NEW

解决问题 Check failed: cudnnSetTensorNdDescriptor(handle_.get(), elem_type, nd, dims.data(), strides.data()) == CUDNN_STATUS_SUCCESS (3 vs. 0)batch_descriptor: {count: 1 feature_map_count: 288 spatial: 0 7 value_min: 0.000000 value_max: 0.000000 layout: BatchYXDepth}

解决问题 Check failed: cudnnSetTensorNdDescriptor(handle_.get(), elem_type, nd, dims.data(), strides.data()) == CUDNN_STATUS_SUCCESS (3 vs. 0)batch_descriptor: {count: 1 feature_map_count: 288 spatial: 0 7  value_min: 0.000000 value_max: 0.000000 layout: BatchYXDepth}
F tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:516] Check failed: cudnnSetTensorNdDescriptor(handle_.get(), elem_type, nd, dims.data(), strides.data()) == CUDNN_STATUS_SUCCESS (3 vs. 0)batch_descriptor: {count: 1 feature_map_count: 288 spatial: 0 7  value_min: 0.000000 value_max: 0.000000 layout: BatchYXDepth}   错误解决方案更新你的tensorflo...
NEW

最新tensorflow2 安装与环境配置

最新tensorflow2 安装与环境配置
安装cuda 第一步要安装cuda 下载地址:https://developer.nvidia.com/cuda-downloads 这里要注意你N卡的版本。例如我的版本是: Nvidia 驱动版本 我的是441.22版本。这里要注意一下,电脑是否安装微软的vscode,如果安装了就需要特殊的设置,否则不需要。安装cuda 时请选择自选安装。 去掉多余cuda选项 去掉cuda VScode选项 注意cuda版本与驱动版本对应信息(注意,如果相等...
NEW

ImageNet图像分类模型 导入与使用

ImageNet图像分类模型  导入与使用
经典CNN 视图 我们先看一下导入已训练好的ImageNet模型代码:   1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 # coding: UTF-8 import tensorflow as tf # print("TF version:", tf.version) import numpy as np import IPython.display as display # f...
NEW

在Tensorflow 2.0中在ImageNet上训练ResNet

在Tensorflow 2.0中在ImageNet上训练ResNet
在Tensorflow 2.0中在ImageNet上训练ResNet 准确性 网络 中心农作物@ top-1 10片@ Top-1 ResNet-18 69.15% 71.60% ResNet-50 75.96% 77.72% 满足深度残差学习中图像识别的要求。 提供了砝码。 Link: https://pan.baidu.com/s/1nwvkt3Ei5Hp5Pis35cBSmA Code: y4wo 要求 Python版本:3.5.1 包装方式: Tensorflow 2.0.0 麻木 OpenCV的Python tqdm 数据集 可...

Keras.layers.Conv2D参数详解 搭建图片分类 CNN (卷积神经网络)

Keras.layers.Conv2D参数详解   搭建图片分类 CNN (卷积神经网络)
filters: 卷积核(就是过滤器!)的数目(即输出的维度) kernel_size: 单个整数或由两个整数构成的list/tuple,卷积核(过滤器)的宽度和长度。(kernel n.核心,要点,[计]内核) 如为单个整数,则表示在各个空间维度的相同长度。 strides: 单个整数或由两个整数构成的list/tuple,为卷积的步长。 如为单个整数,则表示在各个空间维度的相同步长。任何不为1的strides均...

python 多特征数据标准化 归一化的方法

python 多特征数据标准化 归一化的方法
第一种方法引用已有库:   1 2 3 4 from sklearn.preprocessing import scale # 归一化 a = np.array([[0, 3452, 6], [2, 4564, 1]]) print(scale(a))from sklearn.preprocessing import scale # 归一化 a = np.array([[0, 3452, 6], [2, 4564, 1]]) print(scale(a))    第二种手动处理: 1 2 3 4 5 6 a = np.array(...

机器学习:各种优化器Optimizer的总结与比较

机器学习:各种优化器Optimizer的总结与比较
优化器总结 机器学习中,有很多优化方法来试图寻找模型的最优解。比如神经网络中可以采取最基本的梯度下降法。 梯度下降法(Gradient Descent) 梯度下降法是最基本的一类优化器,目前主要分为三种梯度下降法:标准梯度下降法(GD, Gradient Descent),随机梯度下降法(SGD, Stochastic Gradient Descent)及批量梯度下降法(BGD, Batch Gradient Descent)。 1. 标准梯度下降法(G...

机器学习:过拟合、神经网络Dropout

机器学习:过拟合、神经网络Dropout
过拟合 过拟合现象 机器学习中,过拟合现象就是训练模型高度适用于训练集,而对测试集或未知数据集效果不好的情况。表现为训练集过度拟合具有高准确率,而测试集的准确率明显低于测试集。 防止过拟合 防止过拟合的方法有:增加数据集,正则化方法以及Dropout方法。 1. 增加数据集 数据挖掘中,数据量越多,对模型参数调整就越准确。多的数据往往比好的训练模型要重要,因...

TensorFlow之tf.keras的基础分类

TensorFlow之tf.keras的基础分类
出自:https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/basic_classification 本指南训练神经网络模型,对运动鞋和衬衫等服装图像进行分类。如果您不了解所有细节,这是可以的,这是一个完整的TensorFlow程序的快节奏概述,详细解释了我们的细节。 本指南使用tf.keras,一个高级API,用于在TensorFlow中构建和训练模型。 一、导入库 主要使用的3个库: # TensorFlow and tf.ker...