Keras深度學習時報錯 failed to create cublas handle: CUBLAS_STATUS_ALLOC_FAILED 需要添加一下代碼到文件中： from keras.backend.tensorflow
深度學習筆記(一)：logistic分類 深度學習筆記(二)：簡單神經網絡，後向傳播算法及實現 深度學習筆記(三)：激活函數和損失函數 深度學習筆記：優化方法總結(BGD,SGD,Momentum,AdaGrad,RMSPr
最近越來越感覺到在win下開發簡直渾身難受，各種lib需要逐個下載安裝不說，到現在乾脆在win下跑不起來了。無奈，只能打算轉戰linux平臺。在搭建環境過程中碰到了各種問題，因此把碰到的一些問題及其解決方法寫下來作爲備忘。 1.
矩陣向量求導（一）求導定義與求導佈局 https://www.cnblogs.com/pinard/p/10750718.html 矩陣向量求導（二） 矩陣向量求導之定義法 https://www.cnblogs.c
Torch 定義了九種CPU tensor類型和九種GPU tensor類型 Data type dtype CPU tensor GPU tensor 32位浮點型 torch.float32 或 torch.fl
作者：雷傑 鏈接：https://www.zhihu.com/question/67209417/answer/302434279 來源：知乎 著作權歸作者所有。商業轉載請聯繫作者獲得授權，非商業轉載請註明出處。 剛踩的坑, 差
最近論文需要跑別人的代碼試一下，實驗室的小夥伴在他1060的顯卡上能運行，但是我把它拿到服務器上來跑，總是遇到問題。先來說一下，我最終的配置： Python3.6.6 + Pytorch1.2.0 + cudatoolkit10.0.13
2019年11月~2020年7月CCF會議列表 截稿日期 通知時間 會議簡稱 會議全稱
video_dirs = os.listdir(subject_root) # 列表 video_dirs.sort(key=lambda x: int(x[5:])) # 5表示排序關鍵字的起始位置，自行設定 打印： ['v
1、conda create -n py36-keras python=3.6.7 2、source activate py36-keras 3、conda install tensorflow-gpu==1.12.0 4、conda
最近服務器上的兩個賬戶黑掉了，賬戶的密碼被篡改了，幸好還有一個賬戶可以用，可以確認原來的賬戶還存在，所以首先想到的辦法就是如果把篡改的密碼改過來，終於終於耗時五個小時把問題解決了，也可能是我頭一次遇到這種問題，上手比較慢，話不多說，直奔主
from typing import List 再用python3的時候可能會遇到以下這種： def fun(self, candidates: List[int], target: int) -> List[List[int]]:
RNN在深度學習中佔據重要地位，我們常常調用tensorflow的包就可以完成RNN的構建與訓練，但通用的RNN並不總是能滿足我們的需求，若要改動，必先知其細。 也許你會說，我自己用for循環寫個rnn的實現不就好了嘛，當然可以啊。但內置
在開始深度學習之前，需先做好一件小事，那就是配置環境，配環境的煩惱配過的都知道，話不多說，直奔主題…… 在閱讀本文之前需要了解：docker是什麼？docker的常用命令有哪些？（當然，不瞭解也沒有關係，按照本文所述步驟一步步來就可以不明
1、標準化——數據處理 preProcess(x, method = c("center", "scale"), thresh = 0.95, pcaComp = NULL, na.remove = TRUE,
