随笔分类 - Python/TensorFlow/Keras
摘要：安装TensorFlow 2.0.0以后,运行出现了下面的错误: tensorflow.python.framework.errors_impl.InternalError: cudaGetDevice() failed. Status: CUDA driver version is insuffi
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摘要：安装Tensorflow 2.0以后,运行 import tensorflow as tf 出现下面的错误: 原因及解决的办法:以前是用pip install tensorflow-gpu安装的,没有指定版本,删除以前安装的版本,指定版本为2.0.0-alpha0安装: pip install te
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摘要：Python对List的排序主要有两种方法:一种是用sorted()函数,这种函数要求用一个变量接收排序的结果,才能实现排序;另一种是用List自带的sort()函数，这种方法不需要用一个变量接收排序的结果.这两种方法的参数都差不多,都有key和reverse两个参数,sorted()多了一个排序对
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摘要：Keras的TimeDistributed层主要用途是在时间维度上进行全连接. 比如Faster RCNN,1张图生成了16个ROI,需要对每一个ROI进行分类和回归,ROI的维度是7×7×512,长度和宽度都是7,512个通道,16个ROI的的维度是16×7×7×512,需要得到16个分类和回归,
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摘要：TensorFlow出现这个错误是因为网络的输入被原样输出,也就是说同一个东西既被输入网络,又被输出网络.
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摘要：Keras出现了下面的错误: 原因是使用了Keras backend的reshape操作: 但是Keras backend并不是一个Layer,于是出现了上面的错误.解决的方法是使用Lambda,Lambda用于定义一个Layer,其中没有需要学习的变量,只是对Tensor进行一些操作.先定义一个r
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摘要：对下面的Dict: 如果用value从大到小排序： 如果对key排序,用d[0];默认的是从小到大排序,如果是从大到小,需要用reverse = True. 注意返回的是一个List,不再是Dict.
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摘要：Keras运行迭代一定代数以后，速度越来越慢，经检查是因为在循环迭代过程中增加了新的计算节点，导致计算节点越来越多，内存被占用完，速度变慢。判断是否在循环迭代过程中增加了新的计算节点，可以用下面的语句： 如果增加了新的计算节点，就会报错，如果没有报错，说明没有增加计算节点。
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摘要：首先，导入os，再按照PCI_BUS_ID顺序，从0开始排列GPU， 然后就可以选择用哪一个或者那几个GPU运行： 用0号GPU，即'/gpu:0'运行； 用0号和1号设备，即'/gpu:0'、'/gpu:1'运行； 用7号设备，即'/gpu:7'运行，但是'/gpu:7'根本不存在，于是就只能用C
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摘要：运行下面的代码： 出错： 这是因为换成了Python3.6.5，Python3.6.5已经删除了has_key()方法，改成了下面的写法： 就可以正常运行了。
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摘要：Keras版本的Faster R-CNN源码下载地址：https://github.com/yhenon/keras-frcnn下载以后，用PyCharm打开（前提是已经安装了Tensorflow-gpu和Keras），打开以后可以看到项目的结构： 修改requirements.txt，设置Kera
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摘要：首先，创建一个环境用来安装Tensorflow： 安装以后，在Anaconda Navigator可以看到已经增加了一个新环境： 在cmd窗口中输入： 安装Tensorflow的GPU版本： 在PyCharm中，File->Settings->Projector Interpretor，在Proje
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摘要：Python 2安装的是mysql-python，Python 3安装mysql-python以后，仍然不能import MySQLdb，原来Python 3应该安装mysqlclient，就可以import MySQLdb了。
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摘要：以前是在Cent OS中运行Tensorflow，，经常需要切换操作系统，很不方便，于是决定在Windows 7下安装Tensorflow。 过程还是挺复杂的，需要安装的包括：Visual Studio、Anaconda、CUDA、cuDNN、PyCharm、Tensorflow-gpu等。 Vis
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摘要：一般情况下，import的文件和被import的文件在同一个路径下面，import也比较方便。如果这两个文件不在一个路径下面，import就比较麻烦了，需要在被import的文件路径下面新建一个__init__.py文件，可以是一个没有代码的空文件。 比如被import的文件路径是../A/B/b.
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摘要：首先定义一个tf.train.Saver类： 其中，max_to_keep参数设定只保存最后一个参数，默认值是5，即保存最后5个模型，如果设置成0，训练过程中的所有模型都会被保存。 模型训练好以后，保存模型： 其中，sess是Session，ckpt_dir + "/nn_model.ckpt"是保
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摘要：Python可以实现多线程，但是因为Global Interpreter Lock (GIL)，Python的多线程只能使用一个CPU内核，即一个时间只有一个线程在运行，多线程只是不同线程之间的切换，对多核CPU来说，就是巨大的浪费。如4核CPU，实际上只利用了一个核，CPU利用率只有25%。要充分
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摘要：众所周知，Python和Java一样是基于虚拟机的语言，并不是像C/C++那样将程序代码编译成机器语言再运行，而是解释一行执行一行，速度比较慢。使用Numba库的JIT技术编译以后，可以明显提高程序的运行速度。 首先，使用PyCharm安装Numba库，在Project Interpreter界面可
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摘要：首先定义一个compare函数： 然后调用该函数就可以对List中的元素排序： 要求ListA中的元素有value这个属性才行，当然也可以把value换成ListA中的元素的其他共有属性也可以。感觉和Java差不多。
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