需求： 需要在pycharm中跑一个深度学习的项目 但是tensorflow包导不入 问题分析： 当前使用的是anaconda的3.8版本，无法正常下载tensorflow包，需要构建虚拟环境使用3.7及以下的解释器才可以 利用anaconda虚拟环境 首先打开anaconda prompt：创建一个新的3.7的虚拟环境： //镜像只用国内的 conda config --add 继续阅读

有些像素点会显示为全黑（灰度图），如下图所示，第一张和第三张图 刚开始以为是图像数据分布范围的问题，在保存之前输出图像tensor的最大max和最小min值，出现了 -0.0x和1.0x的数值，说明图像的像素范围超出了0-1。 可是通过读utils.save_image()的源码发现，就算超出0-1也不应该出现这种问题，源码中存在如下部分代码 # 继续阅读

请记住，您是一位NLP领域的专家和优秀的算法工程师。使用带有 tensorflow2.0 subclass api 的 python 从头开始实现 transformer 模型。 全部内容如下： 构建transformer模型架构和依赖层；生成并预处理一些假样本数据，用于训练上面构建的模型；上面生成的样本数据的训练模型示例教程；上面生成的样本数据的预测模型示例教程；上面生成的示例数据的部署模型示例 继续阅读

编程书籍推荐：神经网络与深度学习：基于TensorFlow框架和Python技术实现，由电子工业出版社2019-04-01月出版，本书发行作者信息： 包子阳 著此次为第1次发行， 国际标准书号为：9787121362019，品牌为电子工业出版社, 这本书采用平装开本为16开，附件信息：未知，纸张采为胶版纸，全书共有196页字数28万 0000字，值得推荐的Python Book。此书内容摘要Python、TensorFlow、神经网络和深度学习因人工智能的流行而成为当下I 继续阅读

跑了PointCNN，基于TensorFlow，遇到了错误，编译的时候找不到头文件。 我是Virtualenv方式安装的Tensorflow，但是编译文件tf_sampling_compile.sh里面的路径是这么写的： TF_PATH=/usr/local/lib/python$PYTHON_VERSION/dist-packages/tensorflow/include 但是我的TensorFlow没有装在usr下 继续阅读

目录 1. 神经网络的基本组成部分2. 神经元和激活函数3. 前向传播4. 反向传播5. 神经网络的层次结构6. 神经网络的应用7. 使用Python和TensorFlow库实现简单神经网络 神经网络（Neural Networks）是一种受到生物神经系统启发的人工智能模型，它在计算机科学和机器学习领域发挥着重要的作用。本文将深入解析神经网络的原理和工作原理，包括神经元、前向传播、反向传播以及网络层次结构的构建。 1. 继续阅读

如何统计网络的大小，可以试一试torch.numel()函数 torch.numel()函数，可以计算出单个tensor元素的个数 一、对单个tensor使用，求tensor元素的个数 x = torch.randn((1, 3, 5, 7)) x.numel() torch.numel() 输出105 二、求整个网络的参数 n_p = sum(x.numel() for x in model.parameters()) 继续阅读

获取tensor中一共包含多少个元素 import torch x = torch.randn(3,3) print("number elements of x is ",x.numel()) y = torch.randn(3,10,5) print("number elements of y is ",y.numel()) 输出： number elements of x is 9 number elements of 继续阅读

分类目录：《深入浅出Pytorch函数》总目录 相关文章： · 深入浅出TensorFlow2函数——tf.size · 深入浅出Pytorch函数——torch.numel · 深入浅出PaddlePaddle函数——paddle.numel 语法 torch.numel(input) 参数 input: [torch.Tensor] 输入的张量 返回值 input张量元素的总数 实例 >>> a = torch.ra 继续阅读

自然语言处理技术——文本生成 ChatGPT的应用领域越来越广泛，关于文本生成，我们可以使用Python中的文本生成库来实现。其中，最常用的是基于深度学习的文本生成模型，如循环神经网络(RNN)和长短时记忆网络(LSTM)。 可以使用Python中的文本生成库来生成文本，例如使用OpenAI的GPT-2模型或者使用TensorFlow的Seq2Seq模型。 模型生成文本Python代码示例 以下是一个使用GPT-2 继续阅读

前言OpenAI 近期发布聊天机器人模型 ChatGPT，迅速火爆各大技术网站，就像一个突然激起的巨浪打破了沉寂已久的水面。它的出现无论是对人工智能的资本圈还是技术圈都感受到了春风回暖，前兔似锦的未来。尤记得2015年谷歌开源的Tensorflow，让人们对AI的未来充满了想象，紧接着AlphaGo的各种辉煌战绩不断的挑战人们对AI的认知，但是随着能力越来越强&am 继续阅读

CPU即中央处理器(Central Processing Unit) GPU即图形处理器(Graphics Processing Unit) TPU即谷歌的张量处理器(Tensor Processing Unit) NPU即神经网络处理器(Neural network Processing Unit) 概括三者区别： CPU虽然有多核，但一般也就几个，每个核都有足够大的缓存和足够多的数字和逻辑运算单元， 继续阅读