2020年12月29日
摘要:
想安装到那个环境下,就把那个版本的python环境变量放在前面的位置就行了。 步骤: 根据自己的安装路径添加环境变量: C:\Users\TJ\AppData\Local\Programs\Python\Python37\Scripts\;C:\Users\TJ\AppData\Local\Prog
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posted @ 2020-12-29 14:23
一杯明月
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2020年12月28日
摘要:
http://www.xitongcheng.com/jiaocheng/dnrj_article_14803.html 或者: 单纯的点击右键。
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posted @ 2020-12-28 14:47
一杯明月
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2020年12月27日
摘要:
用ping 在cmd命令行窗口ping一个ip地址。 在ubuntu的终端ping一个ip地址。 另外,ip地址的获取: windows的话,ipconfig/all ubuntu的话,ifconfig -a
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posted @ 2020-12-27 22:23
一杯明月
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摘要:
cmd命令行窗口输入:ipconfig/all
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posted @ 2020-12-27 21:59
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https://www.bilibili.com/video/BV184411Q7Ng?p=79 代码示例: """ 写一个线性回归 运用分布式计算机集群进行训练 即:运用多台计算机的cpu和gpu进行参数保存、模型训练和预测 """ import tensorflow as tf """ 定义一个
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posted @ 2020-12-27 17:39
一杯明月
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摘要:
https://www.bilibili.com/video/BV184411Q7Ng?p=78 注解: 参数服务器保存的权重参数不在本地,而在远程服务器上面。
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posted @ 2020-12-27 13:11
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2020年12月26日
摘要:
https://www.bilibili.com/video/BV184411Q7Ng?p=76 注解: 让交叉熵损失值最小等价于目标值处1对应的概率值最大,直觉上看相当于是强制拟合一个非线性函数,或者说强符合一个非线性函数。 让交叉熵损失值最小等价于目标值处1对应的概率值最大,此时意味着预测值和目
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posted @ 2020-12-26 23:27
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摘要:
https://www.bilibili.com/video/BV184411Q7Ng?p=75 注解: 每个字母输出属于26个字母的概率。 注解: 经过卷积神经网络后,每个样本图片的输出应该是[4*26]个概率值。 注解: a是全连接层之后经过softmax运算后的104个概率值,b是26*4个目
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posted @ 2020-12-26 17:54
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摘要:
https://www.bilibili.com/video/BV184411Q7Ng?p=74 注解: 这是一个230*240的彩色图片。 卷积层相当于做特征,把特征提取出来。 为何函数使用relu(),不是sigmoid()函数了,原因: 1.sigmoid()计算量大。 如果网络深度深的话,在
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posted @ 2020-12-26 17:38
一杯明月
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2020年12月25日
摘要:
https://www.bilibili.com/video/BV184411Q7Ng?p=73 数据集介绍: 1.设计占位符: 注解: [None, 784] 样本数据量未知。[None, 10] 每个样本都有10个类别的概率。 2.设计网络结构: 注解: 最后一层全连接层,[7,7,64]要变成
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posted @ 2020-12-25 17:13
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