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RSS订阅原创 基于yolov5建立自己的数据集识别流程及可能遇到的问题
建议下载源码，但是想着找一个教程先实现，所以下载了csdn上的一些源码，对比后发现和github仓库中的requirements.txt版本要求是不太一样的。，因为可能与requirements.txt中的一些包冲突，例如requirements.txt中要求pillow>=10.3.0，直接pip install的话，会与pillow==8.4.0的版本冲突：并且后续如果需要自己label数据集的话，需要pip install labelimg，labelimg在高版本的python运行不稳定会闪退。
2024-11-21 22:49:27
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原创 手把手：基于Tensorflow实现MNIST识别
mnist包含一个训练集（一个训练图片文件和一个训练标签文件）和一个测试集（一个测试图片文件，一个测试标签文件），其中训练集有60000个样本，测试集有10000个样本。mnist数据集包含4个文件，分别对应60000个训练图片，60000个训练标签，10000个测试图片，10000个测试标签。数据集被分成两部分：60000 行的训练数据集（mnist.train）和10000行的测试数据集（mnist.test）。其中：60000 行的训练集分拆为 55000 行的训练集和 5000 行的验证集。
2024-09-30 16:10:08
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原创 使用keras中Dense、Sequential、losses、optimizers函数报错
找到的Sequential语句报错解决方法是中间加上"python."，然后使用models.Sequentia()和layers.Dense()，但是losses和optimizer还是显示找不到引用。因为在TensorFlow 2.0及以后的版本中，Keras已经被集成到TensorFlow中，成为了TensorFlow的一部分。导入可能会遇到问题，因为正确的导入方式有所变化。
2024-09-29 19:53:38
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原创 tensorflow2.17.0无法识别出使用GPU
之后显示正确安装tensorflow2.17.0，但是print(tf.test.is_gpu_available())显示FALSE，无法调用本PC的GPU（已经查过本机正确安装过cuda、cudnn并且配置有GPU，因为torch下可以调用GPU）。从 2022 年 12 月起 tensorflow-gpu 已经合并到 tensorflow 包中了，可以直接安装 tensorflow，调用 tensorflow 时会自动调用 GPU。看到这里我又返回去安装tensorflow，但是还是无法调用GPU。
2024-09-23 20:39:54
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原创 jupyter notebook在edge中两个url显示不一样
问题描述：在anaconda prompt中activate myenv之后打开jupyter notebook，edge中第一个localhost:8888/tree显示如图1，第二个127.0.0.1:8888/tree显示如图2，code没有颜色区分、markdown语法不能正常显示。csdn上一顿搜索，都是说jupyter notebook的pyzmq版本过高需要重新安装或者是config文件中设置默认浏览器。最终解决方法：浏览器清除缓存：设置->隐私搜索与服务->清除浏览器缓存。
2024-09-22 20:45:47
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空空如也
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