Сер♂️gay♂️
а ясно
Aragaer
ща скажу что там с измерениями было
Сер♂️gay♂️
так что означает твоя последняя фраза?
Aragaer
там была нейросеть, которая сначала понижает размерность картинки (в смысле слои, которые каждый следующий меньше предыдущего) до вектора в 2048 значений. А потом второй кусок нейросети симметрично восстанавливает обратно
Aragaer
и нейросеть училась так, чтобы взять картинку, прогнать через сеть и получить обратно ее же
Сер♂️gay♂️
мне нужен вот этот результат
Aragaer
бутылочное горлышко в 2048 бит не позволяет полностью сохранить 256*256*24 бита информации, поэтому есть потери
Aragaer
ищи по слову autoencoder
Сер♂️gay♂️
Сер♂️gay♂️
вот смотри
Andrew
Aragaer
ну это у тебя другое, это эмбеддинги
Сер♂️gay♂️
ты про это что то знаешь?
Проксимов
Я один раз не понизил размерность
Roman
если ты виртуалку подключаешь "физически" к твоей локалке, то шлюзом сети будет твой роутер (его адрес)
Aragaer
а у меня автоэнкодер ничего не знал о картинке (и там далеко не всегда были лица... иногда ... другие части тела)
Aragaer
конкретно с лицами наверно можно с самого начала брать картинки меньшего размера и делать более узкое бутылочное горлышко
Aragaer
но это если данные никак не размечены. Если бы были размечены, было бы проще
Сер♂️gay♂️
мне просто сравнивать их нужно
Andrew
Сер♂️gay♂️
у меня есть папка с фотками с разных ракурсов лица человека уже обрезаного с помощью нейросети которая распознает лица и теперь мне эти все фотки надо перевести в числовые данные добавить в бд и потом в видео писать имя человека если такое нашлось в бд над ним
Andrew
Сейчас попробую с виртуалки на винде
Aragaer
это значит данные надо разметить - то есть уже сейчас у тебя каждой фотке соответствует человек
Tishka17
Так уже распознаёт
Aragaer
делаешь нейросеть-классификатор
Andrew
Aragaer
и играешь с разными вариантами слоев и прочих гиперпараметров, пока не будут получаться более-менее реалистичные результаты. Потом тренишь.
Сер♂️gay♂️
Andrew
Aragaer
конкретно для картинок ты берешь сначала сверточные сети, а в конце несколько слоев полносвязных. Ну вобщем стандартная архитектура для классификаторов картинок
Roma
@Tishka17 помог форс реинсталл) pip install --upgrade --force-reinstall --no-cache-dir -r requirements.txt
Andrew
И вот, но тут у всех одинаково
Nikolay
Roma
Andrew
Там два адаптера. В первом и на винде, и на маке стоит нат, во втором виртуальный адаптер хоста, делал по гайду. Но вот по твоей рекомендации выбирал сетевой мост
Roman
Andrew
Andrew
Я когда проверил, кстати, меня это тоже смутило
Andrew
Он, получается, не видит вайфай
Roman
у тебя виртуалка не видит сетевые адаптеры
Andrew
Andrew
Сейчас проверю
Andrew
На виртуалку
Andrew
С нуля, считай
Tishka17
Tishka17
Наверно для сетевых карточек надо хотя бы включить dhcp через нетворг манагер
Andrew
Dchp включен
Andrew
По дефолту
Tishka17
А все же, что там для остальных карточек показывает. Down?
Andrew
Секунду
Andrew
Роберт
Ребят, что в модельке прописать sqlalchemy, чтобы хранить список в бд?
Andrew
А вот так выглядит команда на виртуалке на винде
Roman
что в /etc/network/interfaces ?
Andrew
Tishka17
Проверка настройки в network manager
Andrew
Andrew
Tishka17
Roman
если убунту 16 то можно просто в /etc/network/interfaces прописать настройки сети, в 18-ой уже нетплан
Andrew
18.04
Andrew
Andrew
Вроде оно
Roman
18.04
тогда гляди в /etc/netplan всякие yaml - в них настройки интерфейсов - 18-ой версии пока нет под рукой. Через GUI не умею настраивать, обычно с консолькой работаю
Andrew
Сейчас проверю
Andrew
Там пусто :D
Andrew
Я тоже пока только с консолью работаю
Andrew
Roman
ага
Roman
Roman
https://itdeer.ru/nastrojka-seti-v-ubuntu-server-18-04/
Andrew
Моя сетка подписана как enp0s8
Andrew
О, спасибо
Andrew
А то я на хабре нашел статейку, но там не так подробно