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RSS订阅原创 print(torch.cuda.is_available())报 FALSE
print(torch.cuda.is_available())报 FALSE按照配置要求合理的配置了CUDA+CUDNN以及支持的torch版本。但是还一直报错，看了很多博客没有实际用处，可能每个人的问题不一样，但如果您多次正确操作和还和我一样报错的，请您注意您下载的torch版本是否通过此方式：建议使用pip，这样才会提供Run this Command里所示的内容。如此再尝试一次，估计就能TRUE。插入链接与图片链接: https://pytorch.org/get-started/loca
2020-12-27 20:39:13
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原创 ParameterError: Audio buffer is not Fortran-contiguous. Use numpy.asfortranarray to ensure Fortran c
ParameterError: Audio buffer is not Fortran-contiguous. Use numpy.asfortranarray to ensure Fortran contiguity.问题描述：也可以根据错误提示转到文件查看函数解决方法：添加链接描述可以定位到出现问题的数据处将错误的数据修改为使用numpy.asfortranarray() 返回以Fortran顺序排列在内存中的数组 即可...
2020-06-10 00:27:16
2406
原创 TypeError: classification_report() got an unexpected keyword argument 'output_dict'
以字典的形式获得分类报告但是出现以下错误：TypeError: classification_report() got an unexpected keyword argument 'output_dict'这时，应该查看 scikit-learn的版本scikit-learn 0.19.1 0.21.3 wheel将sklearn更新到 0....
2019-10-20 14:55:56
2556
原创 softmax计算loss时，注意错误：交叉熵实验
以下内容来自《深度学习之Tensor Flow入门、原理与进阶实战》学习实例描述下面一段代码，假设有一个标签labels和一个网络输出值logits进行一下实验："""Created on Tue Jun 13 09:53:41 2017@author: 代码医生 注意原作者出处@blog：http://blog.csdn.net/lijin6249"""import ...
2019-08-25 15:52:00
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原创 ModuleNotFoundError: No module named 'keras.initializations'
**ModuleNotFoundError: No module named 'keras.initializations**'欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaT...
2019-08-24 22:48:55
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原创 ValueError: Negative dimension size caused by subtracting 3 from 1 for 'pool1/MaxPool'
在定义LetNet5网络模型时候，遇到了下述问题此为图片通道数据格式问题def LeNet5(w_path=None): input_shape = (1, img_rows, img_cols) img_input = Input(shape=input_shape) x = Conv2D(32, (3, 3), activation="relu", padding="same",...
2019-07-20 21:30:11
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原创 AttributeError: module 'librosa' has no attribute 'logamplitude'
def plot_spectrum(sound_files, sound_names): """plot log power spectrum""" i = 1 fig = plt.figure(figsize=(20, 64)) #这个代码会报错 AttributeError: module 'librosa' has no attribute 'logamplitude' 可能...
2019-07-12 23:45:58
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原创 matplotlib.pyplot.axvline/axvhline/axvspan/axhspan
matplotlib.pyplot.axvline/axvhline/axvspan/axhspan 实例import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltt = np.arange(-1, 2, .01)s = np.sin(4 * np.pi * t)*np.log(t*t+1)plt.plot(t, s)# Draw a thic...
2019-07-10 16:46:59
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原创 三层神经网络参数初始化 for x,y in zip(sizes[:-1],sizes[1:])]
#定义神经网络的模型架构network_sizes=[3,4,2]#初始化参数sizes=network_sizesnum_layers=len(sizes)biases=[np.random.randn(h,1) for h in sizes[1:]]weights=[np.random.randn(y,x) for x,y in zip(sizes[:-1],sizes[1:])]...
2019-07-09 22:52:33
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原创 remove净化列表元素
将a列表中的偶数放到b列表中，将b列表中的奇数放到a中由于for中的x遍历的是列表中的索引，remove将删掉对应索引的列表元素。如连续两个偶数时候，remove第1个偶数，第2个偶数此时对应的索引变成前一个元素的索引值2，履历将跳过这个元素…a=[1,5,4,2,36,26,7,8,16,12,55]b=[6,79,56,24,16,13,17,18,99]for x in a: ...
2019-01-09 21:07:44
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原创 TypeError: list indices must be integers or slices, not tuple
调用trees.py（计算给定数据集的香农熵+数据划分）注：代码选自《Machine Learning in Action机器学习实战》#trees.pyfrom math import logdef calcShannonEnt(dataSet): numEntries=len(dataSet) labelCountes={} for featVec in...
2018-12-01 15:23:51
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转载 神经网络层与层之间的权值矩阵W及偏置量
1.对于W，能把从激活函数得到的函数值线性映射到另一个维度空间上；2.对于b，在其基础上再进一步的平移。对于激活函数全是中心对称的函数（如tanh函数），权值矩阵不变，偏置量恒为零的情况，无论怎样进行训练，模型G在训练集D上的准确率都不可能达到100%。此时模型G所做的预测必定是 关于输入空间“中心对称”的，而如果引入偏置量的话，上述的对称性就会被打破。（来次《Python与机器学习实战》——...
2018-10-19 14:47:24
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空空如也
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