- 第一步、安装显卡驱动：第一种安装方式：下载360的驱动大师安装（最简单）第二种去官网下载驱动程序，https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn。输入显卡的型号查找然后下载安装。手动搜索驱动程序，查找对应显卡的驱动。第二步、确定CUDA的版本。 打开NVIDIV设置，如上图，双击打开软件。选择“帮助—》系统信息”，查看NVC... 第一步、安装显卡驱动：第一种安装方式：下载360的驱动大师安装（最简单）第二种去官网下载驱动程序，https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn。输入显卡的型号查找然后下载安装。手动搜索驱动程序，查找对应显卡的驱动。第二步、确定CUDA的版本。 打开NVIDIV设置，如上图，双击打开软件。选择“帮助—》系统信息”，查看NVC...
- 学习总结@[toc] 一、ipdb介绍代码量少时debug：使用print和log调试代码；better做法：一遍运行一遍检查里面的变量和方法。pdb是python交互式的调试工具，其作用：根据需求跳转到任意的python代码断点查看任意变量、单步执行代码甚至修改变量的值，不必重启程序ipdb是增强版的pdb，提供了调试模式下的代码自动补全，有更好的语法高亮和代码溯源，与pdb接口完全兼容... 学习总结@[toc] 一、ipdb介绍代码量少时debug：使用print和log调试代码；better做法：一遍运行一遍检查里面的变量和方法。pdb是python交互式的调试工具，其作用：根据需求跳转到任意的python代码断点查看任意变量、单步执行代码甚至修改变量的值，不必重启程序ipdb是增强版的pdb，提供了调试模式下的代码自动补全，有更好的语法高亮和代码溯源，与pdb接口完全兼容...
- 前言 Google Colab中已经安装好了TensorFlow，包括TensorFlow1.x版本、TensorFlow2.x版本；本文介绍如何切换TensorFlow1与2版本、使用GPU、使用TPU开发。一、切换TensorFlow版本Colab 预装了两个版本的 TensorFlow：2.x 版本和 1.x 版本。Colab 默认使用 TensorFlow 2.x，不过可以通过如下所... 前言 Google Colab中已经安装好了TensorFlow，包括TensorFlow1.x版本、TensorFlow2.x版本；本文介绍如何切换TensorFlow1与2版本、使用GPU、使用TPU开发。一、切换TensorFlow版本Colab 预装了两个版本的 TensorFlow：2.x 版本和 1.x 版本。Colab 默认使用 TensorFlow 2.x，不过可以通过如下所...
- 对于初学深度学习的人（就比如我）一定会对张量（Tensor）感到疑惑，因为自己经常见到它但就是不知道它的具体含义。在这篇文章我们就来看一下MindSpore中的Tensor，在此之前我们先来了解一下张量是什么。从神经网络来看，神经网络中的输入、输出和变换都是用张量表示的（张量是神经网络使用的主要数据结构）。从数学具体实例来看，张量可以是一个多维数组，就像这样：标量是0维张量向量是一维张量（一... 对于初学深度学习的人（就比如我）一定会对张量（Tensor）感到疑惑，因为自己经常见到它但就是不知道它的具体含义。在这篇文章我们就来看一下MindSpore中的Tensor，在此之前我们先来了解一下张量是什么。从神经网络来看，神经网络中的输入、输出和变换都是用张量表示的（张量是神经网络使用的主要数据结构）。从数学具体实例来看，张量可以是一个多维数组，就像这样：标量是0维张量向量是一维张量（一...
- 从本篇文章开始，作者正式开始研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。第一篇文章主要讲解神经网络基础概念，同时讲解TensorFlow2.0的安装过程及基础用法，主要结合作者之前的博客、AI经验和相关视频介绍，后面随着深入会讲解具体的项目及应用。基础性文章，希望对您有所帮助，同时自己也是人工智能的菜鸟，希望大家能与我在这一笔一划的博客中成长起来。 从本篇文章开始，作者正式开始研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。第一篇文章主要讲解神经网络基础概念，同时讲解TensorFlow2.0的安装过程及基础用法，主要结合作者之前的博客、AI经验和相关视频介绍，后面随着深入会讲解具体的项目及应用。基础性文章，希望对您有所帮助，同时自己也是人工智能的菜鸟，希望大家能与我在这一笔一划的博客中成长起来。
- PyTorch是Facebook团队于2017年1月发布的一个深度学习框架，虽然晚于TensorFlow，也没有TensorFlow火，但目前已经与TensorFlow奇虎相当。而且PyTorch采用了Python语言的接口，可以说它才是Python程序员最容易上手的深度学习框架。 PyTorch是Facebook团队于2017年1月发布的一个深度学习框架，虽然晚于TensorFlow，也没有TensorFlow火，但目前已经与TensorFlow奇虎相当。而且PyTorch采用了Python语言的接口，可以说它才是Python程序员最容易上手的深度学习框架。
- 最近部署推理服务的时候遇到了一个tensorflow在多线程中的隐藏bug。 tensorflow的模型图层的命名在多线程下是不安全的，多线程下图层的命名空间会变，导致调用predict找不到我们想要的图层。 最近部署推理服务的时候遇到了一个tensorflow在多线程中的隐藏bug。 tensorflow的模型图层的命名在多线程下是不安全的，多线程下图层的命名空间会变，导致调用predict找不到我们想要的图层。
- 在进行AI开发的过程中，往往需要进行大量的调试才能得到满意的结果。modelarts开发环境提供了训练和推理的调试工具，帮助用户快速验证自己的模型，并无缝衔接modelarts训练和推理服务。本文将借助一篇在线案例，说明如何在开发环境中，利用SDK快速完成AI开发的本地调试工作。 在进行AI开发的过程中，往往需要进行大量的调试才能得到满意的结果。modelarts开发环境提供了训练和推理的调试工具，帮助用户快速验证自己的模型，并无缝衔接modelarts训练和推理服务。本文将借助一篇在线案例，说明如何在开发环境中，利用SDK快速完成AI开发的本地调试工作。
- 数据不是收集的，是自己生成的%matplotlib inline这个是为了让在jupyter在浏览器里能够显示图像。生成y=2x+1的随机数据，数据加背景噪声限值0.4生成等差数列,100个x_data=np.linspace(-1,1,100)y_data=2*x_data+1.0+np.random.randn(*x_data.shape)*0.4*号是把shape元组拆成一个个参数之前... 数据不是收集的，是自己生成的%matplotlib inline这个是为了让在jupyter在浏览器里能够显示图像。生成y=2x+1的随机数据，数据加背景噪声限值0.4生成等差数列,100个x_data=np.linspace(-1,1,100)y_data=2*x_data+1.0+np.random.randn(*x_data.shape)*0.4*号是把shape元组拆成一个个参数之前...
- 本文讲述TensorFlow的编程基础，介绍张量及相关联的知识。tensorflow=tensor张量 + flow 流张量具体是啥意思之前不是很明白，只知道张力的概念，比如在亚平老师的太空授课中，水膜加水后能变成水球，就是因为水的表面张力。那这里的张量，是指一种数据结构，具体来说是多维数组（通过.numpy()来得到）。我的理解它的表现形式可以是，一个单独的数/标量，或一个一维数组/向量，... 本文讲述TensorFlow的编程基础，介绍张量及相关联的知识。tensorflow=tensor张量 + flow 流张量具体是啥意思之前不是很明白，只知道张力的概念，比如在亚平老师的太空授课中，水膜加水后能变成水球，就是因为水的表面张力。那这里的张量，是指一种数据结构，具体来说是多维数组（通过.numpy()来得到）。我的理解它的表现形式可以是，一个单独的数/标量，或一个一维数组/向量，...
- 本文介绍了众多的AI开发框架中的优秀者：Tensorflow深度学习的开发框架。先整了Theano，开始于2007年的加拿大的蒙特利尔大学。随着tensorflow在google支持下的强势崛起，Theano日渐式微，连它的创始人都反水了。然后是caffe.2013年问世，主要适用于最初的计算机视觉。Torch.他的一个非常显著的特点就是支持动态图模型，这一点与其它的开发平台不一样。2017... 本文介绍了众多的AI开发框架中的优秀者：Tensorflow深度学习的开发框架。先整了Theano，开始于2007年的加拿大的蒙特利尔大学。随着tensorflow在google支持下的强势崛起，Theano日渐式微，连它的创始人都反水了。然后是caffe.2013年问世，主要适用于最初的计算机视觉。Torch.他的一个非常显著的特点就是支持动态图模型，这一点与其它的开发平台不一样。2017...
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