在cuda的安裝目錄-》bin下複製名稱相近的改名成缺少的文件即可。
import matplotlib as mpl #畫圖用的庫 import matplotlib.pyplot as plt #下面這一句是爲了可以在notebook中畫圖 %matplotlib inline import nump
在tensorflow2上實現深度神經網絡的模型搭建與訓練過程。 這裏重點說明一下搭建模型過程中有使用到 批歸一化以及Dropout、selu激活函數等。 import matplotlib as mpl #畫圖用的庫 import m
這裏以分類問題fashion_mnist數據集的模型訓練和使用來介紹tensorflow2.0的開發流程。 代碼中有使用訓練數據歸一化以及使用tf.keras.callbacks來監聽管理模型訓練的過程，並可視化tensorboard模型
1.超參數 超參數指的是：神經網絡中有很多訓練過程中不變化的參數，一般是在訓練之前就已經認爲設定好的，不像神經單元中權重與偏置都是在模型訓練過程中值不斷改變的。 網絡結構參數：幾層，每層寬度，每層激活函數等 訓練參數：batch_si
在移動端這裏就不使用python而是使用C++作爲開發語言，總體流程就是我們在PC端交叉編譯出相關執行程序，然後在jetson nano上直接部署運行，不考慮在jetson nano上編譯，使用交叉編譯這也更加符合嵌入式軟件開發的流程(雖
這裏主要介紹了tensorflow中常量和變量的使用。 常量使用的是tf.constant或tf.ragged.constant來創建 變量使用的是tf.Variable來創建 import matplotlib as mpl #畫圖
TensorFlow 2.0引入的eager提高了代碼的簡潔性，而且更容易debug。但是對於性能來說，eager執行相比Graph模式會有一定的損失。這不難理解，畢竟原生的Graph模式是先構建好靜態圖，然後才真正執行。這對於在分佈式訓
我們在前面的模型的訓練過程中model.compile函數中指定的optimizer就是求導的算法類型，一般我們直接指定爲sgd、adam算法求導，這裏我們可以不依賴於tensorflow中相關算法求導，轉而選擇使用自定義的算法求導，這樣
有小夥伴反饋代碼運行服務概率性出現返回None的問題 併發執行 併發執行一個簡單腳本 def ok(t): return "ok" 併發執行均可正常返回ok，無任何異常 日誌信息 查看出現錯誤的日誌信息 Tracebac
在執行pip install --upgrade pip 或 python -m pip install --upgrade pip 升級pip時報錯： You should consider upgrading via the 'pip
技術相關 log 深淺拷貝 多進程和多線程 單元測試 debug & ipdb 配置相關 vscode環境配置 sphinx文檔生成 整理有點亂 @staticmethod和@classmethod 全局變量
庫名稱簡介 Chardet 字符編碼探測器，可以自動檢測文本、網頁、xml的編碼。 colorama 主要用來給文本添加各種顏色，並且非常簡單易用。 Prettytable 主要用於在終端或瀏覽器端構建格式化的輸出。 difflib，[
1.簡單說就是：執行某個模塊下的文件 2.python -m後面參數的形式是模塊名.文件名 可以將模塊以腳本的方式運行。和python file.py的運行方式區別來看。 使用這個命令會在library path中搜索執行py文件
函數 在數學中函數就是完成了數字的某項變換，輸入參數，它就可以輸出一個結果。 在編程中，函數同樣也有類似的作用。它的作用也是爲了完成某個功能，當有大量重複代碼時，就可以使用函數來解決， 當需要精簡代碼邏輯時也可以使用函數。 定義函數
