nvidia-digits

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Nvidia DIGITS는 CUDA 툴킷을 자동으로 설치합니까?

우분투 14.04에 DIGITS 4를 설치했는데 모든 것이 잘 돌아가는 것 같습니다. 이전의 컴퓨터에서는 CUDA를 먼저 설치했지만 이전에는 DIGITS가 모든 것을 설정해야한다고 생각했기 때문에 이번에는 사용하지 않았습니다. 그러나 nvcc를 사용하여 CUDA 버전을 확인하려고 시도하면 해당 명령이 없습니다. CUDA 툴킷이 없었던 것 같습니다. 심지어

cuda nvidia-digits 2016-12-03

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DIGITS (다른 레이블)에서 다른 데이터 세트로 새 사전 학습 모델을 사용하는 방법은 무엇입니까?

VGG_ILSVRC_19_layers를 사전에 조상 된 모델이지만 다른 데이터 세트로 사용하고 싶습니다. 다른 라벨 파일이 필요합니까? 이 모델을 업로드하고 내 데이터 세트에 사용하려면 어떻게해야합니까? VGG에 대한 16 층 나는 ERROR: Cannot copy param 0 weights from layer 'fc6'; shape mismatch. S

opencv machine-learning deep-learning caffe nvidia-digits 2016-10-19

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미리 훈련 된 모델을 DIGITS에 업로드하려면 zip 파일 내부에 무엇이 있어야합니까?

사전 모델을 DIGITS에 업로드하고 싶습니다. zip 파일을 사용하는 경우 파일을 허용하지 않습니다. zip 파일의 내용은 무엇입니까? 예고 된 모델 VGG-19를 DIGITS에 업로드하고 다른 데이터 세트에 사용하려면 어떻게해야합니까? 이미지 크기와 원본 이미지가 다른 새 데이터 세트의 새 모델을 미세 조정하려면 어떻게해야합니까?

machine-learning computer-vision deep-learning caffe nvidia-digits 2016-10-19

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배포 네트워크에 Softmax 레이어가 누락되었습니다

프리 트레이닝 모델 (VGG 19)을 DIGITS에 사용하려고하지만이 오류가 발생합니다. ERROR: Your deploy network is missing a Softmax layer! Read the documentation for custom networks and/or look at the standard networks for examples 저는

deep-learning caffe softmax nvidia-digits 2016-10-20

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다른 데이터 세트로 DIGITS에서 사전 훈련 된 모델을 사용하는 중 오류가 발생했습니다. 새 데이터 세트를 기반으로 레이어를 수정하는 방법은 무엇입니까?

나는 pretrained 모델 (VGG 16)을 DIGITS에 사용하려하지만이 오류가 있습니다. conv2_2 does not need backward computation. relu2_1 does not need backward computation. conv2_1 does not need backward computation. pool1 does

machine-learning computer-vision deep-learning caffe nvidia-digits 2016-10-20

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내 데이터 세트로 사전 훈련 된 모델의 DIGITS 교육이 제대로 작동하지 않습니다.

두 클래스가있는 데이터 세트의 경우 DIGITS에 사전 학습 된 모델 (VGG 16)을 사용하려고합니다. 그러나 나는 잘못 훈련 받았다. (저는 마지막 레이어의 이름을 fc8_new로 바꿉니다.) deploy.prototxt과 VGG_ILSVRC_16_layers.caffemodel 및 synset_words.txt을 DIGITS에 성공적으로 업로드하고 두

machine-learning computer-vision deep-learning caffe nvidia-digits 2016-10-20

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caffe/digits : cv.resize와 함께 파이썬 레이어를 사용할 때 -11 오류가 발생했습니다.

Digits에서 파이썬 레이어를 사용하여 임의의 크기로 자르기를 사용하여 각 트레이닝 이미지를 자르고 cv2.resize 메소드를 사용하여 예상되는 최고 크기 . 저장 한 이미지 일괄 처리에서 오프라인으로 사용할 때 크기 조정이 예상대로 작동하므로 numpy 배열의 모양이 올바르게 조정됩니다 (128x3x227x227). 숫자로 파이썬 레이어를 사용할 때

opencv deep-learning caffe pycaffe nvidia-digits 2016-12-12

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깊은 학습을 위해 비디오를 사용하는 방법 (caffe 및 digits)?

을 바탕으로 a, b, c, d, Action Recognition with Deep Learning, Long-term Recurrent Convolutional Networks, e, Generic Features for Video Analysis ... 정확히 CAFFE의 입력 무엇을 CAFFE으로 비디오를 분석하지만, 몇 가지 방법이 있습니다. 교육

computer-vision deep-learning video-processing caffe nvidia-digits 2016-10-24

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Python의 NVIDIA Digits를위한 교육/검증 LMDB 작성

NVIDIA Digits와 함께 사용할 수 있도록 Training/Validation LMDB를 설정하려고하지만 좋은 예제/자습서를 찾을 수 없습니다. LMDB 데이터베이스를 만드는 방법을 알고 있지만 데이터 형식을 올바르게 지정하는 방법이 확실하지 않습니다. 채널/너비/높이/데이터를 설정하여 caffe_pb2 데이텀을 사용하여 이미지를 만들고 저장하는 방

python caffe pycaffe nvidia-digits 2016-10-25

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NVIDIA 디지털 선형 회귀 예제에 대한 기본 질문

나는 1 년 내내 모든 날로부터 많은 가치를가집니다. 나는 그들이 각 달에 대해 일종의 유사성을 가지고 있는지 확인하고 싶다. (요일 값이 올바른 달과 일치하는지, 다른 미래의 한 해로부터 미래의 같은 달에 대해 예측하는지 확인). https://github.com/NVIDIA/DIGITS/tree/master/examples/regression 및 대체

deep-learning linear-regression data-science nvidia-digits 2016-10-27

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