目次
model_weight_url = model_zoo.get_checkpoint_url('COCO-InstanceSegmentation/mask_rcnn_R_50_FPN_3x.yaml')
cfg.MODEL.WEIGHTS = model_weight_url
ログイン後にコピー
" >
model_weight_url = model_zoo.get_checkpoint_url('COCO-InstanceSegmentation/mask_rcnn_R_50_FPN_3x.yaml')
cfg.MODEL.WEIGHTS = model_weight_url
ログイン後にコピー
3. 自动合成背景
ホームページ テクノロジー周辺機器 AI 背景が偽物すぎます。AIで自動合成したものですが、偽物ですか?

背景が偽物すぎます。AIで自動合成したものですが、偽物ですか?

Apr 11, 2023 pm 06:13 PM
ai オープンソース 自動合成

###こんにちは、みんな。

皆さんは数日前に下記のビデオをご覧になりましたか?

背景が偽物すぎます。AIで自動合成したものですが、偽物ですか?

ブロガーはもともと自分の背景が本物であることを証明したかったのですが、その結果、ネチズンは彼をからかい、「偽物と戦う」ためにさまざまな背景に変身しました。

今日は楽しみに参加して、AI テクノロジーを使用して背景を自動的に置き換えてみましょう。

アイデアは難しくなく、まず元のビデオから文字を分離し、分離した文字を新しい背景ビデオに「貼り付け」ます。

ビデオから人物を分類するために使用される主要なテクノロジは、コンピュータ ビジョンにおけるインスタンス セグメンテーションです。以前の記事で顔検出などのターゲット検出テクノロジを紹介しました

背景が偽物すぎます。AIで自動合成したものですが、偽物ですか?

ターゲットの検出は、検出されたターゲットを長方形のボックスでマークすることであり、比較的簡単です。インスタンスのセグメンテーションは、各ピクセルを分類し、オブジェクトの輪郭を正確に描く必要があるため、より繊細な作業です。

背景が偽物すぎます。AIで自動合成したものですが、偽物ですか?

今日はインスタンスのセグメンテーションに detectron2 を使用します。これは Facebook AI Research Institute のオープンソース プロジェクトであり、強力で使いやすいです。

背景が偽物すぎます。AIで自動合成したものですが、偽物ですか?

1. インストール

detectron2 は、Linux および macOS システムへのインストールをサポートしています。Linux は pip を通じて直接インストールできますが、Mac はソース コードのコンパイルを通じてインストールするには、Linux を使用することをお勧めします。

背景が偽物すぎます。AIで自動合成したものですが、偽物ですか?

GPU と CPU の実行をサポートします。3090 グラフィックス カード、CUDA11.1、および Pytorch1.8 を使用しています。

2. 実行

公式の事前トレーニング済みモデルを使用して、画像上でインスタンスのセグメンテーションを実行します。

2.1 モデル構成ファイルをロードします

<span style="color: rgb(215, 58, 73); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">from</span> detectron2<span style="color: rgb(0, 92, 197); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">.config</span> import get_cfg<br><span style="color: rgb(215, 58, 73); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">from</span> detectron2 import model_zoo<br><br>cfg <span style="color: rgb(215, 58, 73); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">=</span> get_cfg<span style="color: rgb(153, 153, 119); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">(</span><span style="color: rgb(153, 153, 119); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">)</span><br>model_cfg_file <span style="color: rgb(215, 58, 73); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">=</span> model_zoo<span style="color: rgb(0, 92, 197); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">.get_config_file</span><span style="color: rgb(153, 153, 119); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">(</span><span style="color: rgb(102, 153, 0); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">'COCO-InstanceSegmentation/mask_rcnn_R_50_FPN_3x.yaml'</span><span style="color: rgb(153, 153, 119); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">)</span><br>cfg<span style="color: rgb(0, 92, 197); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">.merge_from_file</span><span style="color: rgb(153, 153, 119); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">(</span>model_cfg_file<span style="color: rgb(153, 153, 119); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">)</span>
ログイン後にコピー
COCO-InstanceSegmentation coco データ セットでトレーニングされたインスタンス セグメンテーション モデルを表します。

mask_rcnn_R_50_FPN_3x.yaml は、モデルのトレーニングに使用される構成情報です。

下の図からわかるように、detectron2 はインスタンス セグメンテーション モデルの提供に加えて、ターゲット検出、キー ポイント検出などの非常に包括的なモデルも提供します。

背景が偽物すぎます。AIで自動合成したものですが、偽物ですか?

2.2 モデルのロード

model_weight_url <span style="color: rgb(215, 58, 73); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">=</span> model_zoo<span style="color: rgb(0, 92, 197); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">.get_checkpoint_url</span><span style="color: rgb(153, 153, 119); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">(</span><span style="color: rgb(102, 153, 0); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">'COCO-InstanceSegmentation/mask_rcnn_R_50_FPN_3x.yaml'</span><span style="color: rgb(153, 153, 119); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">)</span><br>cfg<span style="color: rgb(0, 92, 197); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">.MODEL</span><span style="color: rgb(0, 92, 197); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">.WEIGHTS</span> <span style="color: rgb(215, 58, 73); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">=</span> model_weight_url
ログイン後にコピー

mask_rcnn_R_50_FPN_3x.yaml ファイルには、事前トレーニングされたモデルの URL が保存されます。インスタンスのセグメンテーションを実行すると、プログラムはモデルを URL からローカルに自動的にダウンロードします。保存場所:

背景が偽物すぎます。AIで自動合成したものですが、偽物ですか?

# ただし、プログラムの自動ダウンロード方法は時間がかかる場合があります。このとき、Thunder を使用してモデル ファイルを自分でダウンロードし、対応するパスに配置します。

2.3 インスタンスのセグメンテーション

まず、画像を読み込みます。画像のサイズは 480 * 640 です。

img <span style="color: rgb(215, 58, 73); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">=</span> cv2<span style="color: rgb(0, 92, 197); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">.imread</span><span style="color: rgb(153, 153, 119); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">(</span><span style="color: rgb(102, 153, 0); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">'./000000439715.jpg'</span><span style="color: rgb(153, 153, 119); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">)</span>
ログイン後にコピー

背景が偽物すぎます。AIで自動合成したものですが、偽物ですか?

DefaultPredictor オブジェクトをインスタンス化します。

<span style="color: rgb(215, 58, 73); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">from</span> detectron2<span style="color: rgb(0, 92, 197); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">.engine</span> import DefaultPredictor<br>predictor <span style="color: rgb(215, 58, 73); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">=</span> DefaultPredictor<span style="color: rgb(153, 153, 119); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">(</span>cfg<span style="color: rgb(153, 153, 119); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">)</span>
ログイン後にコピー
画像のインスタンスセグメンテーション

out <span style="color: rgb(215, 58, 73); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">=</span> predictor<span style="color: rgb(153, 153, 119); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">(</span>img<span style="color: rgb(153, 153, 119); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">)</span>
ログイン後にコピー
out変数には、セグメント化された各ターゲットのカテゴリ ID、検出フレーム、ターゲット マスクが格納されます。

out["instances"].pred_classes ターゲットのカテゴリ ID を取得します

背景が偽物すぎます。AIで自動合成したものですが、偽物ですか?

ここでは合計 15 個のターゲットが検出されており、カテゴリはID とカテゴリ名のマッピング関係は設定ファイルで確認できます。このうち、0は人、17は馬を表しています。

out["instances"].pred_masks ターゲットのマスクを取得します。使用方法を検討するために、単一のターゲットのマスクを取得してみましょう。

背景が偽物すぎます。AIで自動合成したものですが、偽物ですか?

ご覧のとおり、値はブール型で、形状は画像と同じサイズです。

所以,遮罩是实例分割​的结果,里面每个元素对应背景が偽物すぎます。AIで自動合成したものですが、偽物ですか?一个像素,取值为True代表该像素是检测出来的目标像素。

因此,我们可以通过遮罩给目标加上一层不透明度,从而把目标精确标注出来。

<span style="color: rgb(89, 89, 89); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">img_copy</span> <span style="color: rgb(215, 58, 73); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">=</span> <span style="color: rgb(89, 89, 89); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">img</span><span style="color: rgb(0, 92, 197); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">.</span><span style="color: rgb(153, 0, 85); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">copy</span>()<br><br><span style="color: rgb(89, 89, 89); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">alpha</span> <span style="color: rgb(215, 58, 73); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">=</span> <span style="color: rgb(0, 92, 197); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">0</span><span style="color: rgb(0, 92, 197); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">.8</span><br><span style="color: rgb(89, 89, 89); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">color</span> <span style="color: rgb(215, 58, 73); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">=</span> <span style="color: rgb(89, 89, 89); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">np</span><span style="color: rgb(0, 92, 197); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">.</span><span style="color: rgb(89, 89, 89); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">array</span>([<span style="color: rgb(0, 92, 197); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">0</span>, <span style="color: rgb(0, 92, 197); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">255</span>, <span style="color: rgb(0, 92, 197); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">0</span>])<br><br><span style="color: rgb(89, 89, 89); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">img_copy</span>[<span style="color: rgb(89, 89, 89); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">mask</span> <span style="color: rgb(215, 58, 73); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">></span> <span style="color: rgb(0, 92, 197); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">0</span>, :] <span style="color: rgb(215, 58, 73); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">=</span> <span style="color: rgb(89, 89, 89); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">img_copy</span>[<span style="color: rgb(89, 89, 89); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">mask</span> <span style="color: rgb(215, 58, 73); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">></span> <span style="color: rgb(0, 92, 197); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">0</span>, :] <span style="color: rgb(215, 58, 73); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">*</span> <span style="color: rgb(89, 89, 89); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">alpha</span> <span style="color: rgb(215, 58, 73); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">+</span> <span style="color: rgb(89, 89, 89); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">color</span> <span style="color: rgb(215, 58, 73); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">*</span> (<span style="color: rgb(0, 92, 197); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">1</span><span style="color: rgb(215, 58, 73); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">-</span><span style="color: rgb(89, 89, 89); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">alpha</span>)
ログイン後にコピー

上述给目标加上一层绿色的不透明度,效果如下:

背景が偽物すぎます。AIで自動合成したものですが、偽物ですか?

可以看到,骑在马上的人已经被标注出来了。

3. 自动合成背景

有了上面的基础,我们就很容易合成视频了。

读取原视频每一帧中将人物分割出来,将分割出来的人物直接覆盖到新背景视频中对应的帧即可。

核心代码:

# 读取原视频<br>ret<span style="color: rgb(89, 89, 89); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">,</span> frame_src <span style="color: rgb(215, 58, 73); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">=</span> cap<span style="color: rgb(0, 92, 197); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">.read</span><span style="color: rgb(153, 153, 119); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">(</span><span style="color: rgb(153, 153, 119); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">)</span><br><br># 读取新背景视频<br>ret<span style="color: rgb(89, 89, 89); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">,</span> frame_bg <span style="color: rgb(215, 58, 73); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">=</span> cap_bg<span style="color: rgb(0, 92, 197); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">.read</span><span style="color: rgb(153, 153, 119); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">(</span><span style="color: rgb(153, 153, 119); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">)</span><br># 调整背景尺寸跟原视频一样<br>frame_bg <span style="color: rgb(215, 58, 73); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">=</span> cv2<span style="color: rgb(0, 92, 197); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">.resize</span><span style="color: rgb(153, 153, 119); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">(</span>frame_bg<span style="color: rgb(89, 89, 89); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">,</span> sz<span style="color: rgb(153, 153, 119); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">)</span><br><br># 分割原视频人物<br>person_mask <span style="color: rgb(215, 58, 73); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">=</span> instance_seg<span style="color: rgb(0, 92, 197); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">.predict</span><span style="color: rgb(153, 153, 119); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">(</span>frame_src<span style="color: rgb(153, 153, 119); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">)</span><br># 合成<br>frame_bg<span style="color: rgb(153, 153, 119); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">[</span>person_mask<span style="color: rgb(89, 89, 89); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">,</span> <span style="color: rgb(89, 89, 89); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">:</span><span style="color: rgb(153, 153, 119); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">]</span> <span style="color: rgb(215, 58, 73); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">=</span> frame_src<span style="color: rgb(153, 153, 119); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">[</span>person_mask<span style="color: rgb(89, 89, 89); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">,</span> <span style="color: rgb(89, 89, 89); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">:</span><span style="color: rgb(153, 153, 119); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">]</span>
ログイン後にコピー


以上が背景が偽物すぎます。AIで自動合成したものですが、偽物ですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

このウェブサイトの声明
この記事の内容はネチズンが自主的に寄稿したものであり、著作権は原著者に帰属します。このサイトは、それに相当する法的責任を負いません。盗作または侵害の疑いのあるコンテンツを見つけた場合は、admin@php.cn までご連絡ください。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

脱衣画像を無料で

Clothoff.io

Clothoff.io

AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

AIヘンタイを無料で生成します。

ホットツール

メモ帳++7.3.1

メモ帳++7.3.1

使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版

SublimeText3 中国語版

中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1

ゼンドスタジオ 13.0.1

強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6

ドリームウィーバー CS6

ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版

SublimeText3 Mac版

神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

CentOS HDFS構成をチェックする方法 CentOS HDFS構成をチェックする方法 Apr 14, 2025 pm 07:21 PM

CENTOSシステムでHDFS構成をチェックするための完全なガイドこの記事では、CENTOSシステム上のHDFSの構成と実行ステータスを効果的に確認する方法をガイドします。次の手順は、HDFSのセットアップと操作を完全に理解するのに役立ちます。 Hadoop環境変数を確認します。最初に、Hadoop環境変数が正しく設定されていることを確認してください。端末では、次のコマンドを実行して、Hadoopが正しくインストールおよび構成されていることを確認します。HDFS構成をチェックするHDFSファイル:HDFSのコア構成ファイルは/etc/hadoop/conf/ディレクトリにあります。使用

Centosシャットダウンコマンドライン Centosシャットダウンコマンドライン Apr 14, 2025 pm 09:12 PM

Centos Shutdownコマンドはシャットダウンし、構文はシャットダウン[オプション]時間[情報]です。オプションは次のとおりです。-hシステムをすぐに停止します。 -pシャットダウン後に電源をオフにします。 -r再起動; -t待機時間。時間は、即時(現在)、数分(分)、または特定の時間(HH:mm)として指定できます。追加の情報をシステムメッセージに表示できます。

Centosのgitlabのバックアップ方法は何ですか Centosのgitlabのバックアップ方法は何ですか Apr 14, 2025 pm 05:33 PM

Centosシステムの下でのGitlabのバックアップと回復ポリシーデータセキュリティと回復可能性を確保するために、Gitlab on Centosはさまざまなバックアップ方法を提供します。この記事では、いくつかの一般的なバックアップ方法、構成パラメーター、リカバリプロセスを詳細に紹介し、完全なGitLabバックアップと回復戦略を確立するのに役立ちます。 1.手動バックアップGitlab-RakeGitlabを使用:バックアップ:コマンドを作成して、マニュアルバックアップを実行します。このコマンドは、gitlabリポジトリ、データベース、ユーザー、ユーザーグループ、キー、アクセスなどのキー情報をバックアップします。デフォルトのバックアップファイルは、/var/opt/gitlab/backupsディレクトリに保存されます。 /etc /gitlabを変更できます

Centosはmysqlをインストールします Centosはmysqlをインストールします Apr 14, 2025 pm 08:09 PM

CentOSにMySQLをインストールするには、次の手順が含まれます。適切なMySQL Yumソースの追加。 yumを実行して、mysql-serverコマンドをインストールして、mysqlサーバーをインストールします。ルートユーザーパスワードの設定など、MySQL_SECURE_INSTALLATIONコマンドを使用して、セキュリティ設定を作成します。必要に応じてMySQL構成ファイルをカスタマイズします。 MySQLパラメーターを調整し、パフォーマンスのためにデータベースを最適化します。

Centosでgitlabログを表示する方法 Centosでgitlabログを表示する方法 Apr 14, 2025 pm 06:18 PM

CENTOSシステムでGitLabログを表示するための完全なガイドこの記事では、メインログ、例外ログ、その他の関連ログなど、CentosシステムでさまざまなGitLabログを表示する方法をガイドします。ログファイルパスは、gitlabバージョンとインストール方法によって異なる場合があることに注意してください。次のパスが存在しない場合は、gitlabインストールディレクトリと構成ファイルを確認してください。 1.メインGitLabログの表示

CentosでPytorchの分散トレーニングを操作する方法 CentosでPytorchの分散トレーニングを操作する方法 Apr 14, 2025 pm 06:36 PM

Pytorchの分散トレーニングでは、Centosシステムでトレーニングには次の手順が必要です。Pytorchのインストール:PythonとPipがCentosシステムにインストールされていることです。 CUDAバージョンに応じて、Pytorchの公式Webサイトから適切なインストールコマンドを入手してください。 CPUのみのトレーニングには、次のコマンドを使用できます。PipinstalltorchtorchtorchvisionTorchaudioGPUサポートが必要な場合は、CUDAとCUDNNの対応するバージョンがインストールされ、インストールに対応するPytorchバージョンを使用してください。分散環境構成:分散トレーニングには、通常、複数のマシンまたは単一マシンの複数GPUが必要です。場所

Dockerの原則の詳細な説明 Dockerの原則の詳細な説明 Apr 14, 2025 pm 11:57 PM

DockerはLinuxカーネル機能を使用して、効率的で孤立したアプリケーションランニング環境を提供します。その作業原則は次のとおりです。1。ミラーは、アプリケーションを実行するために必要なすべてを含む読み取り専用テンプレートとして使用されます。 2。ユニオンファイルシステム(UnionFS)は、違いを保存するだけで、スペースを節約し、高速化する複数のファイルシステムをスタックします。 3.デーモンはミラーとコンテナを管理し、クライアントはそれらをインタラクションに使用します。 4。名前空間とcgroupsは、コンテナの分離とリソースの制限を実装します。 5.複数のネットワークモードは、コンテナの相互接続をサポートします。これらのコア概念を理解することによってのみ、Dockerをよりよく利用できます。

CentosのPytorchのGPUサポートはどのようにサポートされていますか CentosのPytorchのGPUサポートはどのようにサポートされていますか Apr 14, 2025 pm 06:48 PM

Pytorch GPUアクセラレーションを有効にすることで、CentOSシステムでは、PytorchのCUDA、CUDNN、およびGPUバージョンのインストールが必要です。次の手順では、プロセスをガイドします。CUDAおよびCUDNNのインストールでは、CUDAバージョンの互換性が決定されます。NVIDIA-SMIコマンドを使用して、NVIDIAグラフィックスカードでサポートされているCUDAバージョンを表示します。たとえば、MX450グラフィックカードはCUDA11.1以上をサポートする場合があります。 cudatoolkitのダウンロードとインストール:nvidiacudatoolkitの公式Webサイトにアクセスし、グラフィックカードでサポートされている最高のCUDAバージョンに従って、対応するバージョンをダウンロードしてインストールします。 cudnnライブラリをインストールする:

See all articles