Python深度學習案例之百度深度學習平臺飛漿paddlepaddle-gpu的安裝與使用
來源:投稿
作者:Struggling cyanobacteria 編輯:學姐
NO.1?深度學習平臺飛漿paddle的環(huán)境搭建
① 效率更高的 gpu 版本的安裝
通過?python -m pip install paddlepaddle-gpu -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple來進行安裝。
paddle.utils.run_check()?可以檢測 paddle 的安裝情況。
② 判斷是否支持gpu版本
如果報下面的錯誤,說明你的顯卡不支持 GPU。
You are using GPU version PaddlePaddle, but there is no GPU detected on your machine. Maybe CUDA devices is not set properly.
譯:
你使用的是GPU版本的PaddlePaddle,但在你的機器上沒有檢測到GPU。可能CUDA設備設置不正確。
UserWarning: You are using GPU version Paddle, but your CUDA device is not set properly. CPU device will be used by default.
譯:
用戶警告:你正在使用GPU版本的飛槳,但是你的CUDA設備沒有正確設置。默認使用CPU設備。
③ 退而求其次,普通版本的安裝
那就用下面的命令進行卸載:
python -m pip uninstall paddlepaddle-gpu
卸載后再安裝 cpu 版本的:
python -m pip install paddlepaddle -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
不卸載也可以,上面說會默認使用 cpu 的,也可以正常用,只是不能體驗 cpu 的速度了。
④ paddlehub的安裝
然后是安裝 paddlehub 了,我們將要用到的訓練模型就來自于 paddlehub。
python -m pip install paddlehub -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
NO.2??調用訓練好的庫進行圖像分割效果演示
① 演示一:ace2p 模型
下面這是原圖,接下來演示下不同模型分割圖像的效果圖。

這個分割的效果看著還可以。
每次加載新的模型會下載對應的模型。


② 演示二:humanseg_server 模型
下面腿部識別的不是很好。

③ 演示三:deeplabv3p_xception65_humanseg模型
主要訓練的模型都是人類圖像,所以這個豹子的識別效果差了一些,更多的需要大家自己來嘗試了。

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