path.join(DIR, name))]) return (filecount)def md5sum(filename):
极简Linux学习教程-----mount挂载命令、umount取消挂载命令
直接上代码：#mount 需要挂载的服务器ip:目录 挂载点 mount 10.201.50.151:/ocr_share/ltl/pinyin_server /home/jmsuser/ltl/pinyin#umount 挂载点umount /home/jmsuser/ltl/pinyin
python 图片旋转
##############################图片旋转角度#####################################from PIL import Imageimport globimgs_dir = glob.glob("C:\\Users\\97875\\Desktop\\yn_data\\math\\*.jpg")for img_dir in img...
Python入门之class类
众所周知，Python是一门面向对象的编程语言，面向对象的编程语言自然而然的就和类class联系到一起类class其实是一种自定义的数据类型，跟C++中 int、float、double等基本数据类型相似，只不过它是用户自定义的。类class包含成员变量和成员函数以下是Python版和C++版本的实例对比：######################Python版########...
解决Could not create cudnn handle: CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR问题
原因：显存不足（一般情况下，如果不加以限制，很多深度学习框架的代码在运行的时候会申请整个显存空间（即便它不需要这么多的资源，但是它申请了之后就不允许其他的程序使用），所以在这种状态下运行代码，就会出现显存不够用的问题（因为还有其他的程序或操作需要显存资源）)解决方法：在运行脚本中添加下述代码from tensorflow.compat.v1 import ConfigProtofrom tensorflow.compat.v1 import InteractiveSessionconfig = C
解决ImportError: cannot import name ‘imread‘ from ‘scipy.misc‘问题
重新安装以下两个包即可pip install pillow==5.2.0pip install scipy==1.1.0#########################################解决############################
git命令-----（附图解）上传本地代码到远程仓库分支
按照步骤走即可git init #初始化仓库（）git checkout -b 分支名 #建一个属于自己的分支提交代码方便管理（这句话的意思就是 创建分支并且切换到该分支下）-----如果不需要的话,也可以不用创建分支-----------git clone 仓库地址 #拷贝一份远程仓库，也就是下载一个项目。git clone -b 分支名 仓库地址 #将远程上指定分支的代码克隆到本地git status #查看仓库当前的状态，显示有变更的文件。git add . #添加文
windows下安装Shapely：OSError: [WinError 126] 找不到指定的模块。
在win10操作系统下安装Shapely第三方包，命令如下：pip install Shapely出现如下错误：好多博客都是通过下载对应的whl文件来解决shapely安装不成功的问题，试了好多遍、依然出错原因：根据错误提示，是找不到geos_c.dll动态链接库，所以这类问题就很简单了，从网上下载对应的dll文件，并放在指定位置就行了，解决方案：在下面网址中下载geos_c.dll，放到D:\Anaconda3\Library\bin目录下面(ps: 注意自己是不是建立的虚拟环境)http
极简Python学习教程-----异常处理（断言assert、try、except）
1、断言assertassert 1==1 # 条件为 true 正常执行assert 1==2 # 条件为 false 触发异常2、try exception
极简Python教程-----super()函数的理解
Python中类的初始化都是__init__(), 所以父类和子类的初始化方式都是__init__(),但是如果子类初始化时没有这个函数，那么他将直接调用父类的__init__(); 如果子类指定了__init__(), 就会覆盖父类的初始化函数__init__(),如果想在进行子类的初始化的同时也继承父类的__init__(), 就需要在子类中显示地通过super()来调用父类的__init__()函数。1、super()在单继承中的应用：class Animal: #定义一个父类 def __i
Python教程-----清华镜像
pip install Polygon3# 或者采用清华镜像pip install Polygon3 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
Ubuntu16.04下cuda和cudnn的卸载和升级（CUDA9.0 升级到 CUDA10.0）详解
1、CUDA安装1.1、先卸载系统中旧CUDA版本，命令如下：sudo /usr/local/cuda-9.0/bin/uninstall_cuda_9.0.pl1.2、卸载之后，会发现/usr/local/cuda-9.0目录下仍然有文件存在，将CUDA9.0版本文件删除干净， 命令如下：rm -r cuda-9.01.3、安装cuda10.0下载cuda10.0的安装文件 (官网下载：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-arch..
Centos7/ubantu服务器启动jar包项目,配置service
如果不配置service服务的话，就要通过java -jar来开启jar包，这样有个弊端，过段时间会自动断开，所以还是乖乖配置service服务吧。1.首先是ubantu下面配置 参考：http://www.jcgonzalez.com/ubuntu-16-java-service-wrapper-example下面是我个人的总结：给服务器加服务(项目名.service)，即就...
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