风来了

Python取消点赞

错误描述：1、保存模型：model.save_weights(’./model.h5’)2、脚本重启3、加载模型：model.load_weights(’./model.h5’)4、模型报错：ValueError: You are trying to load a weight file containing 12 layers into a model with 0 layers.问题分析：模型创建后还没有编译，一般是在模型加载前调用model.build(input_shape), 但我通过

问题描述：win10操作系统Python 3.7.2tensorflow 2.2.0Downloading data from https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-python.tar.gz国内下载速度缓慢的问题解决方法：1. 迅雷下载新建下载 https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-python.tar.gz2. 把下载好的文件重命名为cifar-10-batches-py.tar.gz3. 打开t

问题背景是这样的，我有一批需要处理的文件，对于每一个文件，都需要调用同一个函数进行处理，相当耗时有没有加速的办法呢？当然有啦，比如说你将这些文件分成若干批，每一个批次都调用自己写的python脚本进行处理，这样同时运行若干个python程序也可以进行加速但是，有没有更简单的方法呢？比如说，我一个运行的一个程序里面，同时分为多个线程，然后进行处理？实际上是有的大概思路是这样，将这些个文件路径的list，分成若干个，至于分成多少，要看自己cpu核心有多少，比如你的cpu有32核的，理论上就可以加速32倍

with是从Python2.5引入的一个新的语法，它是一种上下文管理协议，目的在于从流程图中把 try,except 和finally 关键字和资源分配释放相关代码统统去掉，简化try….except….finlally的处理流程。with通过__enter__方法初始化，然后在__exit__中做善后以及处理异常。所以使用with处理的对象必须有__enter__()和__exit__()这两个方法。其中__enter__()方法在语句体（with语句包裹起来的代码块）执行之前进入运行，exit(