tensorflow實現車牌識別

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returns the truth value of (x > y) element-wise.

args:

2、tf.configproto（）

一般用在建立session的時候，用來對session進行引數配置。

with

tf.session(config = tf.configproto(...),...)
#tf.configproto()的引數

log_device_placement=true : 是否列印裝置分配日誌
allow_soft_placement=true ： 如果你指定的裝置不存在，允許tf自動分配裝置
tf.configproto(log_device_placement=true,allow_soft_placement=true)

#allow growth

config = tf.configproto()
config.gpu_options.allow_growth = true
session = tf.session(config=config, ...)
# 使用allow_growth option，剛一開始分配少量的gpu容量，然後按需慢慢的增加，由於不會釋放
#記憶體，所以會導致碎片

# per_process_gpu_memory_fraction

gpu_options=tf.gpuoptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.7)
config=tf.configproto(gpu_options=gpu_options)
session = tf.session(config=config, ...)
#設定每個gpu應該拿出多少容量給程序使用，0.4代表 40%

~/ cuda_visible_devices=0  python your.py#使用gpu0

~/ cuda_visible_devices=0,1 python your.py#使用gpu0,1
#或者在 程式開頭
os.environ['cuda_visible_devices'] = '0'
#使用 gpu 0
os.environ['cuda_visible_devices'] = '0,1'
# 使用 gpu 0，1

problems:

1. valueerror: only callsoftmax_cross_entropy_with_logitswith named arguments (labels=…, logits=…, …)

呼叫tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits, tf_train_labels)出現上述錯誤。

解決辦法：錯誤提示中已經給出，只能使用命名引數的方式來呼叫。呼叫函式改為：tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=logits, logits=tf_train_labels)即可。

2 .module 『cv2』 has no attribute 『cv_load_image_grayscale』。traceback (most recent call last): 

nameerror: name 『cv_load_image_grayscale』 is not defined原來是 cv_load_image_grayscale is from the outdated [and now removed] cv api

解決方法

cv2.imread_grayscale

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