执行的命令 conda remove -n mask_rcnn_tf2 --all conda create -n mask_rcnn_tf2 python==3.7 conda activate mask_rcnn_tf2 pip install git+https://github.com/aleju/imgaug.git pip install pycocotools pip install --upgrade h5py==2.10.0 pip install --upgra
conda install git (mask_rcnn_tf2) bim@bim-PowerEdge-R730:~/project/object_detection/pythons/Mask_RCNN/samples/coco$ (mask_rcnn_tf2) bim@bim-PowerEdge-R730:~/project/object_detection/pythons/Mask_RCNN/samples/coco$ conda install git Solving environment:
tf2杂记 tf.shape()tf.split()ZeroPadding2DSAME与VALID区别卷积后大小计算 tf.shape() 关于python函数中shape的解释： shape包含在numpy库，是矩阵（ndarray）的属性，可以获取矩阵的形状（例如二维数组的行列），获取的结果是一个元组，因此相关代码如下： import numpy as np x = np.arra
原文请点击。 需求描述: 现有坐标系统，父级坐标系统 world,下有两子级系统 son1，son2，son1 相对于 world，以及 son2 相对于 world 的关系是已知的，求 son1原点在 son2中的坐标，又已知在 son1中一点的坐标，要求求出该点在 son2 中的坐标 实现分析: 首先，需要发布 son1 相对于 world，以及
一、读取数据 二、数据集划分 三、准备建模 四、数据准备 五、构建模型 六、训练模型 七、版本二：模型归一化
针对 tf2 里面没有 tf1 的相关函数，通过下面处理 tf.compat.v1 该代码就相当于是 tf1 了 举例： # tf2 直接写这个方法会报错 tf.compat.v1.image.resize_images
本文主要介绍Python中，使用TensorFlow时，执行import Keras报错：AttributeError: module 'tensorflow.compat.v2.__internal__' has no attribute 'tf2'解决方法。 原文地址：Python TensorFlow 报错'tensorflow.compat.v2.__internal__' has no attribute 'tf2'
hi各位大佬好，之前有tf-NCF版本的多GPU训练，但是和MNIST一样，都是全都是keras版本的，而在实际中很少有能直接用keras来实现的，我也希望那些开源的大佬把代码全部换成keras，这样方便改成tf2进行训练，利国利民，哈哈。 For Recommendation in Deep learning QQ Group 102948747 For Visual
把代码进入tf环境中下面的代码 替换 import tensorflow as tf 替换成如下代码。 import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior()
目标检测-TF2_SSD学习 1、引言 离上次跟新博客已有两年多时间了，期间一直在做3D视觉方面的工作，由于工作的需要，大部分时间花在了实现工程化上，在算法研究和新技能学习方面似乎停滞很久了。最近有点时间就倒腾了一下深度学习，但感觉始终不得要领，写起了博文，做起了笔记。（额，markdown
这特么难死我了，卧槽，强行使用字典出错！不在图中使用则没有问题。 For Recommendation in Deep learning QQ Group 102948747 For Visual in deep learning QQ Group 629530787 Wanna have a date with someone? Come on, baby .QQ Group 737813700 I'm here waiting for you 不
5.1 TF坐标变换 机器人系统上，有多个传感器，如激光雷达、摄像头等，有的传感器是可以感知机器人周边的物体方位(或者称之为:坐标，横向、纵向、高度的距离信息)的，以协助机器人定位障碍物，可以直接将物体相对该传感器的方位信息，等价于物体相对于机器人系统或机器人其它组件的方位信息吗？显
tf版本和对应的一些版本截图 tf 对应查看的 网址： https://www.tensorflow.org/install/source_windows 1.CUDA Toolkit和Nvidia显卡驱动的的关系 CUDA Toolkit本地安装包时内含特定版本Nvidia显卡驱动的，所以只选择下载CUDA Toolkit就足够了，如果想安装其他版本的显卡驱动就
原工程为 https://github.com/hunglc007/tensorflow-yolov4-tflite 不过我运行时发现一个bug，就是在OpenCV画框时，浮点型会报错，所以就修复了一下，工程为：https://github.com/moneypi/tensorflow-yolov4-tflite 要注意的几点，一个是该工程是建议使用 Tensorflow 2.3，确实如此，如果
运动规划学习笔记（二）——ROS包_tf2 1、坐标系2、坐标变换2.1、坐标变换2.2、广播坐标变换2.3、监听坐标转换 3、问题/usr/bin/env: “python”: 没有那个文件或目录TypeError: cannot use a string pattern on a bytes-like object 在这里分享了运动规划方面的一些知识，
import tensorflow.compat.v1 as tf import tensorflow as tf2 tf.disable_v2_behavior() import numpy as np from tensorflow.keras.datasets import mnist import matplotlib.pyplot as plt def weight_variable(shape): inital=tf2.random.truncated_normal(shape,s
ROS入门 5.1.2 静态坐标变换 《ROS入门-理论与实践》视频教程镇楼 所谓静态坐标变换，是指两个坐标系之间的相对位置是固定的。 需求描述: 现有一机器人模型，核心构成包含主体与雷达，各对应一坐标系，坐标系的原点分别位于主体与雷达的物理中心，已知雷达原点相对于主体原点位移关
pip安装依赖pydot和graphviz并且安装软件sudo apt install graphviz，有个坑，windows安装软件之后安装的依赖是pydot-ng 注意：模型的第一层需要把形状传进去 import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' import datetime import tensorflow as tf import numpy as np from t
1. tensorboard 用anaconda 启动，在prompt 中首先进入环境 activate 环境名 然后，进入日志所在文件夹 接着输入 tensorboard --logdir=日志所在目录 最后，在浏览器中输入localhost:端口号，同时这也是上一步输入完命令后的提示打开的网址，便进入了tensorboard界面。 2. from sklearn.uti
摘自b站tf2教程
超参数搜索 为什么要超参数搜索 *神经网络有很多训练过程中不变的参数 *网络结构参数:几层, 每层宽度(神经元个数), 每层的激活函数 *训练参数: batch_size , 学习率 , 学习率衰减算法等 手工去试耗费人力 网格搜索 遗传算法 *对自然界的模拟 *A:初始化候选参数结合 -> 训练
