发布工作学习过程中遇到的问题和解决方案

解决在使用Open3D可视化TensorFlow张量表示的点云时速度超慢的问题

将设置方法分成：1.`metrics`表示形式、2. `metrics`传值方式、3. `metrics`样本加权，三部分进行阐述，并给出例程

元数据也可翻译为诠释数据。可以参考下面两篇博客。

故个人认为，batch_dims是由batch和dimensions两个单词缩写而成，因为dimensions为复数所以可以翻译为“批量维度数”（自己翻译没有查到文献），可以指批处理batch_dims个维度，如果是正数可以理解成嵌套几层循环或者进行几次zip，如果是负数需要转化为对应的正维度再进行上述理解；也可以是指组包到哪一个维度上，如果是负数也同样适用于这种解释。

Tensorflow Python API 中重载的运算符

我们可以推断出，该文件夹应该是CUDA的库文件位置。那么我们找一台已经在主系统环境下安装了CUDA的电脑看一下其安装路径下是否有这个文件。安装教程，网上有很多，简而言之就是下载到你的系统和Nvidia显卡驱动对应的。按照这个逻辑，我在anaconda虚拟环境路径下的。所以最后只有一个办法，在主系统环境下安装与虚拟环境。这个文件，说明报错内容的路径就是指这个。所包含的文件，如下图所示，但是手动在。，即可解决该问题，关于。较的全报错如下（其中。版本，手动安装即可。CUDA的安装路径为。，运行程序仍然报错。

关于一个张量的shape的理解，可以参考这篇博文，该博文讲的已经比较全面。我在这里补充一下

TensorFlow 2.10.0已于近日发布，但是目前网上鲜有该版本的安装教程，且没有更新（截至本文发表前，更新至2.6.0）。故本文对TensorFlow 2.10.0在Anaconda安装所需依赖库版本确定方法进行阐述，其完整安装教程可参考。

这是一篇关于如何读取Waymo Open Dataset（WOD）数据集的详细说明

整理了网络上比较常见的几个全面系统的教程

在运行tensorboard时可能会遇到如下报错解决方法也很简单，安装typing_extensions即可再次运行tensorboard即可。

图神经网络GNN常用公开库汇总

Install Tensorflow-gpu 2.4.0 with Cuda 11.0 and CuDnn 8 Using AnacondaPhoto byChristian WiedigeronUnsplashHave you been frustrated, installing Tensorflow Gpu with Cuda and all stuff; If yes, This Blog is for you, here you’ll get an easy way to ins...

interleave()是Dataset的类方法，所以interleave是作用在一个Dataset上的

windows下为什么无法安装waymo_open_dataset环境1. 简要回答2. 详细解答2.1 不支持Win平台的证据3. 解决方案环境本文中报错信息的环境如下：Win10 64位anaconda3python 3.7waymo_open_dataset_tf_2_4_1. 简要回答因为pip库的官方waymo_open_dataset库不支持Windows平台，只支持LInux平台，但也不是说不能在Windows上用，你可以按照官方文档自己编译一个Win下的版本（但是这种方法笔者

把.tfrecord转存为.shard文件的好处简明介绍详细介绍简明介绍Splitting a TFRecords file into multiple shards has essentially 3 advantages:Easier to shuffle. As others have pointed out, it makes it easy to shuffle the data at a coarse level (before using a shuffle buffer).Fast

Tensorflow中使用Keras自定义数据集 分布式训练 极简教程前言分布式训练自定义数据集分布式模型配置分布式数据集配置坑与须知前言  连滚带爬的摸索了一周，网上的教程参差不齐，都是在讲一大堆概念，而没有动手的教程。就算是动手的教程，也大都版本太旧，而且是在理想状态下的试验，不符合每个人的需求。最后经过摸索，终于跑通了！其实说白了，就是希望能有一个教程，从自己的数据集，自己的模型开始教分布式训练。  本篇教程基于Tensorflow 2.1 ！很多分布式的东西在2.3才支持！！但是目前为止，还没

tf.data.experimental.sample_from_datasets的用法举例环境正文环境tensorflow版本：2.4正文  关于这个函数官网没有给出详细的例程说明，尤其是它返回的函数的元素数量怎么确定，下面的例程可以很好的说明这一问题。ds_datasets = []ds1 = tf.data.Dataset.range(0,10)ds_datasets.append(ds1)ds2 = tf.data.Dataset.range(10,20)ds_datasets.a

TensorFlow​经过测试的构建配置官网说明

机器之心原创作者：思2080Ti 竟然可以当 V100 来用，这个功能有点儿厉害。自深度学习大潮兴起，模型就朝着越来越大、越来越 「深」 的方向发展。2012 年，拥有 5 个卷积层的 AlexNet 第一次在视觉任务上展现出强大的能力。在此之后，基础模型就开始「深」化起来：2014 年的 VGG-Net 达到了 19 层；2015 年的 ResNet、2017 年的 DenseNet 更是将深度提升到了上百层。模型大小的提升极大地提高了性能。因此，各大视觉任务都将 ResNet、D

tf.data.experimental.dense_to_ragged_batch的功能本文根据官网手册所写，简而言之该函数就是将数据集中的每batch_size个元素组成一个tf.RaggedTensor类型的多个数据。从下面的例程中可以比较直观的看出来import tensorflow as tfimport numpy as npdataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(np.arange(6))for batch in dataset:

怎么获取UNKNOWN_CARDINALITY的数据集的元素个数  本文参考该问答，其问答中给出了很多种解决方案。有些数据集使用dataset.cardinality().numpy()会返回-2，即UNKNOWN_CARDINALITY，这是因为你对该数据集进行了一些特殊操作。那么这种情况下该如何获取该数据集的元素个数呢。  因为有的数据集中的元素是固定维度的张量，该类数据集比较好获得元素个数，使用如下代码遍历即可。i = 0for element in dataset: i += 1p