qq_43656233的博客

问题描述由于自己的电脑原本已经安装好了VS2019，并且程序完全可以正常运行，但是就是无法编译cocoapi，网上查询后，基本上有可能的情况：下载VS2019时缺少组件，需要重新下载或者配置。（一般不会出现）环境变量配置问题。（我出现的状况）解决方案首先我查看了我的环境变量，在系统变量中有一个VS160PROCOMNTOOLS这个环境的变量位置我是： *C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2019\Professional\Com

VGG名字来源于论文作者所在的实验室Visual Geometry Group，VGG提出了可以通过重复使用简单的基础块来构建深度模型的思路。我们常见的VGG网络有，VGG-11，VGG-16，VGG-19，不计算池化层数量，共有3个全连接层，（11-3）、（16-3）、（19-3）个卷积层。这里拿VGG-11举例，那么就有8个卷积层和3个全连接层。VGG块VGG块的组成规律是：连续使用数个相同的填充为1、窗口形状为3×3的卷积层后接上一个步幅为2、窗口形状为2×2的最大池化层。卷积层保持输入的高

import tensorflow as tfnet = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Conv2D(filters=96, kernel_size=11, strides=4, activation='relu'), tf.keras.layers.MaxPool2D(pool_size=3, strides=2), tf.keras.layers.Conv2D(filters=256, kernel_size=5,

import tensorflow as tfnet = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Conv2D(filters=6, kernel_size=5, activation='sigmoid', input_shape=(28, 28, 1)), tf.keras.layers.MaxPool2D(pool_size=2, strides=2), tf.keras.layers.Conv2D(filters=16, k

Dense()全连接层tf.keras.layers.Dense( inputs=64, units=10, activation=None, use_bias=True, kernel_initializer=None, bias_initializer=tf.zeros_initializer(), kernul_regularizer=None, activaty_regularizer=None, kernel_constra

Softmax公式softmax函数可以把多个值归一化到（0，1）区间中，以实现分类等问题代码实现import tensorflow as tfdef softmax(logits, axis=-1): return tf.exp(logits)/tf.reduce_sum(tf.exp(logits), axis, keepdims=True)测试X = tf.rand...

问题描述今天使用tensorflow.keras.layers和tensorflow.keras.optimizers出现了问题，在pycharm文件中一直有红线，但是程序可以正常运行解决方法layers解决方法：from tensorflow_core.python.keras import layersoptimizers解决方法：from tensorflow_core.p...