深度学习标注工具安装失败-深度标注符号

当前目录表

• 1、Python3.9安装torch失败？
• 2、关于深度学习框架TensorFlow2的安装的问题？
• 3、深度学习python图像标记工具labeltool 怎么显示方框
• 4、实验室的深度学习服务器需要安装操作系统和数据库软件吗
• 5、matlab无法安装深度学习网络
• 6、cuda安装完成后nvcc -V报错

Python3.9安装torch失败？

python3.9是最新的版本，有许多库都没有编译好的安装包，这时候pip会下载源码手动编译

安装好编译环境后是可以编译成功的，但像深度学习框架等大软件包环境非常难配

用linux系统都需要复杂的操作才能编译好，并且不推荐自己编译。

所以建议使用目前最稳定的python3.8, 或兼容性最好的3.7

关于深度学习框架TensorFlow2的安装的问题？

直接安装没有GPU，只能用CPU。 要用GPU一般要在装tensorlow的时候至少装两个东西，一个是显卡驱动一个是CUDA。你可以试试conda install -c anaconda tensorflow-gpu，我记得好像会自动帮你装上显卡驱动和cuda

深度学习python图像标记工具labeltool 怎么显示方框

from __future__ import division  

from Tkinter import *  

import tkMessageBox  

from PIL import Image, ImageTk  

import os  

import glob  

import random  

w0 = 1; #图片原始宽度  

h0 = 1; #图片原始高度  

# colors for the bboxes  

COLORS = ['red', 'blue', 'yellow', 'pink', 'cyan', 'green', 'black']  

SIZE = 256, 256  

#指定缩放后的图像大小  

DEST_SIZE = 500, 500   

class LabelTool():  

    def __init__(self, master):  

        # set up the main frame  

        self.parent = master  

        self.parent.title("LabelTool")  

        self.frame = Frame(self.parent)  

        self.frame.pack(fill=BOTH, expand=1)  

        self.parent.resizable(width = TRUE, height = TRUE)  

        self.imageDir = ''  

        self.imageList= []  

        self.egDir = ''  

        self.egList = []  

        self.outDir = ''  

        self.cur = 0  

        self.total = 0  

        self.category = 0  

        self.imagename = ''  

        self.labelfilename = ''  

        self.tkimg = None  

        self.STATE = {}  

        self.STATE['click'] = 0  

        self.STATE['x'], self.STATE['y'] = 0, 0  

        self.bboxIdList = []  

        self.bboxId = None  

        self.bboxList = []  

        self.hl = None  

        self.vl = None  

        self.label = Label(self.frame, text = "Image Dir:")  

        self.label.grid(row = 0, column = 0, sticky = E)  

        self.entry = Entry(self.frame)  

        self.entry.grid(row = 0, column = 1, sticky = W+E)  

        self.ldBtn = Button(self.frame, text = "Load", command = self.loadDir)  

        self.ldBtn.grid(row = 0, column = 2, sticky = W+E)  

        self.mainPanel = Canvas(self.frame, cursor='tcross')  

        self.mainPanel.bind("Button-1", self.mouseClick)  

        self.mainPanel.bind("Motion", self.mouseMove)  

        self.parent.bind("Escape", self.cancelBBox)  # press Espace to cancel current bbox  

        self.parent.bind("s", self.cancelBBox)  

        self.parent.bind("a", self.prevImage) # press 'a' to go backforward  

        self.parent.bind("d", self.nextImage) # press 'd' to go forward  

        self.mainPanel.grid(row = 1, column = 1, rowspan = 4, sticky = W+N)  

        self.lb1 = Label(self.frame, text = 'Bounding boxes:')  

        self.lb1.grid(row = 1, column = 2,  sticky = W+N)  

        self.listbox = Listbox(self.frame, width = 28, height = 12)  

        self.listbox.grid(row = 2, column = 2, sticky = N)  

        self.btnDel = Button(self.frame, text = 'Delete', command = self.delBBox)  

        self.btnDel.grid(row = 3, column = 2, sticky = W+E+N)  

        self.btnClear = Button(self.frame, text = 'ClearAll', command = self.clearBBox)  

        self.btnClear.grid(row = 4, column = 2, sticky = W+E+N)  

        self.ctrPanel = Frame(self.frame)  

        self.ctrPanel.grid(row = 5, column = 1, columnspan = 2, sticky = W+E)  

        self.prevBtn = Button(self.ctrPanel, text=' Prev', width = 10, command = self.prevImage)  

        self.prevBtn.pack(side = LEFT, padx = 5, pady = 3)  

        self.nextBtn = Button(self.ctrPanel, text='Next ', width = 10, command = self.nextImage)  

        self.nextBtn.pack(side = LEFT, padx = 5, pady = 3)  

        self.progLabel = Label(self.ctrPanel, text = "Progress:     /    ")  

        self.progLabel.pack(side = LEFT, padx = 5)  

        self.tmpLabel = Label(self.ctrPanel, text = "Go to Image No.")  

        self.tmpLabel.pack(side = LEFT, padx = 5)  

        self.idxEntry = Entry(self.ctrPanel, width = 5)  

        self.idxEntry.pack(side = LEFT)  

        self.goBtn = Button(self.ctrPanel, text = 'Go', command = self.gotoImage)  

        self.goBtn.pack(side = LEFT)  

        self.egPanel = Frame(self.frame, border = 10)  

        self.egPanel.grid(row = 1, column = 0, rowspan = 5, sticky = N)  

        self.tmpLabel2 = Label(self.egPanel, text = "Examples:")  

        self.tmpLabel2.pack(side = TOP, pady = 5)  

        self.egLabels = []  

        for i in range(3):  

            self.egLabels.append(Label(self.egPanel))  

            self.egLabels[-1].pack(side = TOP)  

        self.disp = Label(self.ctrPanel, text='')  

        self.disp.pack(side = RIGHT)  

        self.frame.columnconfigure(1, weight = 1)  

        self.frame.rowconfigure(4, weight = 1)  

    def loadDir(self, dbg = False):  

        if not dbg:  

            s = self.entry.get()  

            self.parent.focus()  

            self.category = int(s)  

        else:  

            s = r'D:\workspace\python\labelGUI'  

    print 'self.category =%d'  %(self.category )  

        self.imageDir = os.path.join(r'./images', '%03d' %(self.category))  

    print(self.imageDir)   

        self.imageList = glob.glob(os.path.join(self.imageDir, '*.jpg'))  

        if len(self.imageList) == 0:  

            print 'No .jpg images found in the specified dir!'  

            return  

    else:  

        print 'num=%d'  %(len(self.imageList))  

        self.cur = 1  

        self.total = len(self.imageList)  

        self.outDir = os.path.join(r'./labels', '%03d' %(self.category))  

        if not os.path.exists(self.outDir):  

            os.mkdir(self.outDir)  

        self.egDir = os.path.join(r'./Examples', '%03d' %(self.category))  

        filelist = glob.glob(os.path.join(self.egDir, '*.jpg'))  

        self.tmp = []  

        self.egList = []  

        random.shuffle(filelist)  

        for (i, f) in enumerate(filelist):  

            if i == 3:  

                break  

            im = Image.open(f)  

            r = min(SIZE[0] / im.size[0], SIZE[1] / im.size[1])  

            new_size = int(r * im.size[0]), int(r * im.size[1])  

            self.tmp.append(im.resize(new_size, Image.ANTIALIAS))  

            self.egList.append(ImageTk.PhotoImage(self.tmp[-1]))  

            self.egLabels[i].config(image = self.egList[-1], width = SIZE[0], height = SIZE[1])  

        self.loadImage()  

        print '%d images loaded from %s' %(self.total, s)  

    def loadImage(self):  

        imagepath = self.imageList[self.cur - 1]  

    pil_image = Image.open(imagepath)  

    # get the size of the image  

    #获取图像的原始大小  

    global w0,h0  

    w0, h0 = pil_image.size  

    #缩放到指定大小  

        pil_image = pil_image.resize((DEST_SIZE[0], DEST_SIZE[1]), Image.ANTIALIAS)  

    #pil_image = imgresize(w, h, w_box, h_box, pil_image)  

        self.img =  pil_image  

        self.tkimg = ImageTk.PhotoImage(pil_image)  

        self.mainPanel.config(width = max(self.tkimg.width(), 400), height = max(self.tkimg.height(), 400))   

        self.mainPanel.create_image(0, 0, image = self.tkimg, anchor=NW)  

        self.progLabel.config(text = "%04d/%04d" %(self.cur, self.total))  

        # load labels  

        self.clearBBox()  

        self.imagename = os.path.split(imagepath)[-1].split('.')[0]  

        labelname = self.imagename + '.txt'  

        self.labelfilename = os.path.join(self.outDir, labelname)  

        bbox_cnt = 0  

        if os.path.exists(self.labelfilename):  

            with open(self.labelfilename) as f:  

                for (i, line) in enumerate(f):  

                    if i == 0:  

                        bbox_cnt = int(line.strip())  

                        continue  

            print line   

                    tmp = [(t.strip()) for t in line.split()]  

                    print "********************"  

            print DEST_SIZE  

            #tmp = (0.1, 0.3, 0.5, 0.5)  

            print "tmp[0,1,2,3]===%.2f, %.2f, %.2f, %.2f" %(float(tmp[0]), float(tmp[1]), float(tmp[2]), float(tmp[3]))  

            #print "%.2f,%.2f,%.2f,%.2f" %(tmp[0] tmp[1] tmp[2] tmp[3] )  

                    print "********************"  

            #tx = (10, 20, 30, 40)    

                    #self.bboxList.append(tuple(tx))  

                    self.bboxList.append(tuple(tmp))  

            tmp[0] = float(tmp[0])       

            tmp[1] = float(tmp[1])  

            tmp[2] = float(tmp[2])       

            tmp[3] = float(tmp[3])  

            tx0 = int(tmp[0]*DEST_SIZE[0])  

            ty0 = int(tmp[1]*DEST_SIZE[1])  

            tx1 = int(tmp[2]*DEST_SIZE[0])  

            ty1 = int(tmp[3]*DEST_SIZE[1])  

                print "tx0, ty0, tx1, ty1"  

            print tx0, ty0, tx1, ty1  

                    tmpId = self.mainPanel.create_rectangle(tx0, ty0, tx1, ty1,\  

                                                            width = 2, \  

                                                            outline = COLORS[(len(self.bboxList)-1) % len(COLORS)])  

                    self.bboxIdList.append(tmpId)  

            self.listbox.insert(END, '(%.2f,%.2f)-(%.2f,%.2f)' %(tmp[0], tmp[1], tmp[2], tmp[3]) )  

                   # self.listbox.insert(END, '(%d, %d) - (%d, %d)' %(tmp[0], tmp[1], tmp[2], tmp[3]))  

                    self.listbox.itemconfig(len(self.bboxIdList) - 1, fg = COLORS[(len(self.bboxIdList) - 1) % len(COLORS)])  

    def saveImage(self):  

    print self.bboxList   

        with open(self.labelfilename, 'w') as f:  

            f.write('%d\n' %len(self.bboxList))  

            for bbox in self.bboxList:   

                f.write(' '.join(map(str, bbox)) + '\n')  

        print 'Image No. %d saved' %(self.cur)  

    def mouseClick(self, event):  

        if self.STATE['click'] == 0:  

            self.STATE['x'], self.STATE['y'] = event.x, event.y  

        else:  

            x1, x2 = min(self.STATE['x'], event.x), max(self.STATE['x'], event.x)  

            y1, y2 = min(self.STATE['y'], event.y), max(self.STATE['y'], event.y)  

        x1, x2 = x1 / DEST_SIZE[0], x2 / DEST_SIZE[0];   

            y1, y2 = y1 / DEST_SIZE[1], y2 / DEST_SIZE[1];   

            self.bboxList.append((x1, y1, x2, y2))  

            self.bboxIdList.append(self.bboxId)  

            self.bboxId = None  

            self.listbox.insert(END, '(%.2f, %.2f)-(%.2f, %.2f)' %(x1, y1, x2, y2))  

            self.listbox.itemconfig(len(self.bboxIdList) - 1, fg = COLORS[(len(self.bboxIdList) - 1) % len(COLORS)])  

        self.STATE['click'] = 1 - self.STATE['click']  

if __name__ == '__main__':  

    root = Tk()  

    tool = LabelTool(root)  

    root.mainloop()

实验室的深度学习服务器需要安装操作系统和数据库软件吗

需要安装。

1。安装系统。1。安装ubuntu。具体安装省略，记录一个小bug，可能在给有独立显卡的台式机安装ubuntu双系统时遇到：在安装时，使用U盘启动这步，直接选择tryubuntu或installubuntu都会出现黑屏的问题。解决方法：将光标移动到installubuntu一项上，按e键，会进入一个可编辑的界面，将quietsplash修改为nouveau。modeset=0nomodeset，然后按ctrl+x进入安装。之后在ubuntu安装nvidia驱动后，就正常了。如果没有安装驱动，每次进入前，都要用同样的方法将上面的quietsplash修改。2。配置nvidia显卡。具体分为两步：安装nvidia驱动，如果是图形界面的话，在SoftwareUpdates中的AdditionalDrivers中选择合适的驱动安装即可。在官网下载cudnn并安装。2。创建和登录用户。在linux上创建自己的用户，方便管理代码和安装应用。比如我们想要创建一个用户名是haha，密码是123456的用户，命令如下：添加用户：useradd-d/home/haha-mhaha。设置密码(只有设置密码之后，才能登录用户)：passwdhaha，然后输入密码。然后就可以通过sshhaha@your_ip的方式登录服务器了。登录后也可以设置bash：chsh-s/bin/bash或修改为zsh。加入root权限：使用apt下载时，如果出现不在sudoers文件中的报错，则需要将用户加入sudoers，执行sudovim/etc/sudoers命令，rootALL=(ALL)ALL的下一行加入hahaALL=(ALL)ALL，然后保存。删除用户：userdel-rhaha。

matlab无法安装深度学习网络

您好，Matlab是一款非常强大的数学软件，但是它并不支持深度学习网络的安装。深度学习网络的安装需要安装一些其他的软件，比如TensorFlow，Keras，PyTorch等。这些软件都有自己的安装文档，您可以根据文档进行安装。此外，您还可以使用一些第三方工具，比如Anaconda，来安装深度学习网络。Anaconda可以让您轻松安装和管理各种软件，从而让您更轻松地安装深度学习网络。

cuda安装完成后nvcc -V报错

应该是你的CUDA 运行库的路径不对，如果是Windows，请查看 系统属性/高级/环境变量 里面的CUDA_PATH是否正确。