摘要: 原因是:ubuntu默认不允许使用root登录,因此初始root账户是不能使用的,需要在普通账户下利用sudo权限修改root密码。 解决方案很简单:设置一个root密码就行了。注意是sudo 而不是su。 这样就解决了! 阅读全文
posted @ 2018-11-25 12:22 xubling 阅读(21000) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要: 1.pip install --upgrade setuptools #安装或升级 2.如果是基于numpy的python 包,升级numpy pip install -U numpy 3.重新pip install gensim 即可。 pip install tensorflow也类似。 阅读全文
posted @ 2018-10-14 14:41 xubling 阅读(4298) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1.jupyter notebook --generate-config #产生配置文件 2.from notebook.auth import passwd #进入python环境,生成密码密文。第三步有用 passwd() 3.vim ~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py ... 阅读全文
posted @ 2018-10-08 10:18 xubling 阅读(921) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 阅读全文
posted @ 2018-10-08 10:12 xubling 阅读(347) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 惯例先展示函数: 除去name参数用以指定该操作的name,与方法有关的一共五个参数: input: 指需要做卷积的输入图像,它要求是一个Tensor,具有[batch, in_height, in_width, in_channels]这样的shape,具体含义是[训练时一个batch的图片数量, 阅读全文
posted @ 2018-09-06 17:38 xubling 阅读(796) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 转载自此大神 http://blog.csdn.net/mao_xiao_feng/article/details/53453926 max pooling是CNN当中的最大值池化操作,其实用法和卷积很类似 有些地方可以从卷积去参考【TensorFlow】tf.nn.conv2d是怎样实现卷积的? 阅读全文
posted @ 2018-09-06 17:38 xubling 阅读(216) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: conv1 = tf.nn.conv2d(input_tensor,conv1_weights,strides=[1,1,1,1],padding='SAME') 这是一个常见的卷积操作,其中strides=【1,1,1,1】表示滑动步长为1,padding=‘SAME’表示填0操作 当我们要设置步 阅读全文
posted @ 2018-09-06 17:23 xubling 阅读(1471) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 转自:https://blog.csdn.net/mao_xiao_feng/article/details/78004522 实验环境:tensorflow版本1.2.0,python2.7 介绍 惯例先展示函数: 1 2 除去name参数用以指定该操作的name,与方法有关的一共五个参数: in 阅读全文
posted @ 2018-09-06 17:16 xubling 阅读(364) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: vim ~/.vimrc 写入: set ts=4 set nu :wq 保存。 source ~/.vimrc 使之生效。 阅读全文
posted @ 2018-09-06 09:39 xubling 阅读(771) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: https://blog.csdn.net/stevenkwong/article/details/52528616 阅读全文
posted @ 2018-09-04 10:00 xubling 阅读(335) 评论(0) 推荐(0) 编辑