摘要: 文章目录1.导入tf.keras2.构建简单模型2.1模型堆叠2.1.1dense :全连接层2.2网络配置3.训练和评估3.1设置训练流程3.2输入Numpy数据3.2.1fit参数详解3.3tf.data输入数据3.3.1构造dataset3.4评估与预测3.5 Sequential模型线性回归 阅读全文
posted @ 2022-06-28 23:48 China Soft 阅读(803) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: #import keras #import numpy as np #import matplotlib.pyplot as plt #from keras.models import Sequential #全连接层 #from keras.layers import Dense import n 阅读全文
posted @ 2022-06-28 23:47 China Soft 阅读(34) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: https://blog.51cto.com/domi/3044567 问题描述: 安装 tensorfolw-gpu2.1.0 之后调用 显示 GPU False,不能调用GPU 在命令行中 import tensorflow 时显示 “ Could not load dynamic librar 阅读全文
posted @ 2022-06-28 23:36 China Soft 阅读(97) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: https://blog.csdn.net/linxi4165/article/details/124765941 pip install tensorflow-gpu==2.3.0 --default-timeout=100 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn 阅读全文
posted @ 2022-06-28 23:25 China Soft 阅读(16) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: https://blog.csdn.net/qq_42250789/article/details/107070520 目录 一、查看是否用了GPU跑代码 二、用GPU跑代码,观察GPU情况 三、设置用GPU跑代码的方法 四、查看/安装cuda、cudnn版本 五、代码一些问题 错误1:No mod 阅读全文
posted @ 2022-06-28 23:18 China Soft 阅读(958) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: https://blog.csdn.net/To_be_little/article/details/124438800 目录1、查看GPU的数量2、设置GPU加速3、单GPU模拟多GPU环境1、查看GPU的数量import tensorflow as tf# 查看gpu和cpu的数量gpus = 阅读全文
posted @ 2022-06-28 23:16 China Soft 阅读(499) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: x_data = np.random.rand(100) noise = np.random.normal(0,0.01,x_data.shape) y_data = x_data*0.1 + 0.2 + noise plt.scatter(x_data,y_data) plt.show() mod 阅读全文
posted @ 2022-06-28 22:58 China Soft 阅读(31) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 30天吃掉那只Tensorflow2How to eat TensorFlow2 in 30 days ? https://jackiexiao.github.io/eat_tensorflow2_in_30_days/chinese/ 《30天吃掉那只TensorFlow2》* 🚀 github 阅读全文
posted @ 2022-06-28 22:01 China Soft 阅读(66) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: https://developer.mozilla.org/zh-CN/docs/Web/CSS/CSS_Flexible_Box_Layout/Basic_Concepts_of_Flexbox flex 布局的基本概念 Flexible Box 模型,通常被称为 flexbox,是一种一维的布局 阅读全文
posted @ 2022-06-28 12:03 China Soft 阅读(136) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: https://blog.csdn.net/Sabrina_cc/article/details/106039240 一、题目要求1.三个js文件,分别完成:网络训练以及模型保存、模型加载及准确率测试、在线手写数字识别; 2.模型测试准确率要高于99.3%(尽量); 3.在线手写数字识别需要能够通过 阅读全文
posted @ 2022-06-28 10:47 China Soft 阅读(320) 评论(0) 推荐(0) 编辑