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}

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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...

最新tensorflow2 安装与环境配置

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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...

ImageNet图像分类模型 导入与使用

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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...

在Tensorflow 2.0中在ImageNet上训练ResNet

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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)

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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

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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

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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...

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