何老师好,对于第五章的谷歌目标检测demo,每次运行的话都要下载一遍模型吗?当我注释掉下载模型的代码后无法成功运行
可以跳过的,只要成功载入就可以了
第三章和第四章两部分大量使用了inception但是书中对inception的使用是否应该提供更多案例?感觉都是黑盒操作,对于了解深度网络和deep dream的作用不大
书中是不是很多代码都需要gpu才能运行,在需要gpu运行的代码部分是不是应该书中标明一下?
第三章3.3.4节运行inception v3的时候如果没有GPU该怎么改动才能正确运行模型,我的电脑没有GPU,买一个电脑目前也不是很方便
应该都可以运行的,只是速度比较慢,您用CPU运行出现报错了么?
@何之源 恩,使得啊,提示这个Colocation members and user-requested devices: InceptionV3/Conv2d_1a_3x3/weights/Initializer/truncated_normal/shape (Const) InceptionV3/Conv2d_1a_3x3/weights/Initializer/truncated_normal/mean (Const) InceptionV3/Conv2d_1a_3x3/weights/Initializer/truncated_normal/stddev (Const) InceptionV3/Conv2d_1a_3x3/weights/Initializer/truncated_normal/TruncatedNorma (TruncatedNormal) InceptionV3/Conv2d_1a_3x3/weights/Initializer/truncated_normal/mul (Mul) InceptionV3/Conv2d_1a_3x3/weights/Initializer/truncated_normal (Add) InceptionV3/Conv2d_1a_3x3/weights (VariableV2) /device:GPU:0 InceptionV3/Conv2d_1a_3x3/weights/Assign (Assign) /device:GPU:0 InceptionV3/Conv2d_1a_3x3/weights/read (Identity) /device:GPU:0 InceptionV3/InceptionV3/Conv2d_1a_3x3/kernel/Regularizer/l2_regularizer/scale (Const) /device:GPU:0
@小海贼 可以参考这个issue修改源码https://github.com/hzy46/Deep-Learning-21-Examples/issues/23
请问一下 chapter——8_data 文件夹在哪
各章data文件夹下载地址 本工程主要包含的是项目的源代码文件,以chapter_1/ ~ chapter_21/ 标识。在有的章节中,还会额外需要一些数据集、模型等文件,我们用chapter_<章节名>_data/来表示。 例如:第四章有chapter_4/和chapter_4_data/两个文件夹,前者是源代码,后者是在运行程序时会用的数据文件。 由于数据文件通常比较大,建议读者在用到时候再进行下载,下载地址为:https://pan.baidu.com/s/1i7pKvFf,提取码:1kmf。
何老师好,对于第五章的谷歌目标检测demo,每次运行的话都要下载一遍模型吗?当我注释掉下载模型的代码后无法成功运行
第三章和第四章两部分大量使用了inception但是书中对inception的使用是否应该提供更多案例?感觉都是黑盒操作,对于了解深度网络和deep dream的作用不大
书中是不是很多代码都需要gpu才能运行,在需要gpu运行的代码部分是不是应该书中标明一下?
第三章3.3.4节运行inception v3的时候如果没有GPU该怎么改动才能正确运行模型,我的电脑没有GPU,买一个电脑目前也不是很方便
请问一下 chapter——8_data 文件夹在哪