本文介绍了如何使用Tensorflow检测GPU是否可用，详细讲解了Weka机器学习软件及其特点，探讨了IOU在目标检测中的应用，并简述了BLAS线性代数库的作用。此外，还提到了深度学习数据标注工具，如LabelImg和Labelme，以及Tensorflow中model.fit的verbose参数和神经网络不收敛的常见原因。
1、最新tensorflow检测GPU是否可用
import tensorflow as tf
tf.config.list_physical_devices('GPU')
2、Weka
Weka3：Java 机器学习软件
Weka 是用于数据挖掘任务的机器学习算法的集合。 它包含用于数据准备、分类、回归、聚类、关联规则挖掘和可视化的工具。
Weka 只在新西兰的岛屿上发现，是一种不会飞的鸟，具有好奇的天性。 名字是这样发音的，鸟声是这样的。
Weka 是在 GNU 通用公共许可证下发布的开源软件。
官网地址：Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques
3、IOU指标计算
IOU指标是目标检测中重要的评价指标，即交集与并集的比值。
IOU的计算公式如下：
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