sparkleyn的博客

文章目录1.报错2.思路＆解决方案 1.报错 Internal: Blas SGEMM launch failed 2.思路＆解决方案 思路： 查了各种博客是GPU和cuDNN的问题 大部分解决方案是重启kernel，重新安装cuDNN，安装cuDNN补丁等等 但是对我来说，都没用 最终解决方案： 在运行文件上面加上这一段 #防止cuDNN报错：方案2 gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU') if gpus: try:

文章目录自定义函数+输入方法第一个错误第二个错误 自定义函数+输入方法 环境配置：Tensorflow2.4，keras2.4.3 Keras自定义Loss函数，增加输入的方法，网上到处都有。 主要就是来源stackoverflow上一个仁兄的回答。 具体是这个链接：中国搬运翻译版本 具体实现方法自己去看，暂不赘述。 stackoverflow的方案有个很大问题。 自定义输入的input_tensor是KerasTensor，但是默认的loss函数输出的是Tensor。实操就会报错。 KerasTen

keras的contatenate一般用作不同矩阵融合。 比较难理解的就是axis的选择。 我感觉一句话概括： axis是几，就在shape的第几维相加。 留存，配合别人的例子看就好了。

https://zhuanlan.zhihu.com/p/107683614 下载cuda的位置 https://developer.nvidia.com/zh-cn/cuda-downloads?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10&target_type=exelocal 右键复制下载链接，然后用迅雷下载，会快很多 验证cuda是否安装成功 在cmd里面输入nvcc -V，出来正常信息就是安装好了 下载cuD

在stackoverflow上找到的解决方案： conda config --set ssl_verify no 非常好使，大家可以试试！不用傻傻等待或者重试。

引言 Anaconda是一个python的环境管理器和包管理器。 有时候用的程序有的是Python2.x的版本，有些是Python3.x的版本，所以用anaconda还是很方便的。 下载anaconda 建议不要官网下载，去清华开源软件镜像站下载，按照时间排序，就可以下载到最新的anaconda了。 新建环境 打开anaconda自带的Anaconda Prompt 新建新的python环境，命名为“keras”，python选择3.6版本的 conda create --name keras

1.安装 anaconda 安装keras 参考知乎 anaconda：创建虚拟环境，将代码的配置环境分离开，避免出现python2.x版本和python3.x版本产生的冲突 2.jupyter lab插件安装 -安装nodejs -查找合适的插件 3.新手常用的一些操作 -按住cell，M变成markdown markdown和代码混写 -理解conda和pip的区别 1.conda ≈ pip...