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根据训练时的格式调整图片格式 pic_path = 'H:\\Nymphaea\\6\\IMG_1727.JPG'img = Image.open(pic_path)img = img.resize((128, 128), Image.ANTIALIAS)img_arr = np.array(img)img_arr = img_arr / 255.0x_test = np.reshape(img_arr, (128, 128, 3))x_predict = x_test[tf.newaxis

本地电脑配置有限，模型训练等计算环节都在linux服务器上，但是linux服务器上使用pycharm需要安装图形化界面，很不方便。所以解决办法是利用windows中安装的pycharm远程连接linux服务器。既可以使用服务器的高性能计算，还可以使用windows+pycharm图形化编程工具，而且在服务器上部署模型也非常的方便。下载并安装专业版的pycharm，注意必须是专业版社区版没有远程连接的功能 配置远程连接 配置映射关系 将远程运行环境映射到本地...

安装Docker #官方安装curl -fsSL https://get.docker.com | bash -s docker --mirror Aliyun#国内 daocloud 一键安装curl -sSL https://get.daocloud.io/docker | sh详细安装见菜鸟教程：https://www.runoob.com/docker/centos-docker-install.html 下载serving镜像 # （文件较大6.23GB，下载时间..

下载安装包 wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2020.11-Linux-x86_64.sh 进入下载目录使用bash命令安装 bash Anaconda3-2020.11-Linux-x86_64.sh 阅读并同意协议，安装 配置环境 vi ~/.bashrc 如果是下图这样说明已经自动配置好 如果不是插入anconda的bin文件目录export PATH...

问题：解决：检查是否有网络连接 ： curl http://www.baidu.com 显示有网络返回 查看下系统版本： cat /etc/centos-release 将源替换成阿里：https://www.cnblogs.com/tangsong41/p/13540067.html 进入yum配置文件地址 cd /etc/yum.repos.d 备份旧的配置文件 sudo mv centos-l...

管理conda： 检查conda版本: conda --version 升级当前版本的conda： conda update conda 管理环境： 创建一个环境： conda create --name 'envname' python=3.7# 创建到指定文件夹conda create --prefix=D:\python37-env\'envname' python=3.7 激活这个新环境： activate 'env...

因为网速或者服务器的问题会出现请求失败的情况，解决办法复制下载地址到浏览器下载将下载的文件放入本地，再运行代码存放地址 C:\Users\.keras\datasets\fashion-mnist...