我刚刚尝试在我的 Ubuntu 16.04 Pc 上安装 Nvidia Digits 6.1.1。 我仔细做了每个步骤,但在安装结束时,我在启动时收到此错误。 我感谢任何建议。 谢谢。 ...
我刚刚尝试在我的 Ubuntu 16.04 Pc 上安装 Nvidia Digits 6.1.1。 我仔细做了每个步骤,但在安装结束时,我在启动时收到此错误。 我感谢任何建议。 谢谢。 ...
我使用标准代码下载 MNIST_Fashion 数据集并运行 CNN,使用 Tensorflow 2 (2.3.1) 和 Keras (2.4.0)。 该代码在没有 GPU 的普通笔记本电脑上运行良好。 但是,在配备 NVIDIA RTX 2080 Max-Q 的笔记本电脑上,我收到错误消息:“没 ...
我目前正在尝试使用Nvidia DIGITS在自定义数据集上训练CNN以进行对象检测,最终我想在Nvidia Jetson TX2上运行该网络。 我按照推荐的说明从Docker下载了DIGITS映像,并且能够成功地以合理的精度训练网络。 但是,当我尝试使用OpenCv在python中运行网络 ...
我已经使用Nvidia的DIGITS构建了一个模型,但是当我尝试使用caffe运行它时,我不知道权重在哪里。 知道我怎么找到这个。 我有体系结构,因为它是在输出模型屏幕上直接提供的。 ...
我是Digits和TX2的新手。 我正在尝试使用以下教程中的对象创建对象检测模型: https : //github.com/dusty-nv/jetson-inference 我成功创建了数据集。 问题出在模型上 创建模型时,出现以下错误。 左侧的作业目录信息为: ...
我在Digits上训练了经过预训练的GoogleNet(caffe)。 培训进行得很好,在Digits UI中进行的测试也没有任何问题。 但是,当我导出模型并尝试使用example.py时,会提供数字。 出现此错误。 无法从图层'conv1 / 7x7_s2 / bn'复制参数0 ...
我正在尝试使用Tensorflow和Nvidia Digits训练神经网络来检测隐写图像。 我加载了一个数据集,该数据集具有两个子目录-Cover Images和Steg Images。 我认为网络必须一起处理封面/ stegano图像对,以了解哪些是封面和哪些是密写图像。 我对么? ...
我最近已经从本教程中构建了数字,一切正常,我终于训练了AlexNet模型(也训练了SqueezNet,以便可以在此处上传模型)! 问题是当我从Digits下载模型时,无法将其加载到程序中进行测试!我已使用从此链接下载的GoogleNet测试了程序,并且运行正常! 我在此函数中使用OpenCV ...
我使用 DIGITS(NVCaffe)训练了我的模型,我在 opencv 中使用它,类似于使用 .prototxt 和 .caffemodel 的 opencv 示例,我测试了它并且运行良好。 但是当我使用由数字训练的模型时,我收到了这个错误: 帮我解决! 这个问题之前提过很多次都没有答案! ...
我是这种深度学习的新手。 我通过阅读并尝试实现一个真正的网络来了解它的工作原理,从而了解了基础知识。 我选择了Tensorflow数字和以下网络,因为它们给出了带有训练材料的确切架构。 通过DL进行隐写分析通过查看数字和Tensorflow文档中的现有网络,我在DL隐写分析中为体系结构编写 ...
培训期间,Nvidia Digits UI中的基本学习速率与caffe .prototxt文件中定义的每个层的学习速率参数(lr_pm)之间有什么区别? 最后,使用哪种学习率? ...
包 Digits 需要使用 Caffe 安装目录的位置设置环境变量。 安装 Caffe 的简单方法是apt-get install caffe-cuda 。 但是,我无法弄清楚它安装在哪里。 它没有安装在主目录中,并且dpkg -L caffe-cuda仅显示/usr/share/doc的几个文件 ...
我想使用 mnist 数据集在 caffe 和 nvidia-digits 中训练一个简单的自动编码器。 我有:caffe: 0.16.4 DIGITS: 5.1 python 2.7 我使用这里提供的结构: https : //github.com/BVLC/caffe/blob/master ...
我正在容器中运行DIGITS,并使用-p 5001参数启动该容器。 如何使用主机连接该DIGITS网站? 这是我运行DIGITS应用程序时容器的外观。 ...
我正在寻找在 NVidia DIGITS 训练平台内运行的检测/定位 CNN。 到目前为止,他们似乎只为此目的支持自制的 DetectNet。 环顾四周,其他 SOTA 网络(例如 fast-RCNN、SSD 和 YOLO)可能会在性能和准确性方面与 DetectNet 竞争,但目前看来它们并不支持 ...
我制作了以下python层,并将其添加到LeNet架构中。 但是在构建模型时会出现错误。 我要使用Numpy应用我的Python层,但是当我使用OpenCV时会出现错误。 接下来,我从日志文件添加我的代码和相应的错误。 错误消息:0812 06:41:53.452097 143 ...
我开始使用AWS EC2进行深度学习,而我将使用NVIDIA DIGITS。 我已经在创建实例过程中定义了一个具有50G存储的g3.4xlarge实例。 现在我的问题是,如果我上传大约6GB的映像文件夹并配置所有DIGITS安装。 停止实例后,我是否将丢失所有数据和配置? ...
我目前正在使用Nvidia DIGITS训练图像分类器。 我正在下载1,000,000张图像作为ILSVRC12数据集的一部分。 您可能知道,该数据集包含1,000个类别,每个类别有1,000张图像。 问题是很多图像是从死Flickr URL下载的,因此使用下面显示的通用“不可用”图像填充 ...
我已经使用Caffe和NVIDIA的DIGITS训练了模型。 在DIGITS上对其进行以下图像测试,结果如下: 当我从DIGITS下载模型时,我会得到一个snapshot_iter_24240.caffemodel以及deploy.prototxt , mean.binarypr ...
我想使用 NVIDIA DIGITS 进行图像分割。 根据本教程https://github.com/NVIDIA/DIGITS/tree/master/examples/semantic-segmentation ,我创建了名为“fcn_alexnet.caffemodel”的 caffmodel ...