本人github
一、裝系統
二、nvidia顯示卡驅動安裝
三、cuda和cudnn安裝
四、anaconda安裝
五、tensorflow和keras安裝
六、pytorch安裝
七、opencv安裝
八、yolo官方框架
8.2 yolo提公升技能
九、虛擬環境–版本號管理
9.2 virtualenv虛擬環境
9.3 pycharm安裝
十、實踐
資料增廣
pytorch
detectron
yolo–待續(waiting)
faster-rcnn
mask-rcnn
unet–待續(waiting)
mmdetection
centernet
detectron2
10.2 object tracking
10.3 video understanding
10.4 nlp
10.5 人臉檢測和識別 十
一、樹莓派(輕量化模型實踐)
11.2 opencv安裝
十二、openvino
12.2 openvino資料
12.3 openvino實踐 十
三、深度學習深層理解
十四、docker
其他資料：
深度學習框架版本簡單檢視方法
bubble@bubble:~$ python
python 3.6.5 |anaconda, inc.| (default, apr 29 2018, 16:14:56)
[gcc 7.2.0] on linux
>>> import tensorflow
/home/bubble/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/h5py/__init__.py:36: futurewarning: conversion of the second argument of issubdtype from `float` to `np.floating` is deprecated. in future, it will be treated as `np.float64 == np.dtype(float).type`.
from ._conv import register_converters as _register_converters
>>> tensorflow.__version__
'1.13.1'
>>> import keras
using tensorflow backend.
>>> keras.__version__
'2.2.4'
>>> import torch
>>> torch.__version__
'1.1.0'
>>> import cv2
>>> cv2.__version__
'3.3.0'
>>>
Keras深度學習框架配置
專案 是在windows 7上執行的，主要用到的matlab r2013a和python，其中matlab用於patch的分割和預處理，卷積神經網路搭建用到了根植於python和theano的深度學習框架keras。keras是基於theano的乙個深度學習框架，它的設計參考了torch，用pyth...
深度學習實踐
選擇合適的損失函式 mini batch 選擇不同的啟用函式 改變學習速度 momentum early stopping 正則化 dropout 改變網路架構 選擇合適的損失函式 mini batch當資料集很大時，訓練演算法是非常慢的，和 batch 梯度下降相比，使用 mini batch 梯...
深度學習框架
近一年來，深度學習的風起雲湧，產生了許多令人興奮的成果，同時，深度學習框架也是百家爭鳴。經過這一年的觀察，tensorflow 似乎成為了一種潮流，並且越來越多的框架開始為 keras 提供支援，它可能會成為一種標準。今後選擇keras框架作為深度學習的目標。keras 被認為是構建神經網路的未來，...