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2023年2月10日
Check failed: work_element_count > 0 (0 vs. 0)
摘要: 除了别人说到的版本问题啥的,有可能是数据的读取或处理问题。1. 没读取到数据。2. 读取到数据但是在中间过程中,某一个节点没数据输入(变成输出是None)但最终loss要用到这个节点的输出信息。
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posted @ 2023-02-10 20:22 呼叫哆啦A梦
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2022年7月15日
安装GPU加速的TSNE
摘要: 安装GPU加速的TSNE conda create -n gpu_tsne python=3.8 conda install tsnecuda -c conda-forge 测试是否安装成功: import tsnecuda import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DE
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posted @ 2022-07-15 16:47 呼叫哆啦A梦
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2022年5月8日
pip安装open3d出现bug : `Cargo, the Rust package manager, is not installed or is not on PATH`
摘要: pip安装open3d出现bug : Cargo, the Rust package manager, is not installed or is not on PATH conda 安装jupyter后再 pip install open3d
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posted @ 2022-05-08 01:08 呼叫哆啦A梦
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2022年4月27日
`tf.cond` TypeError: true_fn must be callable.错误
摘要: loss = tf.cond(loss < 0.4,tf.stop_gradient(loss), loss)修改为:loss = tf.cond(loss < 0.4,lambda :tf.stop_gradient(loss), lambda : loss)
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posted @ 2022-04-27 00:10 呼叫哆啦A梦
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2022年4月12日
均匀随机选取点
摘要: 参考: 深度学习--随机种子 最全随机抽样算法(从N个数中抽取M个等)集合 **随机数:**真正的随机数是使用物理现象产生的,比如:投掷钱币。 **伪随机数:**伪随机数的生成是通过随机数生成算法得到的,具有规律性。 均匀随机选点:每个点被选中的概率是相同的,具体实现可以使用np.random.ch
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posted @ 2022-04-12 20:12 呼叫哆啦A梦
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2022年4月4日
Bug "The PyDev.Debugger requires Python 3.6 onwards to be run" 解决
摘要: Bug The PyDev.Debugger requires Python 3.6 onwards to be run 解决 Traceback (most recent call last): File "/home/xxx/.vscode-server/extensions/ms-python
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posted @ 2022-04-04 18:28 呼叫哆啦A梦
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2022年2月25日
matpyplot简单使用
摘要: Matplotlib图形组成 Matplotlib 生成的图形主要由以下几个部分构成: Figure:指整个图形,您可以把它理解成一张画布,它包括了所有的元素,比如标题、轴线等; Axes:绘制 2D 图像的实际区域,也称为轴域区,或者绘图区; Axis:指坐标系中的垂直轴与水平轴,包含轴的长度大小
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posted @ 2022-02-25 20:17 呼叫哆啦A梦
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2022年1月22日
git 基础
摘要: Git 基础 获取 Git 仓库 链接: http://git-scm.com/book/zh/v2/Git-%E5%9F%BA%E7%A1%80-%E8%8E%B7%E5%8F%96-Git-%E4%BB%93%E5%BA%93 通常有两种获取 Git 项目仓库的方式: 将尚未进行版本控制的本地目
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posted @ 2022-01-22 13:00 呼叫哆啦A梦
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2022年1月18日
Git简单使用
摘要: Git简介 1991年Linux创建了Linux,2005年Linux花了两周时间自己用C写了一个分布式版本控制系统:Git 分布式 vs 集中式 集中式版本控制系统,版本库是集中存放在中央服务器的,而干活的时候,用的都是自己的电脑,所以要先从中央服务器取得最新的版本,然后开始干活,干完活了,再把自
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posted @ 2022-01-18 22:48 呼叫哆啦A梦
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2021年11月25日
Semi-Supervised 3D Object Detection via Adaptive Pseudo-Labeling笔记【2021 ICIP】
摘要: 点云初学者,有理解错误的欢迎提出 **不喜勿喷( ̄y▽, ̄)╭ ( ̄y▽, ̄)╭ ** 简述 **问题:**获得数量巨多的高质量含groud truth的点云数据的成本是高昂的;特别是由于户外场景中点云的稀疏性和城市场景的复杂性导致对户外场景的点云进行标签标注的成本高于室内场景。 **目的:**设计
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posted @ 2021-11-25 23:02 呼叫哆啦A梦
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