javafalcon的专栏

问题背景描述：在google Colab上使用图神经网络的包pyg，执行过程如下：Step 1： 在Notebook Setting里设定环境为GPU；Step 2： 查看Colab里torch的版本信息：import torchtorch.__version__注：我使用时输出信息是：1.9.0+cu111Step 3： 复制pyg文档里的安装命令到notebook的cell里：!pip install torch-scatter torch-sparse torch-c

我在用Tensorflow跑深度神经网络，出现“Process finished with exit code-1073740791(0xC0000409)”，查询了百度和谷歌上很多博客文章，都不能解决，也许是造成这个错误的原因多种多样，网上给的方案并不适合我。最终我的解决方案是：1. 检查是否是GPU的问题。在代码中添加：import osos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "-1"这段代码设置GPU禁用，仅使用CPU，如果程序可以正常运行，说明代码没

google提供的colab提供了GPU、TPU的运行环境，可以省去不少银子，在使用中根据自己的情况，记录了几点笔记以待不时查看。1. 路径的问题。对于一个问题，只写一个ipynb文件显示不利于代码的可重用性，我习惯把一些可重用的代码写到py文件，然后在ipynb文件中用import命令引用。在colab中为了能识别文件的路径，按如下步骤进行。step1. 我们把下面代码复制到一个cell中，并运行此cell!apt-getinstall-y-qqsoftware-properties-...

前一天tensorflow还在愉快地跑着，过一天就出现如下错误：Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "e:\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\__init__.py", line 41, in <module> from tensorflow.python.tools import module...

可以使用国内镜像站点，我用过清华和豆瓣，分别如下使用1. pip install package -i https://tuna.tsinghua.edu.cn/simple2. pip install package -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com个人使用的经验是豆瓣比清华的镜像点更稳定。...

一、问题的起因我原来的环境是tensorflow1.5，后来升级到tensorflow2.1，却发现原来写的一些代码不能在tensorflow 2.0以上运行，要改代码的话确实涉及到一些底层的API，对我来说难度不小，于是想再创建一个环境tensorflow1.5，让这些老代码就在1.5版本的tensorflow下运行。于是进入到anaconda prompt命令行进行操作：conda cre...

我使用的tensorflow版本是2.2.4,在使用tensorflow.keras.callbacks.TensorBoard类时报错"Cannot stop profiling"通过网络搜索发现这是win10的bug，在传给TensorBoard的参数log_dir中不能有中文、空格、连字符（如 “_”)，另外，路径分割符要用反斜杠。最后是用os.path.join()方法生成路径。特...

一、安装所需的graphviz、pydot、pygraphviz1. 先安装graphvizpip install graphviz安装完成后把bin加到环境变量path内2. 安装pydot或pydot-ng使用pip 在命令行安装即可。3. 安装pygraphviz3.1 在官网下载pygraphviz-1.5.zip3.2 解压缩到pygraphviz-1.5...