CNN碰到的坑

最新推荐文章于 2025-02-07 08:00:00 发布
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分类专栏： 机器学习 文章标签： cnn 计算机
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Tensorflow实现基于CNN的MNIST的手写数字识别遇到的坑（spyder3）
G果的博客
07-27 906
1.tensorflow2.1的版本问题 module 'tensorflow' has no attribute 'placeholder' 运行报错：tensorflow没有placeholder函数 解决方法： import tensorflow as tf 替换成 import tensorflow.campat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() 参考链接：https://blog.youkuaiyun.com/houhuipeng/article/details/9516
【第3章：卷积神经网络（CNN）——3.8 迁移学习与微调策略】
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02-14 284
想象一下，如果能把ImageNet冠军模型变成你的专属AI助手，哪怕你的训练数据只够塞满一个U盘，那该有多爽！Vision Transformer（ViT）等模型的出现，标志着Transformer在CV领域的跨界成功。SimCLR、MAE和CLIP等模型通过对比学习、掩码自编码和多模态预训练等方法，提高了模型的泛化能力。微调过程中，模型可能会忘记预训练时学到的知识，这称为灾难性遗忘。迁移学习的第一步，就是选择一个强大的预训练模型。接下来，根据数据量和任务相似度，选择冻结或微调的层数。
tensorflow的CNN网络趟坑经验（持续更新）
琅澐亭
11-15 425
权重初始化 如果激活函数使用sigmoid和tanh，则最好使用xavir tf.contrib.layers.xavier_initializer(uniform=True, seed=None, dtype=tf.float32) 如果使用relu，则最好使用he initial tf.contrib.layers.variance_scaling_initializer(unifo...
TensorFlow实现cnn踩坑点
aimasa的博客
12-27 536
因为是新手，所以跟着网上的教程用tensorflow框架实现了CNN模型，并且开始了训练。在实现过程中经历了很多的坑，今天记录一下在实现过程中遇到过的坑。 教程博客 数据预处理 我一直觉得数据处理只是简单的对数据进行数据加载，然后清洗（去掉停用词、标点符号、转义字符–比如\n以及空格等冗余数据） 其实，要做的处理并不止这些。 标签处理 在预处理中需要把不同文本对应的标签转换为one-hot类型：...
【Python】Missing 1 required positional argument 解决方案
热门推荐
02-09 25万+
1. 报错描述 2. 报错原因 从报错代码能够看出，我这里涉及了两个类，我用A类和B类来进行描述。 A类：一个方法类，其中报错的 get_element() 就是这个类下的一个方法。在该类我没有实例化 B类：在 get_element() 中调用了A的 get_element() 方法。只在开头 from A import A. 因为A类没有实例化，B类我也没有进行实例化，只是直接引入了这个类。...
关于运行tensorflow实战下的MRCNN踩坑笔记
qq_27172691的博客
02-28 3539
    http://blog.youkuaiyun.com/u011974639/article/details/78483779    本人用的是楼上的链接运行的mask RCNN。在这之前接触过一个月不到的python。对代码中的很多问题也是似懂非懂，各种百度之后还是踩到了一些坑，在此做个记录。1.GPU配置。本人是win10 8G内存 1060显卡。在配置tensorflow时候并没有出现很多问题，有...
Faster R-CNN遇到的所有坑及解决方法
sp7414的博客
06-07 1295
KeyError: 'uav_s' 、KeyError: 'uav_l' 问题完美解决
CNN常见问题总结
平凡简单的执着
05-15 5828
文章目录前言CNN原理CNN的结构CNN卷积层的基本参数采坑问题系列1.深度学习为什么要“深”？2.CNN不适合那些问题？3.batch size的设置与网络的关系？4.kernel_size的大小设置？5.每层卷积是否只能用一种尺寸的卷积核？6.为什么要用Batch Normalization（BN）？7.为什么需要非线性激活函数？8.如何选择激活函数？9.池化层的作用和设置？10.全连接层的作...
工业4.0实战：用Python+MQTT+CNN实现缺陷检测生产线
威哥说编程
02-07 288
MQTT（Message Queuing Telemetry Transport）是一个轻量级的消息传输协议，广泛用于物联网设备的数据交换。它基于发布/订阅模型，具有低带宽消耗、可靠传输和高效的数据流传输特点，适用于实时数据传输场景。卷积神经网络（CNN）是一种深度学习模型，在计算机视觉领域得到了广泛应用。CNN能够自动提取图像的特征，并通过多层卷积操作对图像进行分类或定位缺陷。其优势在于减少人工特征提取的工作量，并具有较强的泛化能力。
CNN的硬件实现，由Verilog编写并在FPGA上合成 fpga verilog cnn rtl lenet Cop语言
06-02
CNN（卷积神经网络）硬件实现 该项目是实现硬件 CNN 结构的尝试。 代码由 Verilog/SystemVerilog 编写，并使用 Vivado 在 Xilinx FPGA 上综合。 代码只是功能实验，没有完全优化。 仅实现了 4 个基本模块： conv，这个模块执行卷积计算，全连接也被视为卷积，内核大小等于输入数据大小。 最大池 relu 迭代器，围绕输入数据慢跑，并为计算单元提供数据
卷积神经网络LeNet-5的RTL实现（四）
R1bosome的博客
04-30 3560
卷积神经网络LeNet-5的RTL实现（四）：池化
CNN,BBC,NTV,RTL新解释
aa3712730的专栏
04-16 229
CNN=Cheating News Nest 造假新闻老巢 BBC=Bias Broadcasting Center 偏见广播中心 NTV=None Truested VIew 没有值得信赖的观点 RTL=Racialism Telling Lies 种族主义般的胡说八道 转载于:https://www.cnblogs.com/njlhb/archive/2008/04/16...
一张图看懂CNN运算
a52228254的博客
04-04 2047
不知道哪位大神做得这张图，每每犯疑惑的时候都来看看这张图，瞬间又踏实了 这张图是一个典型的input channel =3，output channel=2的情况，其中对输入的图像又涉及到了pad=1的操作，pad的处理可以保留原始图像的所有信息，pad的数据一般都是为0操作。图中的计算是还有一个stride的概念，及每次步进的距离，图中是stride=1。 也可以用这张图的表...
问题Missing 1 required positional argument引出的关于python实例化的经验教训
qianqian_0825的博客
09-12 12万+
由问题Missing 1 required positional argument引出的关于python实例化的经验教训，及实例化的具体步骤 最近在刷leetcode，想把写出的算法输出个结果验证一下，于是乎遇到了这个坑，以前自己写代码都是赶着写，或者百度个框架改改，从来没在意过类似的细节，因此立贴于此，要改正这一缺点，学透这门语言为己所用，谨以此贴引以为戒！ class Solution:...
python 调用类时报错：TypeError: get_input() missing 1 required positional argument: ‘name‘
Will_Ye的博客
08-08 4126
在调用类时，报错了，说出现缺少必要参数’xxx’，但是在调用的时候，已经设置了对应的参数了，还是一些小问题。由于没有实例化引起的。 代码如下： class Net: def __init__(self, net_path: str = "./net/", ): sym, arg_params, aux_params = mx.model.load_checkpoint( f"{net_path}mode
theano 报错ImportError: cannot import name 'downsample'
国庆的博客
04-22 4649
报错ImportError: cannot import name 'downsample' ，主要是Theano版本更新带来的错误。解决方法为 pip install theano==0.8.2 pip install lasagne==0.1 如果运行此命令报错也没有关系 接下来再试一下你的程序发现就没有这个问题咯 ...
Win10环境下详述DIGITS安装与配置避坑指南
作者在安装过程中遇到了坑点，包括Python图像处理库scikit-image与pillow版本冲突的问题，但最终完成了DIGITS的配置。提供的链接包含了一些参考教程和官方文档，可以帮助读者在类似环境中安装和配置DIGITS。 本文将...
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