- 【python】成功解决ModuleNotFoundError: No module named ‘tensorboardX‘
高斯小哥
BUG解决方案合集python学习debug
【python】成功解决ModuleNotFoundError:Nomodulenamed‘tensorboardX’个人主页:高斯小哥高质量专栏:Matplotlib之旅:零基础精通数据可视化、Python基础【高质量合集】、PyTorch零基础入门教程希望得到您的订阅和支持~创作高质量博文(平均质量分92+),分享更多关于深度学习、PyTorch、Python领域的优质内容!(希望得到您的关注
- 在本地电脑上打开服务器里面的localhost网址
TYUT_xiaoming
服务器运维linuxlocalhost
远程连接服务器,启动了一个服务显示访问地址为:http://127.0.0.1:7860在本地浏览器将127.0.0.1改成服务器ip但是无法访问解决办法:1.ssh新建一个远程连接,将服务器的7860端口重定向到本机ssh-L18097:127.0.0.1:7860username@remote_server_ip2.在服务器上启动visdom.serverpython-mvisdom.serv
- anaconda虚拟环境添加第三方的库tensorbordX,torchvision,tqdm,opencv-python,pillow,tensorflow,keras
LinlyZhai
pythonopencvpillow
系列文章目录一、conda新建配置python3.8的虚拟环境,安装torch-cuda1.8,torchtext0.9.0,huggingface的transformers库anaconda虚拟环境添加第三方的库系列文章目录前言一、torchvision的安装二、tensorflow的安装三、tensorboardX的安装四、opencv的安装总结前言想在上面的环境里添加tensorbordX,
- 如何使用tensorboard或tensorboardX
LinlyZhai
深度学习机器学习人工智能
tensorboard--logdir=./log/Train_LOSS即tensorboard--logdir=./log/Train_LOSS./log/Train_LOSS是eventfiles所在的文件夹
- Pytorch学习记录-Pytorch可视化使用tensorboardX
我的昵称违规了
Pytorch学习记录-Pytorch可视化使用tensorboardX在很早很早以前(至少一个半月),我做过几节关于tensorboard的学习记录。https://www.jianshu.com/p/23205a7921cdhttps://www.jianshu.com/p/6235c1ecde67https://www.jianshu.com/p/2b24454b0629https://ww
- 复现PointRCNN
SIATdog
objectdetectionpython深度学习开发语言
环境要求~/work/object_detection/PointRCNN-master/https://github.com/sshaoshuai/PointRCNNcondaactivatepointrcnnLinux(testedonUbuntu14.04/16.04)Python3.6PyTorch1.0依赖包easydict、tqdm、tensorboardX、fire、numba、py
- 【pytorch】pytorch学习笔记(续3)
小白冲鸭
pytorch学习笔记
p41:1.LeakReLU,SELU,softplus2.GPU加速:.to方法p42:不太懂p43:1.visdom,tensorbroadXp44:p45:1.如何检测过拟合?在train上表现很好,而在test上表现不好。test的目的(没有valset的时候):防止过拟合,选取最优参数。相当于是验证集。一般选取testaccuracy最高的那点停止训练,作为最优参数。p46:1.trai
- visdom 使用以及 localhost拒绝连接
远离科研,保命要紧
Pythonpython
Visdom:一个灵活的可视化工具,可用来对于实时,富数据的创建,组织和共享。支持Torch和Numpy还有pytorch。visdom使用出错,其问题1是未打开visdom,2是localhost需要设置肯定和visdom有关,去github找visdom相关的tutorialvisdom-tutorial/Readme.mdatmaster·noagarcia/visdom-tutorial(
- 深度学习day02 线性模型
qq_2480543330
深度学习笔记深度学习人工智能
深度学习day02线性模型线性模型的三个步骤监督学习过拟合泛化能力平均平方误差MSE模型代码:枚举法Visdom实时可视化工具包要会定期存盘(将模型运行崩盘前几天的数据存下来)range函数语法axis用法生成随机数组np.random.randint(1,100,size=(3,4))JupyterNotebook的快捷键线性模型代码实战作业:3D图的绘制线性模型的三个步骤DataSet选择数据
- 【随笔-8】pytorch中visdom的基本调用
小海绵要自律吖
一、在自己电脑上用visdom监视数据安装visdompipinstallvisdom在代码中使用visdomimportvisdomvis=visdom.Visdom(env='model_1')这时候运行代码,代码跑出来是会报错的。因为还需要先在命令行中开启visdom服务。在命令行中输入python3-mvisdom.server之后命令行中会弹出提示Youcannavigatetohttp
- 可视化问题ConnectionError: HTTPConnectionPool(host=‘localhost‘, port=8097)
sunflower_level1
pythonpytorch
可视化出现问题代码中调用了visdom,但没有打开显示界面的端口$pipinstallvisdom#启动服务#默认端口为8097,可以根据需要加上-p选项修改端口$python-mvisdom.server#或者直接visdom命令也可以#有以下输出代表启动成功#Downloadingscripts.Itmighttakeawhile.#It'sAlive!#INFO:root:Applicati
- PyTorch中常用的工具(5)使用GPU加速:CUDA
Font Tian
PyTorchPython大战人工智能pytorch人工智能python
文章目录前言4使用GPU加速:CUDA5小结前言在训练神经网络的过程中需要用到很多的工具,最重要的是数据处理、可视化和GPU加速。本章主要介绍PyTorch在这些方面常用的工具模块,合理使用这些工具可以极大地提高编程效率。由于内容较多,本文分成了五篇文章(1)数据处理(2)预训练模型(3)TensorBoard(4)Visdom(5)CUDA与小结。整体结构如下:1数据处理1.1Dataset1.
- PyTorch常用工具(1)数据处理
Font Tian
Python大战人工智能PyTorchpytorch人工智能python
文章目录前言1数据处理1.1Dataset1.2DataLoader前言在训练神经网络的过程中需要用到很多的工具,最重要的是数据处理、可视化和GPU加速。本章主要介绍PyTorch在这些方面常用的工具模块,合理使用这些工具可以极大地提高编程效率。由于内容较多,本文分成了五篇文章(1)数据处理(2)预训练模型(3)TensorBoard(4)Visdom(5)CUDA与小结。整体结构如下:1数据处理
- PyTorch中常用的工具(4)Visdom
Font Tian
PyTorchPython大战人工智能pytorch人工智能python
文章目录前言3.2Visdom前言在训练神经网络的过程中需要用到很多的工具,最重要的是数据处理、可视化和GPU加速。本章主要介绍PyTorch在这些方面常用的工具模块,合理使用这些工具可以极大地提高编程效率。由于内容较多,本文分成了五篇文章(1)数据处理(2)预训练模型(3)TensorBoard(4)Visdom(5)CUDA与小结。整体结构如下:1数据处理1.1Dataset1.2DataLo
- PyTorch常用工具(2)预训练模型
Font Tian
PyTorchPython大战人工智能pytorch人工智能python
文章目录前言2预训练模型前言在训练神经网络的过程中需要用到很多的工具,最重要的是数据处理、可视化和GPU加速。本章主要介绍PyTorch在这些方面常用的工具模块,合理使用这些工具可以极大地提高编程效率。由于内容较多,本文分成了五篇文章(1)数据处理(2)预训练模型(3)TensorBoard(4)Visdom(5)CUDA与小结。整体结构如下:1数据处理1.1Dataset1.2DataLoade
- PyTorch中常用的工具(3)TensorBoard
Font Tian
PyTorchPython大战人工智能pytorch人工智能python
文章目录前言3可视化工具3.1TensorBoard前言在训练神经网络的过程中需要用到很多的工具,最重要的是数据处理、可视化和GPU加速。本章主要介绍PyTorch在这些方面常用的工具模块,合理使用这些工具可以极大地提高编程效率。由于内容较多,本文分成了五篇文章(1)数据处理(2)预训练模型(3)TensorBoard(4)Visdom(5)CUDA与小结。整体结构如下:1数据处理1.1Datas
- urllib3.exceptions.MaxRetryError: HTTPConnectionPool(host=‘localhost‘, port=8097): Max retries excee
Joey Chen&Wpl
pythonbugpython深度学习
使用visdom后,出现以下问题:requests.exceptions.ConnectionError:HTTPConnectionPool(host='localhost',port=8097):Maxretriesexceededwithurl:/env/main(CausedbyNewConnectionError(':Failedtoestablishanewconnection:[Wi
- 常用pytorch代码
yllgl1
深度学习pytorchpytorch深度学习神经网络
准备工作导包提前安装tensorboardX(可视化),torchsnooper(调试代码)pipinstalltensorboardXpipinstalltorchsnooperimporttorchfromtensorboardXimportSummaryWriterimporttorch.nnasnnimportmatplotlib.pyplotaspltimporttorch.nn.fun
- visdom使用小技巧
芒果很芒~
人工智能
visdom常用于深度学习迭代过程的可视化。在代码中,需要在相应位置增加如下代码:importvisdomvis=visdom.Visdom(env=u'domain_accuracy')#设置的环境名称vis.line(X=np.array([epoch]),Y=np.array([domain_accuracy]),win='domain_accuracy',update='append',o
- 实现TensorBoard可视化网络的参数
韭菜盖饭
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前言最近在做神经网络相关的实验,为了方便神经网络参数是否变化,学习一下TensorBoard可视化网络的参数的方法,这里使用pytorch实现。实现当使用PyTorch训练一个简单的神经网络时,可以使用TensorBoardX来可视化网络的参数。以下是一个简单的神经网络训练代码示例:importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromt
- 12-07 周四 Pytorch 使用Visdom 进行可视化
思影影思
pytorch人工智能python
简介 在完成了龙良曲的Pytroch视频课程之后,楼主对于pytroch有了进一步的理解,比如,比之前更加深刻的了解了BP神经网络的反向传播算法,梯度、损失、优化器这些名词更加熟悉。这个博客简要介绍一下在使用Pytorch进行数据可视化的一些内容。安装pipinstallvisdom启动服务python-mvisdom.server使用 基本上是按照先生成对象,然后追加内容的方式。importvi
- 【已解决】ModuleNotFoundError: No module named ‘tensorboardX‘
鳗小鱼
Bugs(程序报错)python开发语言机器学习深度学习人工智能opencvscikit-learn
问题描述Traceback(mostrecentcalllast):File"train.py",line84,infromtensorboardXimportSummaryWriterModuleNotFoundError:Nomodulenamed'tensorboardX'解决办法pipinstalltensorboardX但是这里需要注意的一点是,由于我用的是cuda118+python3
- 【PyTorch】线性回归
盛世隐者
深度学习pytorch线性回归
文章目录1.代码实现1.1一元线性回归模型的训练2.代码解读2.1.tensorboardX2.1.1.tensorboardX的安装2.1.2.tensorboardX的使用1.代码实现波士顿房价数据集下载1.1一元线性回归模型的训练importnumpyasnpimporttorchimporttorch.nnasnnfromtorch.utils.dataimportTensorDatase
- pytorch常用API说明
ren.yz
pytorch
Pytorch使用tensorboardX可视化。超详细!!!-简书tensorboardX可视化Torchtext使用教程文本数据处理-林震宇-博客园torchtext文本预处理NLP(二十三)序列标注算法评估模块seqeval的使用-山阴少年-博客园seqeval序列标注算法评估模块
- 使用Pytorch中的tensorboard可视化网络训练参数
知了爱啃代码
Pytorch使用深度学习pytorchtensorflow神经网络可视化
前几日在利用Pytorch训练CIFAR-10数据集时,就在想这些训练过程中的loss怎么才能可视化出来,于是去找了一下,网上大部分的方法都是利用tensorboardX来实现的,后来发现其实新版本Pytorch里边自带的tensorboard就可以实现可视化。(应该是版本升级之后tensorboardX被torch.utils.tensorboard取代了)于是就尝试了一番:环境配置安装tens
- tensorboard或tensorboardX启动失败:TypeError: entry_points() got an unexpected keyword argument ‘group‘
Dearjin_kim
python开发语言pytorch
一、报错信息TypeError:entry_points()gotanunexpectedkeywordargument‘group’二、报错原因tensorboard或tensorboardX依赖Markdown,本文使用的Markdown3.4.1版本,而从Markdown3.3.4之后的版本,启动tensorboard或tensorboardX时,便会出现上述报错信息。三、解决办法1.首先卸
- 使用CycleGAN训练自己的数据集
瞬间记忆
深度学习pytorch人工智能python
一、下载源码源码下载链接:https://github.com/junyanz/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix二、调整自己的数据集格式按照如下格式放三、安装好所需要的python包使用命令:pipinstall包名称在anaconda里面安装,四、训练和测试在开始训练前,需要打开visdom(训练可视化界面),在命令行直接输入以下命令:python-mvisdom.ser
- 《Python深度学习 基于PyTorch》(吴茂贵)P73源码分析记录
boss-dog
Pytorchpytorchpython深度学习
一.TensorboardX介绍书上这一节主要是介绍Pytorch可视化工具——tensorboardX。首先简单介绍下该工具,tensorboardX可以记录训练数据、评估数据、网络结构、图像等。模块安装先安装tensorflow,然后再安装tensorboardX,目前tensorboardX版本仅支持到了2.0这是我模块版本,可以参考,运行没问题使用方法fromtensorboardXimp
- 【已解决】ModuleNotFoundError: No module named ‘tensorboardX‘
鳗小鱼
Bugs(程序报错)linux算法人工智能深度学习python
这个就是缺少tensorboardX解决办法:pipinstalltensorboardX不要信那些分析一大堆,最后还不对的
- Python3日志
诸神缄默不语
编程学习笔记pythonloggingwandbtensorboardfitloglogurustructlog
诸神缄默不语-个人CSDN博文目录本文主要介绍在使用Python3编程的过程中(不限于传统开发、数据分析还是深度学习)各种实现日志的方案。文章目录1.logging库:日志记录2.wandb3.TensorBoard4.TensorBoardX5.fitlog6.loguru7.nb_log8.structlog1.logging库:日志记录logging库官方文档:logging—Python的
- 基本数据类型和引用类型的初始值
3213213333332132
java基础
package com.array;
/**
* @Description 测试初始值
* @author FuJianyong
* 2015-1-22上午10:31:53
*/
public class ArrayTest {
ArrayTest at;
String str;
byte bt;
short s;
int i;
long
- 摘抄笔记--《编写高质量代码:改善Java程序的151个建议》
白糖_
高质量代码
记得3年前刚到公司,同桌同事见我无事可做就借我看《编写高质量代码:改善Java程序的151个建议》这本书,当时看了几页没上心就没研究了。到上个月在公司偶然看到,于是乎又找来看看,我的天,真是非常多的干货,对于我这种静不下心的人真是帮助莫大呀。
看完整本书,也记了不少笔记
- 【备忘】Django 常用命令及最佳实践
dongwei_6688
django
注意:本文基于 Django 1.8.2 版本
生成数据库迁移脚本(python 脚本)
python manage.py makemigrations polls
说明:polls 是你的应用名字,运行该命令时需要根据你的应用名字进行调整
查看该次迁移需要执行的 SQL 语句(只查看语句,并不应用到数据库上):
python manage.p
- 阶乘算法之一N! 末尾有多少个零
周凡杨
java算法阶乘面试效率
&n
- spring注入servlet
g21121
Spring注入
传统的配置方法是无法将bean或属性直接注入到servlet中的,配置代理servlet亦比较麻烦,这里其实有比较简单的方法,其实就是在servlet的init()方法中加入要注入的内容:
ServletContext application = getServletContext();
WebApplicationContext wac = WebApplicationContextUtil
- Jenkins 命令行操作说明文档
510888780
centos
假设Jenkins的URL为http://22.11.140.38:9080/jenkins/
基本的格式为
java
基本的格式为
java -jar jenkins-cli.jar [-s JENKINS_URL] command [options][args]
下面具体介绍各个命令的作用及基本使用方法
1. &nb
- UnicodeBlock检测中文用法
布衣凌宇
UnicodeBlock
/** * 判断输入的是汉字 */ public static boolean isChinese(char c) { Character.UnicodeBlock ub = Character.UnicodeBlock.of(c);
- java下实现调用oracle的存储过程和函数
aijuans
javaorale
1.创建表:STOCK_PRICES
2.插入测试数据:
3.建立一个返回游标:
PKG_PUB_UTILS
4.创建和存储过程:P_GET_PRICE
5.创建函数:
6.JAVA调用存储过程返回结果集
JDBCoracle10G_INVO
- Velocity Toolbox
antlove
模板toolboxvelocity
velocity.VelocityUtil
package velocity;
import org.apache.velocity.Template;
import org.apache.velocity.app.Velocity;
import org.apache.velocity.app.VelocityEngine;
import org.apache.velocity.c
- JAVA正则表达式匹配基础
百合不是茶
java正则表达式的匹配
正则表达式;提高程序的性能,简化代码,提高代码的可读性,简化对字符串的操作
正则表达式的用途;
字符串的匹配
字符串的分割
字符串的查找
字符串的替换
正则表达式的验证语法
[a] //[]表示这个字符只出现一次 ,[a] 表示a只出现一
- 是否使用EL表达式的配置
bijian1013
jspweb.xmlELEasyTemplate
今天在开发过程中发现一个细节问题,由于前端采用EasyTemplate模板方法实现数据展示,但老是不能正常显示出来。后来发现竟是EL将我的EasyTemplate的${...}解释执行了,导致我的模板不能正常展示后台数据。
网
- 精通Oracle10编程SQL(1-3)PLSQL基础
bijian1013
oracle数据库plsql
--只包含执行部分的PL/SQL块
--set serveroutput off
begin
dbms_output.put_line('Hello,everyone!');
end;
select * from emp;
--包含定义部分和执行部分的PL/SQL块
declare
v_ename varchar2(5);
begin
select
- 【Nginx三】Nginx作为反向代理服务器
bit1129
nginx
Nginx一个常用的功能是作为代理服务器。代理服务器通常完成如下的功能:
接受客户端请求
将请求转发给被代理的服务器
从被代理的服务器获得响应结果
把响应结果返回给客户端
实例
本文把Nginx配置成一个简单的代理服务器
对于静态的html和图片,直接从Nginx获取
对于动态的页面,例如JSP或者Servlet,Nginx则将请求转发给Res
- Plugin execution not covered by lifecycle configuration: org.apache.maven.plugin
blackproof
maven报错
转:http://stackoverflow.com/questions/6352208/how-to-solve-plugin-execution-not-covered-by-lifecycle-configuration-for-sprin
maven报错:
Plugin execution not covered by lifecycle configuration:
- 发布docker程序到marathon
ronin47
docker 发布应用
1 发布docker程序到marathon 1.1 搭建私有docker registry 1.1.1 安装docker regisry
docker pull docker-registry
docker run -t -p 5000:5000 docker-registry
下载docker镜像并发布到私有registry
docker pull consol/tomcat-8.0
- java-57-用两个栈实现队列&&用两个队列实现一个栈
bylijinnan
java
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Stack;
/*
* Q 57 用两个栈实现队列
*/
public class QueueImplementByTwoStacks {
private Stack<Integer> stack1;
pr
- Nginx配置性能优化
cfyme
nginx
转载地址:http://blog.csdn.net/xifeijian/article/details/20956605
大多数的Nginx安装指南告诉你如下基础知识——通过apt-get安装,修改这里或那里的几行配置,好了,你已经有了一个Web服务器了。而且,在大多数情况下,一个常规安装的nginx对你的网站来说已经能很好地工作了。然而,如果你真的想挤压出Nginx的性能,你必
- [JAVA图形图像]JAVA体系需要稳扎稳打,逐步推进图像图形处理技术
comsci
java
对图形图像进行精确处理,需要大量的数学工具,即使是从底层硬件模拟层开始设计,也离不开大量的数学工具包,因为我认为,JAVA语言体系在图形图像处理模块上面的研发工作,需要从开发一些基础的,类似实时数学函数构造器和解析器的软件包入手,而不是急于利用第三方代码工具来实现一个不严格的图形图像处理软件......
&nb
- MonkeyRunner的使用
dai_lm
androidMonkeyRunner
要使用MonkeyRunner,就要学习使用Python,哎
先抄一段官方doc里的代码
作用是启动一个程序(应该是启动程序默认的Activity),然后按MENU键,并截屏
# Imports the monkeyrunner modules used by this program
from com.android.monkeyrunner import MonkeyRun
- Hadoop-- 海量文件的分布式计算处理方案
datamachine
mapreducehadoop分布式计算
csdn的一个关于hadoop的分布式处理方案,存档。
原帖:http://blog.csdn.net/calvinxiu/article/details/1506112。
Hadoop 是Google MapReduce的一个Java实现。MapReduce是一种简化的分布式编程模式,让程序自动分布到一个由普通机器组成的超大集群上并发执行。就如同ja
- 以資料庫驗證登入
dcj3sjt126com
yii
以資料庫驗證登入
由於 Yii 內定的原始框架程式, 採用綁定在UserIdentity.php 的 demo 與 admin 帳號密碼: public function authenticate() { $users=array( &nbs
- github做webhooks:[2]php版本自动触发更新
dcj3sjt126com
githubgitwebhooks
上次已经说过了如何在github控制面板做查看url的返回信息了。这次就到了直接贴钩子代码的时候了。
工具/原料
git
github
方法/步骤
在github的setting里面的webhooks里把我们的url地址填进去。
钩子更新的代码如下: error_reportin
- Eos开发常用表达式
蕃薯耀
Eos开发Eos入门Eos开发常用表达式
Eos开发常用表达式
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2014年8月18日 15:03:35 星期一
&
- SpringSecurity3.X--SpEL 表达式
hanqunfeng
SpringSecurity
使用 Spring 表达式语言配置访问控制,要实现这一功能的直接方式是在<http>配置元素上添加 use-expressions 属性:
<http auto-config="true" use-expressions="true">
这样就会在投票器中自动增加一个投票器:org.springframework
- Redis vs Memcache
IXHONG
redis
1. Redis中,并不是所有的数据都一直存储在内存中的,这是和Memcached相比一个最大的区别。
2. Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据,同时还提供list,set,hash等数据结构的存储。
3. Redis支持数据的备份,即master-slave模式的数据备份。
4. Redis支持数据的持久化,可以将内存中的数据保持在磁盘中,重启的时候可以再次加载进行使用。
Red
- Python - 装饰器使用过程中的误区解读
kvhur
JavaScriptjqueryhtml5css
大家都知道装饰器是一个很著名的设计模式,经常被用于AOP(面向切面编程)的场景,较为经典的有插入日志,性能测试,事务处理,Web权限校验, Cache等。
原文链接:http://www.gbtags.com/gb/share/5563.htm
Python语言本身提供了装饰器语法(@),典型的装饰器实现如下:
@function_wrapper
de
- 架构师之mybatis-----update 带case when 针对多种情况更新
nannan408
case when
1.前言.
如题.
2. 代码.
<update id="batchUpdate" parameterType="java.util.List">
<foreach collection="list" item="list" index=&
- Algorithm算法视频教程
栏目记者
Algorithm算法
课程:Algorithm算法视频教程
百度网盘下载地址: http://pan.baidu.com/s/1qWFjjQW 密码: 2mji
程序写的好不好,还得看算法屌不屌!Algorithm算法博大精深。
一、课程内容:
课时1、算法的基本概念 + Sequential search
课时2、Binary search
课时3、Hash table
课时4、Algor
- C语言算法之冒泡排序
qiufeihu
c算法
任意输入10个数字由小到大进行排序。
代码:
#include <stdio.h>
int main()
{
int i,j,t,a[11]; /*定义变量及数组为基本类型*/
for(i = 1;i < 11;i++){
scanf("%d",&a[i]); /*从键盘中输入10个数*/
}
for
- JSP异常处理
wyzuomumu
Webjsp
1.在可能发生异常的网页中通过指令将HTTP请求转发给另一个专门处理异常的网页中:
<%@ page errorPage="errors.jsp"%>
2.在处理异常的网页中做如下声明:
errors.jsp:
<%@ page isErrorPage="true"%>,这样设置完后就可以在网页中直接访问exc