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tensorflow指定CPU与GPU运算 一、总结 一句话总结： with tf.device('/cpu:0'): 二、tensorflow指定CPU与GPU运算 转自或参考：TensorFlow——tensorflow指定CPU与GPU运算https://www.cnblogs.com/bab 阅读全文
posted @ 2020-08-08 18:54
范仁义
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绕过Nvidia官方要求的注册或登陆步骤直接下载cuDNN的方法 一、总结 一句话总结： 直接复制链接地址，迅雷下载即可，不要点进去，点进去要注册麻烦 二、绕过Nvidia官方要求的注册或登陆步骤直接下载cuDNN的方法 转自或参考：绕过Nvidia官方要求的注册或登陆步骤直接下载cuDNN的方法h 阅读全文
posted @ 2020-08-08 18:51
范仁义
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“Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN failed to initialize”错误的解决办法 一、总结 一句话总结： 错误原因是我的图像比较大，消耗GPU资源较多。但我的显卡（RTX2060）显存只 阅读全文
posted @ 2020-08-08 18:49
范仁义
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TensorFlow1.2~2.1各个GPU版本CUDA和cuDNN对应版本整理（干货） 一、总结 一句话总结： 可以在官网查看tensorflow、cuda、cudnn的对应关系，在TensorFlow的GPU版本安装过程中，如果对应的CUDA版本和cuDNN版本不正确的话，是无法正常使用GPU来 阅读全文
posted @ 2020-08-08 18:47
范仁义
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cuda和cudnn是什么 一、总结 一句话总结： CUDA(Compute Unified Device Architecture)，是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。 CUDA是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。 NVIDIA cuDNN是用于深 阅读全文
posted @ 2020-08-08 18:44
范仁义
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卷积实例 一、总结 一句话总结： 卷积连续定义：$$( f * g ) ( n ) = \int _ { - \infty } ^ { \infty } f ( \tau ) g ( n - \tau ) d \tau$$ 卷积离散定义：$$( f * g ) ( n ) = \sum _ { \t 阅读全文
posted @ 2020-08-08 08:28
范仁义
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DenseNet：比ResNet更优的CNN模型 一、总结 一句话总结： (A)、DenseNet模型，它的基本思路与ResNet一致，但是它建立的是前面所有层与后面层的密集连接（dense connection），它的名称也是由此而来。 (B)、DenseNet的另一大特色是通过特征在channe 阅读全文
posted @ 2020-08-08 08:11
范仁义
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ResNet详解-通俗易懂版 一、总结 一句话总结： ResNet是一种残差网络，咱们可以把它理解为一个子网络，这个子网络经过堆叠可以构成一个很深的网络。 1、为什么要引入ResNet？ ①、我们知道，网络越深，咱们能获取的信息越多，而且特征也越丰富。但是根据实验表明，随着网络的加深，优化效果反而越 阅读全文
posted @ 2020-08-08 06:47
范仁义
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